Cyclic Behavior and Modeling of Reinforced Concrete Shear Walls Based on Enhanced Bond-Based Peridynamics
Notice bibliographique
Résumé
Peridynamics (PD) has gained increasing usage in simulating the nonlinear damage behavior of reinforced concrete (RC) structures due to its extraordinary capacity in solving discontinuous problems. This paper presents an enhanced bond-based peridynamic (BPD) modeling method for simulating the complex nonlinear behavior of RC shear walls, such as strength deterioration and cracking propagation, under cyclic loading conditions. In the proposed BPD method, a novel concrete bond model is presented that can consider the stiffness degradation, strength deterioration, and residual plastic deformation. A steel model and a coupled axial-shear model are adopted to simulate the nonlinear behavior of rebar and reinforcement-concrete interaction. The enhanced PD is implemented in an open-source finite element software framework, OpenSees, and can perform implicit or explicit, dynamic or static analyses in a parallel manner. Two RC shear walls under cyclic loading conditions are used as verification examples. The nonlinear damage behavior is studied in detail for the RC shear walls, e.g. the strength deterioration, pinch effect, and cracking behavior. The results demonstrate that the enhanced BPD modeling approach is capable of simulating the nonlinear damage behavior of RC shear walls under cyclic loading conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».