Prise en compte de la distribution de fibres et analyse du comportement mécanique des bétons fibrés à ultra hautes performances (BFUP) à bas contenu de ciment pour applications architecturales
Bibliographic record
Abstract
Les bétons renforcés de fibres à ultra-hautes performances (BFUP) sont une nouvelle classe de composites de ciment aux propriétés mécaniques et de durabilité exceptionnelle qui inspirent la créativité architecturale, tout en prolongeant la durée de vie des bâtiments et des structures. Cette thèse vise à introduire de nouveau BFUP écologique avec des structures à faible teneur en ciment et des outils avancés pour tenir compte des défis industriels qui limitent l'utilisation du BFUP, en particulier l'architecture de formes complexes, telles que la distribution des fibres. Premièrement, les propriétés mécaniques d'un nouveau BFUP écologique à faible teneur en ciment qui a été récemment développé à l'Université Laval seront caractérisées dans cette étude en mettant l'accent sur des essais d'extraction et des essais de flexion. Ensuite, nous couplons la méthode d'inductance magnétique (MIM) et la méthode des éléments finis (FEM) pour tenir compte de la distribution des fibres afin de prédire le comportement en traction et en flexion du BFUP avec différentes distributions de fibres. Une vaste campagne expérimentale a été menée sur le test d'arrachement de fibre unique, le test de traction directe et le test de flexion à quatre points sur des éléments architecturaux aux formes complexes. Les méthodes de moulage ont également été variées pour comprendre l'effet de la distribution et de l'orientation des fibres. Sur la base des résultats présentés, ce travail a développé et validé avec succès un outil MIM-FEM pour prédire le comportement en traction du BFUP en tenant compte de la distribution non uniforme des fibres. En particulier, les éléments complexes de X-connexion d'un projet de passerelle futuriste pour le Québec sont utilisés pour évaluer les outils développés et leurs limites. Le présent travail offre une nouvelle direction pour favoriser les projets d'applications de BFUP au Québec pour améliorer leur fiabilité contre la distribution de fibres ainsi que pour introduire de nouveau BFUP à faible émission de carbone.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".