Performance-Based Seismic Design of Hybrid GFRP–Steel Reinforced Concrete Bridge Columns
Notice bibliographique
Résumé
Damage quantification in terms of engineering demand parameters (EDPs) is a critical element of the performance-based design (PBD) approach. A widely used EDP for reinforced-concrete (RC) bridge columns is the drift ratio. This study establishes drift ratio limit states, and corresponding strengths for hybrid GFRP–steel RC circular bridge columns. The adopted reinforcement layout in this study consists of two layers of reinforcement, exterior with GFRP and interior with steel. Such coupling between the two materials in concrete bridge columns improves their corrosion resistance while maintaining their stiffness and ductility. Here, a validated fiber-based model is utilized to predict global as well as local responses of hybrid RC columns under monotonic displacement-controlled loading. A full factorial analysis was first adopted to screen parameters potentially influencing drift ratio limit states and corresponding strengths for their significance. The resulting data were then fitted to mathematical expressions using machine learning-based symbolic regression. Lateral load–deformation responses predicted based on the proposed expressions were validated against existing data from the literature. A complete example demonstrating how the proposed expressions could be utilized to design a hybrid bridge column within the context of PBD is also presented.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».