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Enregistrement W155621094

Performance of Structural Concrete Frames Reinforced with GFRP Grid

2004· article· en· W155621094 sur OpenAlexaff
Aly Said, Moncef L. Nehdi

Notice bibliographique

RevueDigital Scholarship - UNLV (University of Nevada Reno) · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibre-reinforced plasticStructural engineeringJoint (building)ReinforcementRebarDurabilityBeam (structure)DissipationReinforced concreteMaterials scienceComposite materialEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of fibre-reinforced polymers (FRP) rebar in structural applications has been getting increasing attention due to the advantages it offers over conventional reinforcement (e.g. durability, light weight, magnetic neutrality). A possible application of FRP rebar reinforcement is in the area of multi-storey structural frames. However, current design standards and detailing criteria for beam-column joints were established in the 1970’s and may be considered unsuitable for FRP reinforcement due to its different mechanical properties. During recent earthquakes, many structural collapses were initiated or caused by beam-column joint failures. There are no comprehensive seismic standards for the application of FRP materials. Consequently, research is needed to gain a better understanding of the behaviour of FRP materials and their interaction with traditional materials in such application in order to implement their use on solid grounds. In this study, two full-scale quasi-static loading tests were performed on beam-column joint specimens. The first test was performed on a joint specimen reinforced with steel and its behaviour was compared to that of a second similar test performed on a GFRP-reinforced joint specimen. It is shown that GFRP-reinforced frames can have satisfactory drift capacity, but their energy dissipation capacity is limited.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,168 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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