Optimization of Hollow Core Slab Strength Based on SFRC Orientation
Notice bibliographique
Résumé
The construction industry has been broadly developed and improved over the last decades.One of the functional innovations in this sector is the employment of steel fibers.This work assesses the impacts of using Steel Fiber Reinforced Concrete (SFRC) on the properties of hollow-core slabs.The hollow core slab (HCS) is considered in this research.Also, this study explored the influence of utilizing some SFRC fractions on the characteristics of hollow-core slabs.Four case studies were addressed, including (A) Conventional concrete, (B) Concrete with Type 1 SFRC, (C) Concrete with Type 2 of SFRC with a ratio of 0.5%, and (D) Concrete with Type 2 with a portion of 1%.ANSYS software package was used to guide numerical analysis and modeling of HCS and identify major parameters that affect the HCS performance with the help of Finite Element Analysis (FEA).Depending on the numerical results, it was found that using SFRC between 0.5% and 1% in concrete tubes tested numerically provided significant rates of durability, minimized deflection, and enhanced the mechanical behavior of concrete.Furthermore, the work outcomes confirmed that optimum displacement was attained when the SFRC ratio was 1.5%, corresponding to load values of 25 kN to 200 kN.Besides, the findings affirmed that using the first type of SFRC accomplished a considerable decline in the deflection of concrete.Deflection reduction ratios of 4.16% and 6.23% were obtained after adding the first and second types of SFRC into the reinforced hollow concrete core, respectively.Meanwhile, adding the first and second types of SFRP into non-reinforced hollow concrete core accomplished a reduction portion of 12.2% and 20.39%, respectively.
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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 | 0,000 |
| 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 ».