Influence of Reinforcement on the Behavior of Concrete Bridge Deck Slabs Reinforced with FRP Bars
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the results of an experimental study to investigate the role of each layer of reinforcement on the behavior of concrete bridge deck slabs reinforced with fiber-reinforced polymer (FRP) bars. Four full-scale concrete deck slabs of 3,000mm length by 2,500mm width and 200mm depth were constructed and tested in the laboratory. One deck slab was reinforced with top and bottom mats of glass FRP bars. Two deck slabs had only a bottom reinforcement mat with different reinforcement ratios in the longitudinal direction, while the remaining deck slab was constructed with plain concrete without any reinforcement. The deck slabs were supported on two steel girders spaced at 2,000mm center to center and were tested to failure under a central concentrated load. The three reinforced concrete slabs had very similar behavior and failed in punching shear mode at relatively high load levels, whereas the unreinforced slab behaved differently and failed at a very low load level. The experimental punching capacities of the reinforced slabs were compared to the theoretical predictions provided by ACI 318-05, ACI 440.1R-06, and a model proposed by the writers. The tests on the four deck slabs showed that the bottom transverse reinforcement layer has the major influence on the behavior and capacity of the tested slabs. In addition, the ACI 318-05 design method slightly overestimated the punching shear strength of the tested slabs. The ACI 440.1R-06 design method yielded very conservative predictions whereas the proposed method provided reasonable yet conservative predictions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».