Experimental investigation of shear models for lightweight aggregate concrete deep beams
Notice bibliographique
Résumé
The strut-and-tie model has become an effective design methodology for deep beams replacing the conventional beam theory that does not apply to these members due to their geometric or static stress discontinuities. This article examines the applicability of shear models for deep beams with lightweight aggregate concrete. Eight lightweight aggregate concrete deep beams were constructed and tested to failure under concentrated loading. Tests were conducted to investigate the effects of shear span-to-effective depth ratio ( a/d), ranging from 0.26 to 1.04, and an effective span–depth ratio ( l e / h), ranging from 2 to 3, on the failure mode and shear behavior of deep beams. All specimens presented a shear compression or shear-flexure failure mode. Failure from the flexure mode showed a dominant pattern with increasing a/d. The l e / h value minimally influenced the diagonal cracking and ultimate strength of deep beams. In contrast, a/d significantly affected the beam strength. Our results were compared with predictions proposed by American Concrete Institute 318-14, Canadian Standard, EC2, the Tan and Cheng model, the softened strut-and-tie model, and the simplified softened strut-and-tie model, which are all based on the strut-and-tie model. These comparisons indicated that all of these shear methods can be used to predict the shear strength of lightweight aggregate concrete deep beams.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».