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Enregistrement W2795426186 · doi:10.11159/icsenm18.116

Experimental Study of Enhancing the Shear Strength ofHidden/Shallow Beams by Using Shear Reinforcement

2018· article· en· W2795426186 sur OpenAlexvenueno aff
Nohaira S. Morsy, Алаа Шериф, Ata El-kareim Shoeib, Mohamed H. Agamy

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Load-Bearing Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReinforcementShear (geology)Shear strength (soil)Materials scienceStructural engineeringComputer scienceGeotechnical engineeringGeologyComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary objective of this article is to study the effect of shear reinforcement on the performance of wide shallow beams.The investigated parameters include the crack patterns, mode of failures, load-deflection curves, load-strain curves of stirrups and the failure load.Nine tested specimens have 1800mm clear span and 500mm width with different thicknesses (150mm, 200mm, and 250mm), and type of the web reinforcement.The experimental results showed that there was a significant improvement in the shear strength due to using the traditional tied stirrups for beams with depth 250mm, but it seems that the vertical tied reinforcement does not work properly to resist the shear for beams with depth less than 250mm.While the welded link web reinforcement increases the shear capacity for beams with depth less than 250mm.A comparison between experimental shear capacities and the prediction of the ECP-203-2016, ACI 318-14, EN1992 and CSA 2004 codes are also presented in this research.It is recommended to re-evaluate the contribution of the shear reinforcement according to the Egyptian ECP-203.In addition, the tested beams specimens are analysed using the nonlinear finite element method (ANSYS).The results showed that the effect of web reinforcement on improving shear strength is more pronounced at higher depth of specimens.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · 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'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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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