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Enregistrement W7055685476

Design of long life concrete structures using high performance reinforcing steels

2010· article· en· W7055685476 sur OpenAlexaffvenue

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromiumReinforced concreteService lifeReinforcementCarbon steelFlexural strengthChlorideCarbon fibers
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need to upgrade the large number of aging reinforced concrete (RC) structures that are exposed to aggressive environments, such as de-icing salts in cold regions and sea water requires the development of innovative solutions that will lead to the construction of long life RC structures with low life cycle costs. In this paper, the impacts of using high performance reinforcing steels (HPS), such as 316 LN, 304 and 2205 duplex stainless steels and ASTM - 1035 (or chromium) steel on the service life and structural behaviour of RC structures are investigated. In terms of resistance to chloride attack, 316 LN stainless steel provided the highest value, followed by 2205 duplex steel, chromium steel and then carbon steel. In terms of yield and ultimate strengths, chromium steel exhibited the highest values followed by 316 LN and 22065 duplex steels then carbon steel. In terms of ductility, the RC beams reinforced with 316 LN steel exhibited the highest capacity to deform before fracture, followed by duplex 2205 steel, carbon steel, and then chromium steel. In terms of flexural design of RC beams reinforced with HPS, the same flexural capacity is achieved by using much lower areas of reinforcement for chromium steel, followed by stainless steel and then carbon steel. This suggests that greater savings in material, labour, and maintenance costs are possible when using chromium steel and stainless steel as a reinforcement for RC structures built in aggressive environments, such as highway bridge decks, parking structures, marine and offshore structures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
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