Shear strengthening of normal concrete deep beams with openings using strain-hardening cementitious composites with glass fiber mesh
Notice bibliographique
Résumé
Reinforced concrete (RC) deep beams are used in offshore platforms, bunker walls, and building load-bearing walls. Web openings are often necessary for accessibility or essential services. However, enlarging these openings due to architectural or mechanical requirements or changes in building function can significantly decrease shear capacity, posing a serious safety hazard to the structure. This study proposes a novel shear-strengthening technique of Reinforced concrete Deep Beams (RCDBs) with different opening shapes by incorporating Strain Hardening Cementitious Composites (SHCC) and Glass Fiber (GF) mesh. The shear behavior of RCDBs without and with different opening shapes is investigated experimentally and numerically. Six RCDBs were tested under static loading until failure to investigate two key parameters: opening shape (rectangular, square, and circular) and opening width-to-beam depth ratio (0.28 h and 0.20 h). The cracking force, crack patterns, observed deterioration modes, peaked shear force, load-vertical displacement, elastic stiffness, and absorbed energy capacities of the tested beams are reported. The experimental results showed that the utilized strengthening technique significantly increased the ultimate shear capacity, elastic stiffness, and absorbed energy, with the rate of increase decreasing with the increase of the opening size. The circular openings demonstrate a better performance than rectangular and square openings. A finite element model (FEM) was created using ABAQUS software to simulate the behavior of the tested NCCBs and validated against the experimental results. Good agreement was observed between the finite element simulations and experimental results, demonstrating that the FEM was able to accurately predict the shear behavior of RCDBs with SHCC and GF.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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.
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 ».