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Enregistrement W4306737483 · doi:10.3390/buildings12101724

Progressive Collapse Resistance of RC Beam–Slab Substructures Made with Rubberized Concrete

2022· article· en· W4306737483 sur OpenAlexaff
Ibrahim M.H. Alshaikh, Aref A. Abadel, Khaled Sennah, Moncef L. Nehdi, Rabin Tuladhar, Mohammed Alamri

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Response to Dynamic Loads
Établissements canadiensMcMaster UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesKing Saud University
Mots-clésProgressive collapseStructural engineeringFinite element methodCatenarySlabBeam (structure)TrussFull scaleResilience (materials science)Reinforced concreteMaterials scienceEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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