Experimental and numerical investigations of the effectiveness of engineered cementitious composites and stainless steel plates in shear strengthening of reinforced concrete beams
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper investigates the shear strengthening of reinforced concrete (RC) beams incorporating engineered cementitious composite (ECC) and stainless steel plates (SSPs). The use of ECC, characterized by strain‐hardening in conjunction with SSPs, was investigated in this study to improve the shear performance of RC beams. Total 10 RC beams were tested under static loading up to failure to investigate a few key parameters, namely: material of strengthening (ECC and SSPs), the thickness of ECC, and shape and configuration of SSPs. Experimental findings showed that the proposed strengthening methods can significantly improve the failure pattern and increase the ultimate shear capacity of the studied RC beams by 36%–97% compared to the unstrengthened beam. Experimental results were compared against the predicted ultimate shear strength of RC beams using design equations specified by various design codes. Nonlinear three‐dimensional finite element modeling was developed for beams strengthened with ECC layer and validated against the test results and found to be accurate. Based on the experimental and numerical results, new shear capacity formulae were proposed considering the ratio of ECC‐to‐concrete beam cross‐section ( ρ ECC ) and then verified against the numerical predictions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».