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Enregistrement W4400874515 · doi:10.1177/13694332241266534

Study on the axial compression behavior of masonry columns strengthened with engineered cementitious composite splints and fiber-reinforced polymer strips

2024· article· en· W4400874515 sur OpenAlexaff
Tong Hao, Weilai Chen, Pu Zhang, Ye Liu, Shamim A. Sheikh

Notice bibliographique

RevueAdvances in Structural Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceStructural engineeringMasonryComposite numberCompression (physics)Composite materialSplintsCementitiousFiberFibre-reinforced plasticCementEngineeringOrthodontics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents experimental and analytical studies on the axial compressive properties and failure mechanics of 19 strengthened masonry columns. The masonry column was strengthened singly and compositely by applying engineered cementitious composite (ECC) splints and wrapping discontinuous fiber-reinforced polymer (FRP) strips around the sides of the masonry column. The effects of the type of strengthening material (ECC splints or FRP strips), the thickness of the ECC splint, and the FRP strip strengthening area ratio on the failure mode, peak load, strain behavior, and energy dissipation of the specimens were analyzed and discussed in this experimental study. Under the appropriate parameters, the best strengthening effect was observed for the compositely strengthened masonry columns. In particular, the ductility, bearing capacity, and energy dissipation of masonry columns can be significantly improved by utilizing FRP with lower tensile strength, a higher FRP strip strengthening area ratio and a thicker ECC splint. Based on the existing computational models and code calculation methods for masonry columns strengthened with ECC splints and FRP strips, a formula for calculating the compressive bearing capacity of strengthened masonry columns was derived. The error between all the calculated and the measured results was less than 7.1%.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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