Assessment of Shear Strength Models of Reinforced Concrete Columns
Notice bibliographique
Résumé
Shear strength is a crucial parameter in designing Reinforced Concrete (RC) columns considering the effects of lateral loads such as wind or earthquakes. Numerous design codes and published studies have proposed equations for calculating the shear strength of RC columns. However, a discrepancy exists between the calculated models and the experimental results. The aim of this study is to evaluate the calculated models for the shear strength of rectangular RC columns based on 735 data sets, obtained from the literature. Six code-based and empirical models are investigated in this paper. The four code-based models include ACI 318 (2014), CSA (2014), Eurocode 8 (2005), and FEMA 273 (1997), and the two empirical models are proposed by Ascheim & Moehle (1992) [8] and Sezen & Moehle (2004) [9]. The shear strengths of RC columns are calculated for the six models using inputs from the experimental database. Finally, the results are evaluated using statistical indicators, including coefficient of determination and root-mean-squared error. The results reveal that Eurocode 8 (2005) is the best model, followed by Sezen & Moehle (2004) and Canada CSA (2014) since the results of those models are close to the experimental ones and shown to be more conservative than the others.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».