Predictive models of behavior and capacity of FRP reinforced concrete columns
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a new model for predicting the axial capacity and behavior of Fiber Reinforced Polymerreinforced concrete (FRP-RC) columns using a promising variant of Genetic Expression Programming (GEP). Current design codes, such as the ACI 440.1R-15 and the Canadian Code CSA S806, disregard the compressive contribution of FRP bars when used in compression members. The behavior of concentrically short FRP-RC columns has been widely investigated in the past few years; however, limited research has been dedicated to investigating the effect of load eccentricity and the slenderness ratio of FRP-RC columns. In addition, the methodologies adopted for including the effect of column slenderness remain a subject of debate, as no solid conclusions are withdrawn in this regard. In this paper, the experimental results of FRP-RC columns are gathered from the literature and used to formulate two GEP models to predict the axial capacity based on load eccentricity. The experimental data includes columns reinforced with different FRP types and subjected to concentric and eccentric axial compressive loads. In addition, the database comprises short and slender columns. The proposed GEP models are functions of concrete compressive strength, longitudinal reinforcing bars ratio, FRP bars elastic modulus, eccentricity level, and column dimensions. For the aim of comparison, a preliminary evaluation of previously suggested empirical equations/models for estimating the axial capacity of FRP-RC columns was carried out over the collected database. The proposed models showed superior accuracy in axial capacity prediction with coefficients of determination R2 equals to 0.978 and R2 equal to 0.992 for eccentric and concentric axial load, respectively. The proposed models were found to give reliable estimates of the axial capacity of columns reinforced with FRP longitudinal bars. Finally, a parametric study to evaluate the effect of each variable on the proposed models was conducted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».