Modelling and analysis of retrofitted and un-retrofitted masonry-infilled RC frames under in-plane lateral loading
Notice bibliographique
Résumé
In the context of various developing countries where many old structures require retrofitting or strengthening work to mitigate earthquake hazards, a cost-effective method is the retrofitting of damaged masonry-infilled reinforced concrete (RC) frames using ferrocement overlays, and the strengthening of existing infilled RC frames with ferrocement. However, no reliable mathematical or computational tool is accessible in the open literature to estimate the effect of such a retrofitting technique quantitatively. The present study is a numerical investigation of the retrofitting effect of masonry-infilled RC frames using ferrocement. A finite element technique has been used effectively to develop a computational model for analysing bare RC frames, together with un-retrofitted and retrofitted masonry-infilled RC frames. The proposed model accounts for the material nonlinearities of both concrete and masonry, and the yielding of reinforcing steel. It is shown that the proposed model can be used effectively in predicting the load carrying capacity of existing RC frames, as well as the required degree of strengthening when ferrocement overlays are applied as a retrofitting scheme. A parametric study was performed using the proposed model on bare and infilled frames to quantify the effects of different parameters. This enabled the development of a simplified equation for predicting the ultimate load carrying capacity of masonry-infilled RC frames, which proved to be reasonably accurate and which was validated by both experimental and numerical results.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».