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Enregistrement W2107426169 · doi:10.1061/(asce)cf.1943-5509.0000162

Performance Enhancement of Steel Columns Using Concrete-Filled Composite Jackets

2010· article· en· W2107426169 sur OpenAlexafffund
Kian Karimi, Wael El‐Dakhakhni, Michael J. Tait

Notice bibliographique

RevueJournal of Performance of Constructed Facilities · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésMaterials scienceFibre-reinforced plasticComposite numberComposite materialStructural engineeringStub (electronics)EpoxyTransverse planeCompressive strengthColumn (typography)Composite constructionEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies the cross-sectional behavior of steel columns strengthened with fiber-reinforced polymers (FRPs). The composite column is constructed by wrapping the steel I-section column with epoxy-saturated glass- and carbon-FRPs (GFRP and CFRP) sheets in the transverse direction and subsequently filling the voids between the FRP and the steel with concrete. Experimental tests were performed on stub columns under axial compression including one to three CFRP wraps. A corner treatment technique, to avoid stress concentration at the corners and to improve confinement efficiency, was also investigated. A simplified analytical model was developed to predict the axial behavior of the composite columns. Experimental results showed significant enhancement in the behavior of the composite columns primarily attributable to the confinement mechanism imposed by the FRP jacket and concrete. Increasing the corner radius resulted in higher compressive strength of the confined concrete and ultimate axial strain of the composite columns. Good agreement between the analytically developed axial load-displacement relationships and the test data indicates that the model can closely simulate the cross-sectional behavior of the composite columns.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations35
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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