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Enregistrement W2117739907 · doi:10.1061/41016(314)114

Steel Reinforced Polymers Enhance Strength and Ductility of Beam-Column Joints under Seismic Loads

2008· article· en· W2117739907 sur OpenAlexafffund
Ridvan Izi, Mamdouh El‐Badry, Hatem Ibrahim

Notice bibliographique

RevueStructures Congress 2008 · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésMaterials scienceDuctility (Earth science)Joint (building)Structural engineeringBeam (structure)DissipationComposite materialShear (geology)Reinforced concreteShear strength (soil)Column (typography)Ultimate loadFinite element methodGeologyEngineeringConnection (principal bundle)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The results of an experimental investigation into the application of steel-reinforced polymer (SRP) composites for strengthening shear-deficient exterior beam-column joints in reinforced concrete frames subjected to seismic loads are presented. Four frac12;-scale beam-column joint specimens were tested under a quasi-static cyclic load applied at the beam tip to simulate high levels of inelastic deformations similar to those experienced during a severe earthquake. The first specimen was tested without strengthening and used as control specimen for comparison purposes. The remaining three specimens were strengthened before testing using SRP sheets bonded externally to the joint region in three different arrangements. The SRP sheets selected for this investigation consist of unidirectional twisted high strength steel cords impregnated with polymeric resin. The strengthening technique proved to be efficient in upgrading the capacity and enhancing the ductility and energy dissipation ability of shear-deficient beam-column joints.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations4
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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