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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur Tongxu Liu. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Liu, T., & Charron, J.-P. (2024). Analytical Model for Calculating Shear Capacity of NSC Beams Strengthened by UHPC Lateral Layers. Journal of Structural Engineering, 150(6), 040240491 (13 pages). Lien externe
Liu, T., Wang, Z., Wang, J., & Zhang, J. (2024). Determination of Reduction Factor of Shear Key Configurations for Calculating Direct Shear Strength of Precast Concrete Dry Joints Using Parametric Finite-Element Simulations. Journal of Bridge Engineering, 29(7), 18 pages. Lien externe
Liu, T., Cakiroglu, C., Islam, K., Wang, Z., & Nehdi, M. L. (2024). Explainable machine learning model for predicting punching shear strength of FRC flat slabs. Engineering Structures, 301, 117276 (16 pages). Lien externe
Liu, T. (2023). Shear Strengthening of Reinforced Concrete Beams Using Ultra High Performance Fiber Reinforced Concrete (UHPC) [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Liu, T., & Charron, J.-P. (2023). Characterization of interface properties for modeling the shear behavior of T-beams strengthened with ultra high-performance concrete. Structure and Infrastructure Engineering, 16 pages. Lien externe
Liu, T., & Charron, J.-P. (2023). Determination of NSC-UHPC interface properties for numerical modeling of UHPC-strengthened concrete beams and slabs. Engineering Structures, 290, 116385 (17 pages). Lien externe
Liu, T., & Charron, J.-P. (2023). Experimental Study on the Shear Behavior of UHPC-Strengthened Concrete T-Beams. Journal of Bridge Engineering, 28(9), 13 pages. Lien externe
Liu, T., & Charron, J.-P. (juin 2023). Shear resistance mechanism and shear resistance prediction of UHPC strengthened t-beam [Communication écrite]. 3rd International Interactive Symposium on Ultra-High Performance Concrete (UHPC 2023), Wilmington, Delaware, USA. Lien externe
Liu, T., Wang, Z., Long, Z., Zeng, J., Wang, J., & Zhang, J. (2022). Direct Shear Strength Prediction for Precast Concrete Joints Using the Machine Learning Method. Journal of Bridge Engineering, 27(5), 04022026 (18 pages). Lien externe
Liu, T., & Charron, J.-P. (octobre 2022). Shear strengthening of concrete T-beams with lateral layers of UHPC [Communication écrite]. International Conference on Concrete Repair, Rehabilitation and Retrofitting (ICCRR 2022), Cape Town, South Africa (7 pages). Publié dans MATEC Web of Conferences, 364. Lien externe
Liu, T., Wang, Z., Zeng, J., & Wang, J. (2021). Machine-learning-based models to predict shear transfer strength of concrete joints. Engineering Structures, 249, 16 pages. Lien externe
Wang, Z., Liu, T., Long, Z., Wang, J., & Zhang, J. (2024). Data-driven model to predict the residual drift of precast concrete columns. Journal of Building Engineering, 85, 108650 (20 pages). Lien externe
Wang, Z., Liu, T., Long, Z., Wang, J., & Zhang, J. (2023). Predicting the drift capacity of precast concrete columns using explainable machine learning approach. Engineering Structures, 282, 115771 (17 pages). Lien externe
Wang, Z., Liu, T., Long, Z., Wang, J., & Zhang, J. (2022). A machine-learning-based model for predicting the effective stiffness of precast concrete columns. Engineering Structures, 260, 24 pages. Lien externe
Wang, J., Liu, J., Wang, Z., Liu, T., Liu, J., & Zhang, J. (2021). Cost-Effective UHPC for Accelerated Bridge Construction: Material Properties, Structural Elements, and Structural Applications. Journal of Bridge Engineering, 26(2), 04020117 (24 pages). Lien externe
