Shear Strengthening of RC Beams with FRP Composites: Database of FE Simulations and Analysis of Studied Parameters
Notice bibliographique
Résumé
The use of externally bonded fiber-reinforced polymer (EB-FRP) composites for shear strengthening of reinforced concrete (RC) beams presents many challenges given the complex phenomena that come into play. Premature bond failure, the behavior of the interface layer between FRP composites and the concrete substrate, the complex and brittle nature of shear cracks, and the adverse interaction between internal steel stirrups and EB-FRP are some of these phenomena. Compared to experimental investigations, the finite element (FE) technique provides an accurate, cost-effective, and less time-consuming tool, enabling practicing engineers to perform efficient, accurate nonlinear and dynamic analysis as well as parametric studies on RC beams strengthened with EB-FRP. Since 1996, many numerical studies have been carried out on the response of RC beams strengthened using FRP. However, only a few have been related to RC beams strengthened in shear using EB-FRP composites. In addition, the analytical models that have been reported so far have failed to address and encompass all the factors affecting the contribution of EB-FRP to shear resistance because they have mostly been based on experimental studies with limited scopes. The aim of this paper is to build an extensive database of all the studies using finite element analysis (FEA) carried out on RC beams strengthened in shear with EB-FRP composites and to evaluate their strengths and weaknesses through various studied parameters.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».