Behavior and punching capacity of flat slabs with the rational use of UHPFRC: NLFEA and analytical predictions
Notice bibliographique
Résumé
The outstanding mechanical properties of ultra-high-performance fiber-reinforced concrete (UHPFRC) can be used to improve the punching behavior of new slab-column connections. This study investigates the punching capacity of flat slab-column connections built with a rational combination of normal strength concrete (NSC) and UHPFRC in critical shear regions through non-linear finite element analyses (NLFEA) and by a punching shear model based on the critical shear crack theory (CSCT). Ten control tests from the literature were used to validate the Finite Element Models (FEM) developed to capture the behavior of slab-column connections made entirely with NSC, UHPFRC, and a combination of both materials. Parametric analyses were performed to investigate the behavior of connections with the rational use of UHPFRC, varying the reinforcement ratio, area, and thickness of the UHPFRC layer. The results indicated that placing a UHPFRC layer near the column in the slab compression zone significantly increases the punching capacity and deformation capacity compared to placing UHPFRC on the tensile side. The punching capacity enhancements varied between 26% and 156%, according to the reinforcement ratios and configurations of the UHPFRC layer investigated. The mean ratio between predicted punching capacities by advanced NLFEA and the analytical method proposed was 1.09, with a coefficient of variation of 10.3%. Therefore, the results indicated that the design of flat slabs with UHPFRC at the critical shear regions is a viable solution. Finally, the CSCT model can be used in design to predict the punching capacity of these connections.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».