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Enregistrement W4400235184 · doi:10.11159/iccste24.229

Behavior of Externally Reinforced Post-Tensioned Shear Walls under Lateral Loads

2024· article· en· W4400235184 sur OpenAlexvenueno aff
Ghida Edlebi, Adnan Masri, Nour Wehbi, Oussama Baalbaki

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Civil, Structural and Transportation Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Load-Bearing Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceShear (geology)Structural engineeringShear wallReinforced concreteComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In high seismic regions, numerous older reinforced concrete (RC) buildings, constructed before modern seismic codes require strengthen to withstand major earthquakes.This research presents an experimental and numerical investigation of strengthen technique for shear walls that are susceptible to brittle failure modes due to deficient detailing or a lack of properly confined boundary elements.The strengthen process involves the addition of steel members.This study primarily focuses on comprehending the flexural characteristics and lateral resilience of a scaled specimen: post-tensioned (PT) walls.Following testing until failure, a strengthening strategy was implemented by attaching steel components to the lower section in the PT wall.These modified configurations are now recognized as the other specimen.Importantly, the ABAQUS model effectively simulates the lateral response of the tested specimens, with minor variations compared to the experimental results falling within an acceptable range.The strengthened walls exhibited ductile failure, as opposed to the original walls that experienced brittle failure.Furthermore, the incorporation of steel components had minimized cracking, increased load-bearing capacity, and improved stiffness and ductility.This enhancement is anticipated to minimize earthquake-induced damage, leading to shorter repair times.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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