Optimization of non-bearing splice connection in GFRP short columns by manual testing and finite element analysis
Notice bibliographique
Résumé
Connection designs are established to ensure the stability of joined cut sections, the joints so designed should be based on the optimal performance as per the requirements. The connection joints so established should not be based on just strength but reliability and durability as well. This study focuses on tackling one of the major issues faced when using Glass Fibre Reinforced Polymers (GFRPs) as construction materials, which is based on the abrupt failure of the material under critical or maximum loading. Connection designs are established in GFRP short column H-sections based on Bolted Splicing connections by Eurocode 3 for steel splicing connections. A total of seven Connection designs are established using bearing and non-bearing splicing connections. A total of five models for each connection is established for manual testing and Finite Element Analysis (FEA) is used to simulate and analyze these connection designs. Parameters such as ultimate load, displacement at ultimate load, stiffness, compressive strength, failure mode, load versus displacement behavior graph, and percentage compressive strength compared to the un-cut section are provided in this study. The strongest specimen in this study displaced 128% and 127.7% compressive strength compared to an un-cut GFRP H-section when tested using manual testing and FEA accordingly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».