Progressive Collapse Resistance of RC Beam–Slab Substructures Made with Rubberized Concrete
Notice bibliographique
Résumé
Abnormal loads can produce localized damage that can eventually cause progressive collapse of the whole reinforced concrete (RC) structure. This might have devastating financial repercussions and cause numerous severe casualties. Numerical simulation, using the finite element method (FEM), of the consequences of abnormal loads on buildings is thus required to avoid the significant expenses associated with testing full-scale buildings and to save time. In this paper, FEM simulations, using ABAQUS software, were employed to investigate the progressive collapse resistance of the full-scale three-dimensional (3D) beam–slab substructures, considering two concrete mixes, namely: normal concrete (NC) and rubberized concrete (RuC) which was made by incorporating crumb rubber at 20% by volume replacement for sand. The FEM accuracy and dependability were validated using available experimental test results. Concrete and steel material non-linearity were considered in the FE modelling. The numerical study is extended to include eight new models with various specifics (a set of parameters) for further understanding of progressive collapse. Results showed that slabs contribute more than a third of the load resistance, which also significantly improves the building’s progressive collapse resistance. Moreover, the performance of the RuC specimens was excellent in the catenary stage, which develops additional resilience to significant deformation to prevent or even mitigate progressive collapse.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».