Rehabilitation of reinforced concrete beams subjected to torsional load using ferrocement
Notice bibliographique
Résumé
Recent exploration has focused on repairing and strengthen reinforced concrete (RC) beams subjected to torsional loading through various techniques. However, limited attention has been given to enhancing RC beams against torsional loading using ferrocement, resulting in inadequate evidence to illustrate its benefits. Torsional failure, a brittle and undesirable type of failure, is especially problematic in earthquake-prone regions. This paper presents an experimental study that evaluates the behavior of RC beams repaired with ferrocement when subjected to pure torsion. The study included testing six RC beams with identical cross-sectional dimensions (150 × 350 mm) and a total span of 1400 mm. The beams were divided into three segments, with a 1000 mm experimental region and two cantilever sections (200 mm wide and 350 mm long) that were extensively reinforced to prevent early failure during testing. Two primary factors were investigated: the effect of ferrocement configuration and the number of layers in the ferrocement reinforcing mesh. The tested beams provided insights into cracking, ultimate torques, rotation angles, toughness, and failure patterns. Experimental results revealed that the proposed ferrocement repair techniques unevenly enhanced the ultimate load-carrying capacity of the repaired beams, excluding U-jacket wrapping. Particularly effective was full wrapping with dual-layer wire mesh, increasing capacity by 28% compared to control beams. Using strip wrapping ferrocement with two mesh layers improved load-carrying capacity by 10% compared to control beams, while strip wrapping with one layer increased capacity by 6%. Ultimately, increasing the number of layers in the ferrocement reinforcement mesh led to an escalation in ultimate torsional capacity. This study confirms the potential of ferrocement as a strengthening method and emphasizes the significance of optimal repair configurations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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.
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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 ».