Analytical and Experimental Study on Upgrading the Seismic Performance of Reinforced Masonry Columns Using GFRP and CFRP Wraps
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade, extensive research has been done in the field of the seismic upgrading of reinforced concrete (RC) columns using fiber-reinforced polymer (FRP). The enhancement in the column’s ultimate strength and significant improvement in the column’s displacement ductility combined with the ease of FRP installation resulted in an increasing use of FRP as an effective retrofit solution. Recently, similar enhancements to the RC columns have been reported for reinforced masonry columns (RMCs) upgraded using FRP. However, due to the limited available studies, a gap still exists in understanding the lateral response of the upgraded RMCs using different types of FRP. This study presents an experimental investigation of the effect of changing the FRP type (carbon and glass) on the lateral response of RMCs tested under quasistatic cyclic loading. Based on the experimental data, both FRP materials showed higher strength and ductility compared with control specimens not FRP-wrapped. However, the carbon FRP (CFRP) upgraded RMCs showed slightly higher strength and higher ductility levels than that of glass FRP (GFRP). Also, the difference between carbon and glass FRP RMCs performance was more noticeable as the confinement ratio increased. Moreover, with the current migration of the design codes from forced-based to displacement-based design, there is a need to have simple analytical tools capable of predicting the full load-displacement relationship. Therefore, 12 masonry prisms having various numbers of FRP layers and configurations were tested under concentric compression loading to calibrate the stress-strain material model. Consequently, this stress-strain model was implemented in a simple backbone model capable of predicting the lateral load-displacement backbone relationship of the upgraded RMCs. The model was capable of calculating the ultimate strength, displacement at ultimate strength, and initial stiffness of the tested RMCs with average errors of 6, 22, and 30%, respectively.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».