Proposed prediction models for shear strength of fiber reinforced polymer reinforced concrete deep members without stirrups
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Arch action in deep reinforced concrete (RC) members has a beneficial effect on shear capacity. The Strut-and-Tie Method (STM) is one of the proposed methods for the design of steel reinforced deep beams (DBs). However, some iterations may require to obtain the optimum solution. This paper investigates the shear capacity of fiber reinforced polymer (FRP)-reinforced DBs using STM and sectional methods of Canadian Standard Association (CSA) and American Concrete Institute (ACI) design provisions. To this end, 106 FRP-reinforced DBs were compiled from the literature. It has been found that current sectional methods do not adequately account for the effects of arch. action on DBs. From this investigation, modifications were proposed in the current sectional methods to calculate the shear capacity of FRP-reinforced DBs. The proposed modifications were found to significantly improve the prediction accuracy. The sectional methods proposed by CSA and ACI were found to be better than the CSA-STM method in predicting the shear capacity of FRP-reinforced DBs.. The mean, standard deviation and coefficient of variation for the proposed CSA sectional method are 1.00, 0.28 and 28.2% and for the proposed ACI sectional method are 1.01, 0.26 and 25.6, respectively. The same for the CSA-STM method are 2.20, 0.76 and 34.4%, respectively. The proposed methods can be used to predict the shear capacity of FRP reinforced deep members.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle