Canadian design standard for slender reinforced concrete columns
Notice bibliographique
Résumé
Most columns are termed as short columns and fail when the material reaches its ultimate capacity under the applied loads. However, columns are subjected to moment as well, with the increase of length (on the trend to be slender), there is a possibility that columns fail due to lateral deflection. For the procedure of column design, axial loading is firstly treated. Methods are then given for design of sections subjected to both axial loads and moment. \nAcceptable design methods to provide a reliable, economic and safe solution are very important. The purpose of this project is to evaluate several kinds of design methods and to recommend the suitability of each kind of method under different conditions. \nIn this project, Canadian Design Method CAN/CSA-A23.3 (2004) is of the major interest and used to predict the failure loads of 150 slender reinforced high strength concrete columns. The results are then compared with predictions from ACI318 (2008), EC2 (2004), BS8110 (1997), P-Delta method, Transformation method and experimental data. It can be concluded that CAN/CSA-A23.3 (2004) generally predicts lower failure loads of columns and is more conservative than the rest of other five prediction methods, however, CAN/CSA-A23.3 (2004) is not applicable for prediction of very slender column, where slenderness ratio is greater than 100, for which second-order analysis is required. Columns with lower initial eccentricity/depth ratio have faster decreasing rate of failure loads than columns with higher initial eccentricity/depth ratio. In the case that slenderness ratio is between 30 and 60, ACI318 (2008) and Transformation method predicts the most accurate columns’ failure loads. When slenderness ratio is in the range from 60 to 100, BS8110 (1997) predicts the most accurate results. The results predicted form P-delta method and Transformation are generally quite close.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».