Blind competition on the numerical simulation of slabs reinforced with conventional flexural reinforcement and fibers subjected to punching loading configuration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper describes the 3rd Blind Simulation Competition (BSC) organized by the fib WP 2.4.1 which aims to assess the predictive performance of models based on the finite element method (FEM) for analysis and design of fiber reinforced concrete (FRC) structures submitted to loading and support conditions that promote punching failure mode. Fiber reinforcement is used in an attempt to eliminate conventional punching reinforcement and provide technical and economic advantages. The two tested real‐size prototypes represent a column‐slab interior region of an elevated steel‐fiber reinforced concrete (E‐SFRC) slab where anti‐progressive collapse reinforcement is disposed in the alignment of columns/piles. Despite a punching failure surface being formed in both experimentally tested prototypes at the rupture stage, fiber reinforcement was able to mobilize the yield capacity of the conventional flexural reinforcement, providing high deformation capacity, and ductility to the prototypes. The average post‐peak load‐carrying capacity of the tested prototypes at a deflection seven times higher than the deflection at yield initiation of the conventional reinforcement was still 90% of the average peak load. Regarding the BSC, a total of 26 proposals were received and involved 94 participants from 29 institutions and 17 countries, with 53.9% using smeared crack models (SCMs), 30.8% a concrete damage plasticity (CDP) model, 3.8% discrete crack models (DCMs) and 11.5% considered as “other models.” From these simulations it was verified, in average terms, that SCM assured the best predictive performance apart from the average strain in the SFRC and the maximum crack width which were better predicted by DCM. More accurate predictions were obtained by using in‐house software than by adopting commercial software.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».