Failure analysis of columnslab connections with stud shear reinforcement
Notice bibliographique
Résumé
The design of a flat plate structure is generally governed either by serviceability limits on deflection or punching shear strength of the columnslab connections. To increase the strength of a columnslab connection, a new type of shear reinforcement, referred to as shear stud, is gaining popularity in practice. In this paper, a nonlinear layered finite element method (LFEM) is used to investigate the effectiveness of the shear studs in increasing the punching shear strength of edge and corner columnslab connections. In total, nine large-scale reinforced concrete slabs of a flat plate floor in the vicinity of edge and corner columns, tested previously in the laboratory, are analysed. All the slabs contained stud shear reinforcement (SSR) except a control slab where no SSR was provided. The test variables were the column size and the ratio of stud spacing to slab thickness. The punching shear strengths, loaddeflection responses, and crack patterns predicted by the LFEM are compared with the experimental results. The numerical investigation confirms the accuracy and effectiveness of the LFEM in predicting the strength of columnslab connections with SSR.Key words: columnslab connection, concrete flat plate, punching shear, stud shear reinforcement, finite element analysis.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».