Modelling of Hybrid Steel-SMA Shear Walls with Local Strain and Reinforcement Considerations
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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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle