Non-linear finite element analysis and parametric investigation of low-rise reinforced concrete shear walls.
Notice bibliographique
Résumé
A parametric study was carried out on 18 reinforced concrete shear walls to investigate the significance of design parameters on seismic response. The parameters included boundary elements and their reinforcement characteristics, web reinforcement ratios, concrete strength, steel yield strength, and axial load. The investigation was conducted using finite element analyses. Computer program ADINA was used to perform nonlinear analysis of concrete shear walls under axial load and incrementally increasing lateral forces. Material nonlinearities, including those of concrete, were modeled using ADINA material models. Four-node isoparametric plane stress elements were used to model concrete. Steel elements were modeled using two-node nonlinear truss elements. The applicability of the program and the accuracy of finite element models were first validated. This was done by comparing the results of six different shear walls with those obtained experimentally. The walls included three specimens tested by Maier at the Swiss Federal Institute of Technology in Zurich, Switzerland and three shear walls tested by Lefas et al. at Imperial College of Science and Technology, London, England. The analytical and experimental results showed very good agreement. The results of the parametric investigation indicate that the presence of boundary elements enhanced strength and deformability of shear walls significantly. Wall aspect ratio was also found to be an important parameter dictating the mode of behavior. The longitudinal reinforcement ratio in the boundary elements was found to be a good source of energy dissipation and had much greater influence on ultimate load capacity than the web reinforcement. When confinement of concrete was considered, both the ultimate load capacity and ductility of shear walls improved. The effects of increased axial compression and increased reinforcement yield level were to increase strength but reduce ductility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».