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Enregistrement W4320738407 · doi:10.1061/jccof2.cceng-3975

Symmetric and Asymmetric Strengthening of Two-Span RC Beams Using FRCM Systems

2023· article· en· W4320738407 sur OpenAlexaff
Ahmed Mandor, Ahmed El Refai

Notice bibliographique

RevueJournal of Composites for Construction · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceStructural engineeringBeam (structure)Ductility (Earth science)Span (engineering)Reinforced concreteComposite materialPlastic hingeHingeCreepEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports on the feasibility of using fabric-reinforced cementitious matrix (FRCM) systems to strengthen two-span reinforced concrete (RC) beams that are structurally deficient in their sagging regions. In addition to one unstrengthened control beam, nine beams strengthened either symmetrically or asymmetrically with polyparaphenylene benzobisoxazole (PBOFRCM), carbon (CFRCM), and carbon fiber–reinforced polymer (CFRP) sheets were tested under a five-point load configuration. Test results showed that increasing the strengthening ratio resulted in significant increases in the yielding and load-carrying capacity of the beams. Beams symmetrically strengthened with PBOFRCM showed high ductility indices ranging between 100% and 121% of that of the control beam, whereas those strengthened with CFRCM and CFRP showed ductility indices of 45% and 34% of that of the control beam, respectively. Moreover, beams symmetrically strengthened with PBOFRCM systems encountered moment redistribution ratios between 42% and 82% of that of the control beam compared with 10% and 9% only for those strengthened with CFRCM and CFRP systems, respectively. The asymmetric strengthening configuration in which FRCM systems were used along with CFRP sheets proved to be an efficient method to enhance the ductility and moment redistribution capacity of the strengthened beams. Analytically, the rigid-body-rotation approach was modified to predict the moments and curvatures at the plastic hinges of the strengthened sections. The predicted moments and curvatures showed a notable agreement with the experimental values.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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