Seismic Safety Enhancement of 1:3 Scaled-Down Two-Story Masonry Buildings Models Built with Agro and Textile Waste Fibre-Strengthened Cementitious Composites Subjected to Uni-Directional Shaking Table Test
Notice bibliographique
Résumé
Most of the non-engineered masonry structures have failed to perform satisfactorily during earthquakes. In this context, the present work explored a new approach to strengthening, i.e. mortar strengthening. The objective of mortar strengthening was to augment the properties (flexural/tensile) of mortar by reinforcing fibres, as the strengthened mortar would enhance the performance of the masonry structure. Two waste fibres, coconut (agro-waste) and nylon (textile-waste), were used as reinforcement. The 1:3 scaled-down two-story models were subjected to uni-directional loading through a uni-axial shake table. The seismic behaviour was highlighted on the basis of failure pattern/strength. It was noticed that seismic safety of fibre-strengthened models increased notably as compared to unstrengthened models. The failure observed in unstrengthened models was sudden and abrupt; however, the fibre-strengthened models displayed ductile failure. The enhancement in the strength (in terms of peak ground acceleration) at the 1st crack and the ultimate failure were found to be upto 264.4% and upto 87.8%, respectively. In addition, a marginal difference was noted in the analytical and experimental values of the natural period of the building models. Moreover, the mortar strengthening technique proved to be sustainable, buildable, and economical and could be used for both new constructions and existing structures.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».