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Enregistrement W4402612659 · doi:10.28991/cej-2024-010-08-01

Flexural Performance of Beams Strengthened with FRP Laminates and Alternative U-Wrap Anchors

2024· article· en· W4402612659 sur OpenAlexaff
Sneha M. Varghese, Kiran Kamath, Rajiv Selvam, Surumi Rasia Salim

Notice bibliographique

RevueCivil Engineering Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibre-reinforced plasticFlexural strengthStructural engineeringMaterials scienceComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Premature debonding is identified as the main failure mode in reinforced concrete (RC) beams strengthened with externally bonded Fiber-Reinforced Polymer (FRP) laminates. This issue leads to the underutilization of FRP materials and needs to be addressed. Research has shown that end anchorage systems can effectively delay/mitigate delamination failures and enhance the performance of strengthened beams. FRP U-wraps are an effective means to prevent debonding failure; however, as open-form anchors, U-wraps cannot always guarantee complete resistance to debonding failures. This study proposes an alternative U-wrapping technique where the ends of the U-wraps are flared and inserted into the concrete substrate. The feasibility and effectiveness of this technique were studied by comparing it with conventional U-wraps. The experimental phase involved testing seven RC beams, each measuring 1.96×0.15×0.3 meters, under four-point bending. The results showed that the anchorage technique improved beam performance in terms of load-deflection behavior, failure modes, ductility, and FRP strain. Additionally, finite element simulations were conducted using Abaqus software to assess the effectiveness of the alternative U-wrap scheme. These models incorporated various nonlinear material constitutive laws, including cohesive zone modeling to replicate debonding failures at the CFRP-concrete interface. The numerical predictions were found to be in good agreement with the experimental test data. Doi: 10.28991/CEJ-2024-010-08-01 Full Text: PDF

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,183 · 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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