Hybrid fire testing of concrete-filled steel tube columns: A large-scale experimental and numerical investigation
Notice bibliographique
Résumé
Hybrid Fire Testing (HFT) integrates experimental fire testing with numerical simulations to better capture the interaction between a physical sample in a furnace fire and the structure that would surround it in real-world conditions. Unlike traditional fire testing, HFT enables a more accurate analysis of complex structural behaviours by simulating the effect of adjacent structural elements, thus providing a realistic assessment of a structure's fire performance. This paper presents a full-scale experimental hybrid fire test of a concrete-filled steel tube (CFST) column using an advanced HFT framework developed in previous research. A three-story, four-bay structure with the steel moment-resisting frame was selected for the validation. One column of the structure was physically represented in the laboratory, while the remainder of the structure was modelled numerically through finite element software. The physical specimen was heated following a standard fire curve. The experimental results are compared with numerical predictions and fire resistance tests of a similar single column to validate the performance of the developed method in full-scale applications. This comparison also provides insight into the performance of the column when acting as part of the larger structural system. The test results confirmed the proposed method can accurately simulate the complicated behaviour of a CFST column at high temperatures and subsequent failure. • HFT provides realistic, cost-effective fire safety insights compared to standard methods. • Tested CFST column experienced 80 % load increase during the HFT, no failure after 120 min. • Residual column strength was 3840 kN. • Load redistribution led to zero column force 40 min after the fire was stopped. • HFT closely matched numerical predictions, validating the hybrid testing framework. Abstract.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».