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Enregistrement W2759481879 · doi:10.5539/mas.v11n10p110

Shear and Flexural Behavior of Reinforced Concrete Deep Beams Strengthened with CFRP Composites

2017· article· en· W2759481879 sur OpenAlexvenueno aff
Hana Al-Ghanem, Aya Al-Asi, Mu’tasim Abdel-Jaber, Maha Alqam

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Jordan
Mots-clésMaterials scienceFlexural strengthComposite materialShear (geology)StiffnessFailure mode and effects analysisCarbon fiber reinforced polymerReinforced concreteStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current research studies the shear and flexural behavior of reinforced concrete (RC) deep beams strengthened with externally bonded carbon fiber-reinforced polymers (CFRP). Using two types of CFRP composites including sheets and laminates, different configurations for shear and flexural strengthening of deep beams were experimentally investigated. In total, twenty specimens of deep beams with cross-sectional dimensions of 190 mm width, 400 mm depth and an overall length of 1 900 mm were casted and tested to failure. Concerning the cracks’ formation, failure’s modes, ultimate strength and overall stiffness, the performance of the strengthened beams compared to the control beams were evaluated. From the test results, the effectiveness of CFRP technique on enhancing both the shear and flexural capacity of deep beams is verified; however, the efficiency differs variedly depending on the material and the strengthening scheme. Regarding the shear strengthening, using the continuous wrap of two sheets records the highest increase in the ultimate strength with a value exceeds 86% compared only to 36% with the inclined laminates. On the other hand, an enhancement of about 51% is achieved through the flexural strengthening with two layers of sheets and 26% when the laminates are used; both are accompanied by a divergent in the failure mode from flexure to shear.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil0,800

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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