Modelling of Hybrid Steel-SMA Shear Walls with Local Strain and Reinforcement Considerations
Notice bibliographique
Résumé
The incorporation of Super-elastic (SE) Shape Memory Alloys (SMAs), such as Nitinol (Nickel-Titanium), presents a method of passively improving the damage resiliency of traditional reinforced concrete structural elements. This resiliency can be of particular use in seismic applications owing to the super-elastic behavior allowing for increased recentering. Currently available experimental data on hybrid slender shear walls incorporating both steel and SE-SMAs has demonstrated the recentering improvements while also highlighting that use of SE-SMAs tend to cause the formation of a predominant crack that controls the response. The ability to more accurately predict this behaviour through numerical modelling would allow for better understanding of the salient parameters affecting the response of hybrid slender shear walls. The paper herein presents a numerical modelling methodology that considered the impacts of local strain concentration as a result of a singular predominant crack formation during reverse-cyclic loading. This modelling was performed in VecTor2, a non-linear two-dimensional finite element program, in conjecture with experimental data of a hybrid steel-SMA slender shear wall and a steel-only reinforced concrete companion wall. The use of a tension stiffening constitutive model which considered local fracture was found to improve the displacement prediction capabilities of models. Additional considerations which were investigated included local reinforcement properties to reflect conditions at the wall base and accounting for the impact of strain gauge instrumentation on the location of rupture of the reinforcement. The results provide insight into the numerical modeling that captures the local strain and reinforcement conditions present in hybrid steel-SMA and reinforced concrete slender shear walls.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».