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Enregistrement W2092493496 · doi:10.1080/13632460109350387

MODELLING OF RC BEAM-COLUMN JOINTS AND STRUCTURAL WALLS

2001· article· en· W2092493496 sur OpenAlexaff
Maged A. Youssef, A. Ghobarah

Notice bibliographique

RevueJournal of Earthquake Engineering · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural engineeringFailure mode and effects analysisFlexural strengthSlip (aerodynamics)Shear (geology)Reinforced concreteHingePlastic hingeBeam (structure)Materials scienceEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The deformation of beam-column joints may contribute significantly to drift of reinforced concrete (RC) frames. In addition, failure may occur in the joints due to cumulative concrete crushing from applied beam and column moments, bond slip of embedded bars or shear failure as in the case of existing frames with nonductile detailing. When subjected to earthquake loading, failure in RC structural wall is similar to failure of frame joints as it may occur due to cumulative crushing from high flexural stresses, bond slip failure of lap splice, shear failure or a combination of various mechanisms of failure. It is important to include these behavioural characteristics in a simple model that can be used in the analysis of RC frames and RC walls to predict their response under earthquake loading and determine their failure modes. Global macro models for the beam-column joint and for RC structural walls are developed. The proposed models represent shear and bond slip deformations as well as flexural deformations in the plastic hinge regions. The models are capable of idealising the potential failure mechanism due to crushing of concrete, bond slip or shear with allowance for the simultaneous progress in each mode. The model predictions are compared with available experimental data and good correlation is observed between analytical results and the test measurements.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations116
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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