Enhancing buckling capacity of slender s-section steel columns around strong axis using bonded carbon fibre plates
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates a strengthening technique of slender S-section steel columns against global buckling about their strong axes. Carbon fibre-reinforced polymer plates of various Young’s moduli, ranging from 168 to 430 GPa, were adhesively bonded to the steel flanges. The number of carbon fibre-reinforced polymer layers was varied to produce reinforcement ratios of 11–34%. The study comprised eight 2.6 m long pin-ended columns with a slenderness ratio of 83, including five strengthened with carbon fibre-reinforced polymer. The out-of-straightness imperfection of the columns ranged from length (L)/29,000 to L/1600. It was shown that the increase in strength ranged from 15% for the smallest out-of-straightness to 25% for the largest. Increasing reinforcement ratio of the 168 GPa modulus carbon fibre-reinforced polymer from 11 to 34% increased strength from 5 to 15%. Although a higher modulus carbon fibre-reinforced polymer would generally be favoured for achieving higher gains in buckling strength according to Euler’s buckling theory, this study showed that failure strain of such carbon fibre-reinforced polymer could be a critical limiting factor. It is important that global buckling, and hence the peak load, is achieved before carbon fibre-reinforced polymer crushing.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».