Numerical Simulation and Experimental Testing of Concrete Beams Strengthened in Shear with Fabric-Reinforced Cementitious Matrix
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents results of finite element (FE) modeling and experimental testing of reinforced concrete beams strengthened in shear with fabric-reinforced cementitious matrix (FRCM). The studied parameters included the number of FRCM layers (one and two layers), matrix type (mortar and epoxy), and amount of internal stirrups (no stirrups and stirrups with spacings of 0.6d and 0.3d, where d is the depth of the tensile steel). Test results showed that the shear-strength gain after strengthening was in the range of 51–145%. The shear-strength gain decreased with an increase in the amount of internal stirrups. Doubling the number of FRCM layers resulted in a nonproportional increase in the shear strength. The use of epoxy adhesive rather than a cementitious mortar as a matrix insignificantly increased the shear-strength gain. The effect of increasing the amount of FRCM or varying the matrix type on the shear strength was less pronounced for the specimens with internal stirrups. The FE models developed in this study were capable of predicting the nonlinear shear response of the tested specimens. A comparison between predicted and experimental results confirmed the accuracy and validity of the developed FE models.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».