MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W822327360

Micromechanical modelling of FRP-strengthened concrete structures

2010· article· en· W822327360 on OpenAlexaff
K.W. Neale, Hussien Abdel Baky, Azzedine Yahiaoui, Usama Ebead

Bibliographic record

VenueArchitecture Civil Engineering Environment · 2010
Typearticle
Languageen
FieldEngineering
TopicStructural Behavior of Reinforced Concrete
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsPhysicsStructural engineeringEngineering
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

S t r e s z c z e n i e W artykule przedstawiono bazujące na mikromechanice materialow symulacje MES elementow betonowych wzmocnionych FRP. W artykule skoncentrowano sie na trzech glownych symulacjach. W pierwszej, trojwymiarowe, nieliniowe analizy MES bazujące na mikromechanice materialow wykonano aby zbadac zachowanie sie w plaszczyźnie styku polączenia materialu FRP i betonu poddanego obciązeniu ścinającemu. W drugiej symulacji przedstawiono modele MES betonowych belek wzmocnionych FRP w celu uchwycenia obciązenia delaminującego. Na koniec przedstawiono badania zachowania sie slupow betonowych owinietych FRP. Dokladny wzor korelujący osiową sztywnośc laminatow FRP i poprzeczne odksztalcenie betonowych slupow do poprzecznego naporu ograniczającego zostal wprowadzony do programu aby przewidywac zachowanie az do zniszczenia. Co wiecej, zastosowanie to zostalo ponownie przeanalizowane przy uzyciu trojwymiarowych modeli MES. Zaobserwowano niewielkie rozbiezności pomiedzy tymi dwoma podejściami. W drugiej cześci artykulu przedstawiono numeryczne porownania pomiedzy podejściem fenomenologicznym prawa konstytutywnego betonu (hyposprezyste związki z modelem rysy rozmytej) i analizy bazującej na mikromechanice materialow (teoria mikroplaszczyzn) do symulacji zachowania sie betonu w trzech zastosowaniach. Analizy MES zostaly przeprowadzone przy uzyciu trojwymiarowych, 8-wezlowych elementow brylowych dla betonu i 4-wezlowych, ortotropowych elementow powlokowych dla laminatow FRP. Wysoka wydajnośc rownolegle z techniką obliczeniową, ktorą stosują superkomputery zostaly wykorzystane do przeprowadzenia analiz dostosowując wymagania obliczeniowe przeprowadzanych symulacji. K e y w o r d s : Microplane; FRP-strengthened beams; Direct shear test; FRP-wrapped columns. 1/2010 A R C H I T E C T U R E C I V I L E N G I N E E R I N G E N V I R O N M E N T 63 A R C H I T E C T U R E C I V I L E N G I N E E R I N G E N V I R O N M E N T The Si les ian Univers i ty of Technology No. 1/2010 K . W . N e a l e , H . A b d e l B a k y , A . Y a h i a o u i , U . A . E b e a d

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.008
Threshold uncertainty score0.018

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.165
Teacher spread0.159 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueArchitecture Civil Engineering EnvironmentSame topicStructural Behavior of Reinforced ConcreteFrench-language works237,207