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Enregistrement W1915932393 · doi:10.3390/fib3040411

Finite Element Modeling of GFRP-Reinforced Concrete Interior Slab-Column Connections Subjected to Moment Transfer

2015· article· en· W1915932393 sur OpenAlexafffundabout
Ahmed Gouda, Ehab El-Salakawy

Notice bibliographique

RevueFibers · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésFibre-reinforced plasticSlabStructural engineeringFinite element methodReinforcementPunchingMaterials scienceParametric statisticsShear (geology)Composite materialEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A finite element model (FEM) was constructed using specialized three-dimensional (3D) software to investigate the punching shear behavior of interior slab-column connections subjected to a moment-to-shear ratio of 0.15 m. The FEM was then verified against the experimental results of full-scale interior slab-column connections reinforced with glass fiber reinforcement polymer (GFRP) bars previously tested by the authors. The FEM results showed that the constructed model was able to predict the behavior of the slabs with reasonable accuracy. Afterward, the verified model was used to conduct a parametric study to investigate the effects of reinforcement ratio, perimeter-to-depth ratio, and column aspect ratio on the punching shear behavior of such connections. The test results showed that increasing the tested parameters enhanced the overall behavior of the connections in terms of decreasing deflections and reinforcement strain and increasing the ultimate capacity. In addition, the obtained punching shear stresses of the connections were compared to the predictions of the Canadian standard and the American guideline for FRP-reinforced concrete structures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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