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Enregistrement W2985287946 · doi:10.1108/jsfe-10-2019-0034

Experimental determination of the residual compressive strength of concrete columns subjected to different fire durations and load ratios

2020· article· en· W2985287946 sur OpenAlexaff
Anjaly Nair, Osama Salem

Notice bibliographique

RevueJournal of Structural Fire Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire effects on concrete materials
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetrofittingCompressive strengthResidual strengthResidualStructural engineeringMaterials scienceColumn (typography)Bearing capacityFire testFire protectionComposite materialEngineeringMathematicsCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose At elevated temperatures, concrete undergoes changes in its mechanical and thermal properties, which mainly cause degradation of strength and eventually may lead to the failure of the structure. Retrofitting is a desirable option to rehabilitate fire damaged concrete structures. However, to ensure safe reuse of fire-exposed buildings and to adopt proper retrofitting methods, it is essential to evaluate the residual load-bearing capacity of such fire-damaged reinforced concrete structures. The focus of the experimental study presented in this paper aims to investigate the fire performance of concrete columns exposed to a standard fire, and then evaluate its residual compressive strengths after fire exposure of different durations. Design/methodology/approach To effectively study the fire performance of such columns, eight identical 200 × 200 × 1,500-mm high reinforced concrete columns test specimens were subjected to two different fire exposure (1- and 2-h) while being loaded with two different load ratios (20% and 40% of the column ultimate design axial compressive load). In a subsequent stage and after complete cooling down, residual compressive strength capacity tests were performed on each fire exposed column. Findings Experimental results revealed that the columns never regain its original capacity after being subjected to a standard fire and that the residual compressive strength capacity dropped to almost 50% and 30% of its ambient temperature capacity for the columns exposed to 1- and 2-h fire durations, respectively. It was also noticed that, for the tested columns, the applied load ratio has much less effect on the column’s residual compressive strength compared to that of the fire duration. Originality/value According to the unique outcomes of this experimental study and, as the fire-damaged concrete columns possessed considerable residual compressive strength, in particular those exposed to shorter fire duration, it is anticipated that with proper retrofitting techniques such as fiber-reinforced polymers (FRP) wrapping, the fire-damaged columns can be rehabilitated to regain at least portion of its lost load-bearing capacities. Accordingly, the residual compressive resistance data obtained from this study can be effectively used but not directly to adopt optimal retrofitting strategies for such fire-damaged concrete columns, as well as to be used in validating numerical models that can be usefully used to account for the thermally-induced degradation of the mechanical properties of concrete material and ultimately predict the residual compressive strengths and deformations of concrete columns subjected to different load intensity ratios for various fire durations.

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)0,000
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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