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Enregistrement W3194919571 · doi:10.3390/su13169342

Earthquake Response Modeling of Corroded Reinforced Concrete Hollow-Section Piers via Simplified Fiber-Based FE Analysis

2021· article· en· W3194919571 sur OpenAlexaff
Nicola Scattarreggia, Tianyue Qiao, Daniele Malomo

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRebarStructural engineeringCorrosionDuctility (Earth science)Materials sciencePierFinite element methodConcrete coverFibre-reinforced plasticReduction (mathematics)Strength reductionGeotechnical engineeringComposite materialEngineeringCreepMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of corrosion-induced damage on the seismic response of reinforced concrete (RC) circular bridge piers has been extensively investigated in the last decade, both experimentally and numerically. Contrarily, only limited research is presently available on hollow-section members, largely employed worldwide and intrinsically more vulnerable to corrosion attacks. In this paper, fiber-based finite element (FB-FEM) models, typically the preferred choice by practitioners given their reduced computational expense, are validated against previous shake-table and quasi-static cyclic tests on hollow-section RC columns, and then used to investigate the influence of corrosion-induced damage. To this end, modeling strategies of varying complexity are used, including artificial reduction of steel rebar diameter, yield strength and ductility, as well as that of concrete compressive strength to simulate cover loss, and ensuing dissimilarities quantified. Pushover and incremental dynamic analyses are conducted to explore impacts on collapse behavior, extending experimental results while accounting for multiple corrosion rates. Produced outcomes indicate a minimal influence of cover loss; substantial reductions of base shear (up to 37%) and ultimate displacement capacity (up to 50%) were observed, instead, when introducing relevant levels of deterioration due to corrosion (i.e., 30% rebar mass loss). Its predicted impact is generally lower when considering more simplified assumptions, which may thus yield non-conservative predictions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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