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Enregistrement W4286206531 · doi:10.1061/(asce)be.1943-5592.0001898

Numerical Investigation of Shape-Memory Alloy–Reinforced Bridge Columns Subjected to Lateral Impact Loads

2022· article· en· W4286206531 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Bridge Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Response to Dynamic Loads
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRebarSMA*Materials scienceStructural engineeringPierPlastic hingeShape-memory alloyComposite materialImpact resistanceReinforced concreteEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper numerically investigates the dynamic behavior of bridge piers reinforced with shape-memory alloy (SMA) rebar when subjected to lateral impact loads. Performance of SMA reinforced pier is compared with column reinforced by conventional steel rebar by performing finite-element (FE) simulations in LS-DYNA. The impact performance of the columns is evaluated by considering variations in different structural- and loading-related parameters including the type of SMA rebar, the length of SMA rebar (LSMA), the impact velocity (Vimp), and the axial load ratio (ALR). From the FE simulations, it is found that the use of SMA rebars at the plastic hinge regions and the impact loading height of the columns significantly enhances the impact resistance and the recoverability of the columns by reducing their damage levels and residual displacements. Also, the failure modes of the columns tend to govern by flexure by using SMA rebars, and the columns reinforced with Cu-based (Cu–Al–Mn) SMA rebars are more likely to fail in flexural modes compared to those reinforced with Ni-based (Ni–Ti) SMA rebars. However, the negative influences of SMA rebars on the impact resistance of the columns are found when LSMA exceeds 0.5 under impact loads with velocities greater than 15 m/s. In addition, an ALR greater than 0.1 considerably increases the impact resistance of the columns.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · 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