Performance of aggregate sizes on crack bridging and capacity enhancement of deep beams
Notice bibliographique
Résumé
Reinforced concrete deep beams (RCDBs) investigations are often complex because of the highly disturbed zones which may aggravate the shear performance under variable loadings. The shear capacity enhancement of RCDB using different aggregate sizes of 19 mm, 25 mm, and 50 mm has been investigated under three-point monotonic loading. Nine RCDBs with 750 × 170 × 225 mm dimensions were considered, and the beam was loaded at a 1.4 shear span to depth ratio. Three of the beams were designed without web reinforcement, and six were designed for web reinforcement with varied aggregate sizes. There was no significant difference in the shear strength of RCDBs considered however, a 50 mm aggregate beam was found capable of reducing the multiple crack propagations when compared to other aggregate-size beams. Additionally, the shear reinforcement increased the ductility and strength by over 30% and 20%, respectively. The applicability of 3-dimensional FEM extended to the investigation acceded with the shear response of the experiment exercising shear stiffening behavior. The estimated model from the modified ACI 318:05 can predict the shear capacity of the RCDB with higher accuracy. Since aggregate resists the load by aggregate interlock action, it is crucial to choose the right aggregate when building concrete structural components. The results of this study will help engineers choose the best aggregate for a certain structural element.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».