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Enregistrement W4386644860 · doi:10.18280/acsm.470407

Post-Fire Behavior and Repair of Fire-Damaged RC Columns Using Composite Jackets

2023· article· en· W4386644860 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmed Rafik Belakhdar, Mohamed Salah Dimia, Mohamed El Baghdadi, Meriem Bouderradji, Soumia Gherabli, Nail Alaoui

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposite numberFire resistanceStructural engineeringForensic engineeringMaterials scienceComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reinforced concrete (RC) structures are frequently employed in construction owing to their versatility, strength, and durability.However, these structures can be vulnerable to fire incidents, which can significantly compromise their structural integrity and loadcarrying capacity.In the aftermath of a fire, damaged RC columns often necessitate rehabilitation to restore their strength and functionality.The present study intends to carry out a numerical investigation of the behavior of reinforced concrete (RC) columns after their exposure to fire.As a first step, the study examined the effects of exposing the columns to fire for different periods (15, 30, 60 and 90 minutes) on the column's residual load-bearing capacity by considering some decisive geometrical parameters such as the column height and its cross-sectional area.The second step consisted of investigating the effectiveness of the strengthening techniques utilized by adding reinforcement and incorporating composite jackets, where each method used three external concrete compressive strength values, 25, 30, and 40 MPa, in order to improve the post-fire behavior of these columns.The results showed that the longer the column is exposed to fire, the lower its bearing capacity.However, it was also found that increasing the column cross-sectional area can reduce the percentage of load-bearing capacity.Moreover, A simple equation with sufficient accuracy has been proposed to predict the bearing capacity of reinforced columns.Finally, it was revealed that the strengthening methods used herein allowed restoring the capacity of the columns exposed to fire, but the strengthening technique using a composite jacket with steel plates showed better results in terms of strength.Where this technique allowed, it restored the capacity of the columns exposed to fire for a period of one hour by up to 182%.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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