MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4307559741 · doi:10.1680/jencm.22.00010

Finite-element modelling of RC beams with carbon FRP strengthened web openings

2022· article· en· W4307559741 sur OpenAlexaff
Ahmed Elansary, Hadeer H. Abd El Salam, Hany Abdalla

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Engineering and Computational Mechanics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite element methodStructural engineeringParametric statisticsMaterials scienceBeam (structure)Fibre-reinforced plasticDeflection (physics)Ultimate loadShear (geology)Reinforced concreteComposite materialEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Web openings are commonly used in reinforced concrete (RC) beams to accommodate pipes, ducts, and utilities. The expected reduction in strength can be compensated by locally strengthening the beam opening with carbon fibre-reinforced polymer (CFRP). In this paper, a robust non-linear finite-element model (FEM) is developed to simulate the behavior of RC beams with/without openings. The model can simulate the strengthening of the beam opening with CFRP sheets. The developed FEM is validated using seven simply supported RC beams that were previously tested under monotonic two concentrated loads. The crack pattern and load-deflection relationship, from the FEM, were compared to those obtained from the experiments. The developed FEM was utilised to conduct a parametric study on 32 beams to investigate the behavior of RC beams with CFRP strengthened openings. The parametric study showed that the opening width did not significantly affect the load at failure. However, both the opening depth and distance from support had a clear effect on the failure load. Increasing the stirrups diameter from 8 to 10 mm increased the shear capacity of RC beams by 3–16%. The failure loads obtained from the proposed FEM were compared to those obtained from international design codes.

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 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 candidatesaucune
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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,770

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,176
Écart entre enseignants0,167 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Engineering and Computational MechanicsMême sujetStructural Behavior of Reinforced ConcreteTravaux en français237 207