Seismic performance of ductile corrosion-free reinforced concrete frames
Notice bibliographique
Résumé
Corrosion of steel bars is the main cause of the deterioration of reinforced concrete (RC) structures. To avoid this problem, steel rebars can be replaced with glass-fiber-reinforced-polymer (GFRP). However, the brittle behaviour of GFRP RC elements has limited their use in many applications. The use of shape memory alloy (SMA) and/or stainless steel (SS) rebars can solve this problem, because of their ductile behaviour and corrosion resistance. However, their high price is a major obstacle. To address issues of ductility, corrosion, and cost, this paper examines the hybrid use of GFRP, SS, and SMA in RC frames. The use of SMA provides an additional advantage as it reduces seismic residual deformations. Three frames were designed. A steel RC frame, SS-GFRP RC frame, and SMA-SS-GFRP RC frame. The design criteria for the two GFRP RC frames followed previous research by the authors, which aimed at having approximately equal lateral resistance, stiffness, and ductility for GFRP and steel RC frames. The three frames were then analyzed using twenty seismic records. Their seismic performance confirmed the success of the adopted design methodology in achieving corrosion-free frames that provide adequate seismic performance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».