Computational Modelling of Damage Progression in Unreinforced Masonry Walls via DEM
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Unreinforced masonry (URM) walls are the common load-bearing elements for old masonry buildings and heritage structures. As witnessed from the past and recent earthquakes, URM walls may demonstrate various collapse mechanisms along with different crack patterns influenced by the wall aspect ratio, vertical pre-compression load, opening size and ratio, among many other factors. Typically, the mortar joints and unit-mortar interfaces are the weak planes where we expect to observe most failures, such as sliding, cracking and joint opening. However, it is not a straightforward task to simulate the structural behaviour and the failure mechanism of URM walls, including the crack localizations and propagation through the mortar joints, using the standard continuum-based computational models given the composite and highly nonlinear nature of the material. In this context, the present research offers a discontinuum-based approach to simulate the damage progression in URM walls subjected to combined shear-compression loading using the discrete element method (DEM). The masonry walls are represented via distinct elastic blocks interacting through point contacts to their surroundings. It is aimed to present the effect of the local fracture mechanism on the macro response of the masonry walls via validated DEM-based numerical models that can address all possible fracture mechanisms occurring at the unit-mortar interfaces. An innovative damage monitoring technique relying on the stress state at the point contacts is implemented and utilized to explore the associated damage progression in URM walls. The results show the great potential of the adopted modelling strategy to better understand the mechanics of URM walls and indicate the effect of strength properties of masonry constituents on the overall in-plane capacity of the load-bearing walls.
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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) | 0,000 | 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 découle