A numerical investigation of overstrength and ductility factors of moment resisting steel frames retrofitted with GFRP plates
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports the results of an investigation conducted to assess the effectiveness of using glass fiber reinforced polymer (GFRP) plates to enhance the overstrength and ductility factors of moment resisting steel frames. The GFRP plates are bonded to the flanges of steel beams of the frame with an aim to enhance their local buckling capacities and consequently their ductility. The flexural behaviour of GFRP retrofitted beams is first determined using a nonlinear finite element model developed in-house. In this numerical model, consistent shell elements are used to simulate the flanges and web of the steel beam as well as the GFRP plate. The interface between the steel and the GFRP plate is simulated using a set of continuous linear spring system representing both the shear and peeling stiffness of the adhesive based on values obtained from a previous experimental study. The moment–rotation characteristics of the retrofitted beams are then implemented into the frame model to carry out nonlinear static (pushover) analyses. The seismic performance level of the retrofitted frames in terms of overstrength and ductility factors is then compared with that of the bare frame. The results show a significant enhancement in strength and ductility capacities of the retrofitted frames, especially when the beams of the frame are slender.
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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 | 0,000 | 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 ».