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Enregistrement W4408201434 · doi:10.1016/j.rineng.2025.104581

Numerical study on the punching shear strength of edge steel-reinforced concrete slab-column connections

2025· article· en· W4408201434 sur OpenAlexaboutno aff
Ahmed Gouda

Notice bibliographique

RevueResults in Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlabStructural engineeringPunchingColumn (typography)Reinforced concreteEnhanced Data Rates for GSM EvolutionMaterials scienceShear (geology)Shear strength (soil)GeologyGeotechnical engineeringComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Increasing slab thickness cuts deflection by 95% and reduces strength by 40%. • Column aspect ratio of 2 boosts strength by 21%, but ratio of 5 reduces it by 36%. • Larger column stubs lower strength by 43% due to stress redistribution. • Reducing span-to-depth ratio improves strength by 25% and reduces deflection by 93%. Punching shear failure in steel-reinforced concrete (RC) edge slab-column connections poses a critical challenge in structural engineering, with safety and design efficiency implications. This study investigates the influence of key geometric parameters—slab thickness, column aspect ratio, square column stub size, and span-to-depth ratio—on punching shear strength, a topic underexplored in existing research. A unique feature of this research is the ability to examine the effects of slab thickness, column aspect ratio, and square column stub size independently, without any interference from changes in the span-to-depth ratio, by keeping it constant. This approach has never been achieved before and is impractical in experimental studies. Using finite element modeling, over 20 connection configurations were analyzed to assess their structural behavior. Results showed that increasing slab thickness reduced deflection by up to 95% but decreased punching shear strength by 40% due to stress redistribution. Higher column aspect ratios and larger square column stubs caused strength reductions of 36% and 43%, respectively, while reducing the span-to-depth ratio enhanced stiffness and punching shear strength by 25%. The study also evaluated the accuracy of three design standards—American (ACI 318-19 (22)), Canadian (CSA-A23.3:24), and Japanese (JSCE-2007)—revealing deviations of up to 144% from actual performance. To address these discrepancies, four new equations were proposed, tailored to specific geometric parameters, and validated against available literature, demonstrating superior accuracy compared to existing standards. These findings underscore the limitations of current methodologies and emphasize the importance of incorporating geometric factors to improve slab-column connection designs in modern construction.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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