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Enregistrement W2115356225 · doi:10.1061/41084(364)69

A Simplified Axial-Shear-Flexure Interaction Approach for Load and Displacement Capacity of Reinforced Concrete Columns

2009· article· en· W2115356225 sur OpenAlexaff
Hossein Mostafaei, Frank J. Vecchio, Toshikazu Kabeyasawa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire effects on concrete materials
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural engineeringShear (geology)Reinforced concreteMaterials scienceSimple shearEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A simple performance-based evaluation approach is presented based on interactions of axial, shear, and flexure mechanisms to estimate the axial and lateral deformation and load capacities of reinforced concrete columns. The developed model is based on a simplification of a consistent but relatively more complex approach known as the axial-shear-flexure interaction (ASFI) method, which is able to predict the full load-deformation response of reinforced concrete columns subjected to axial, flexure and shear force. The analytical model was developed by coupling an axial-shear model, which is a biaxial shear model, and an axial-flexure model, which is the traditional section analysis. Axial deformation interaction is the main compatibility condition taken into account in this approach. Equilibrium conditions are satisfied through a simple shear and flexure stress relation. A series of reinforced concrete columns subjected to axial and lateral loads, tested by various researchers, were evaluated by the simple developed approach and the results were compared with the test data; consistent correlation and agreement were achieved. This paper describes the formulation, implementation and verification of the modified approach. A future attempt is to modify the ASFI method for response estimation of reinforced concrete columns in fire under axial load and lateral deformation induced by thermal expansion.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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