Material Characterization of GFRP Bars in Compression Using a New Test Method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article presents a new test method for determining the mechanical properties of glass fiber–reinforced polymer (GFRP) composite bars in compression, namely the compressive strength, compressive modulus of elasticity, ultimate crushing strain, and compressive stress-strain curves of the bars. The contribution of GFRP bars in compression is currently neglected by major design guidelines related to GFRP-reinforced concrete columns. However, the demand for using GFRP bars is increasing because multiple researchers have shown the effectiveness of the bars in concrete columns. Thus, the need for characterization of the mechanical properties of GFRP bars is increasing, while there is no standardized test method to evaluate the compressive properties of these bars. Therefore, in this article, a new test method is proposed for evaluating the compressive characteristics of GFRP bars. The proposed test method was examined through testing a total of 35 specimens. It was observed that the test method was able to evaluate the compressive characteristics of the GFRP bars successfully. Three different modes of compressive failure were observed, which were related to the crushing of GFRP bars in different locations in the bar, but no premature failure or bar buckling was observed. Moreover, a comparison between tensile and compression characteristics of the GFRP bars showed that the tensile test results are not sufficient to estimate the compressive characteristics, and performing a compression test is necessary.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».