Développement d'une méthode d'analyse structurelle de bâtiments en béton armé : application aux poutres renforcées par des armatures PRF
Bibliographic record
Abstract
La corrosion de l'acier dans le béton a été identifiée comme la principale cause des détériorations et déficiences structurelles. Les coûts de réparations et réhabilitations aux Etats-Unis, au Canada et dans la majorité des pays européens représentent un pourcentage important des dépenses liées aux infrastructures. En raison de leur résistance à la corrosion, de leur légèreté et d'une grande résistance à la traction, les armatures alternatives en PRF de verre, carbone ou basalte sont étudiées depuis une vingtaine d’années. Les propriétés mécaniques des armatures en polymères renforcés de fibres au comportement élastique diffèrent de celle de l'acier au comportement élasto-plastique. La substitution des armatures métalliques par des PRF va modifier les comportements structuraux généralement observés dans des structures béton armé traditionnelles. Cela va également induire un changement au niveau des calculs de dimensionnement de la structure. En particulier, dans le cas d'une poutre en béton armé standard, la rupture en flexion de la poutre sera habituellement par rupture des armatures en traction dans le cas de l'acier, alors que la rupture par compression du béton sera préférable pour les poutres renforcées par des PRF. L'objectif de cette thèse est une meilleure compréhension du système {béton + armatures en polymères renforcés de fibres} en vue de dimensionner des structures de bâtiment avec ces armatures alternatives. Ces armatures PRF ont déjà été utilisées pour des tabliers de ponts ou des voies de train à sustentation magnétique, mais aucune application pour des bâtiments à part quelques rares cas de construction d'hôpitaux où les pièces attenantes aux salles contenant des appareils magnétiques, tels que l'IRM afin d’éviter les phénomènes de résonance. Même si les renforcements PRF semblent une solution prometteuse vis-à-vis des problèmes de corrosion, les designers et ingénieurs sont confrontés à de nombreuses questions quant à l'utilisation de ces matériaux pour une application bâtiment, que ce soit pour la mécanique des structures ou des aspects économico-environnemental. Cette thèse s'inscrit donc dans la problématique de conception de structures en béton armé innovantes et plus durables
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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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".