Calibration of ABAQUS Concrete Damage Plasticity (CDP) Model for UHPC Material
Notice bibliographique
Résumé
Ultra-high performance fiber reinforced concrete (UHPFRC) is an advanced cementitious material with exceptional mechanical properties including, a compressive strength in the range of 120 to 200 MPa, a tensile strength up to 15 MPa with a hardening post-peak behavior, significant durability, and ductility. Due to their speed, affordability, and versatility in providing numerous results options, finite element (FE) simulations can be used to analyze various structural systems under different loads (e.g., mechanical, thermal, coupled field). Of the commercially available software, ABAQUS has been widely used to simulate the behavior of concrete members. The concrete damage plasticity (CDP) model is the flagship and only constitutive model in ABAQUS applicable for representing the brittle nature, cracking, and crushing failure in concrete-like materials. As the model inputs have been exclusively developed and calibrated for conventional concrete, they might not be applicable to UHPC. Particularly the model inputs related to shear and tension behaviors might differ between conventional concrete and UHPC, where aggregates present in the former provide shear mechanical interlock, lacking in the latter, while fibers in the latter provide tensile bridging effects, lacking in the former. This study aims to calibrate the various parameters of CDP model, including the dilation angle, eccentricity, stress ratio, stress-strain curve for tension and compression, for UHPC, using a large database of experimental results. Recommended values and ranges are provided in the manuscript to enable accurate analysis of UHPC members in ABAQUS.
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 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 ».