MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2615446426 · doi:10.1080/13632469.2016.1269696

Estimating the Seismic Performance of CFRP-Retrofitted RC Beam-Column Connections Using Fiber-Section Analysis

2017· article· en· W2615446426 sur OpenAlexaff
Davood Mostofinejad, Alireza Akhlaghi, Abolfazl Eslami

Notice bibliographique

RevueJournal of Earthquake Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural engineeringRetrofittingFibre-reinforced plasticParametric statisticsSeismic retrofitBeam (structure)Column (typography)Seismic analysisEngineeringReinforced concreteConnection (principal bundle)Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past two decades, many experimental techniques have been developed to improve the efficiency of the externally-bonded fiber-reinforced polymers (FRPs) in order to improve the structural performance of reinforced concrete (RC) beam-column connections. Numerical analysis is also being used as a cost-effective tool to predict the experimental results and to further investigate the parameters that are beyond the scope and capacity of experimental tests. In this study, at first, a fiber-section modeling approach is developed for estimating the seismic behavior of RC beam-column connections before and after application of FRP retrofits. The accuracy of the analysis results were validated against a series of the available experimental data under both monotonic and cyclic loadings. It was pointed out that the proposed model can predict the strength and displacement of un-retrofitted and FRP-retrofitted RC beam-column connections up to the failure points. The verified model was then used to perform a parametric study pertaining to the effect of longitudinal reinforcement ratio on the efficiency of the adopted FRP retrofitting technique to improve the structural behavior of RC beam-column connections.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations26
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Earthquake EngineeringMême sujetStructural Behavior of Reinforced ConcreteTravaux en français237 207