Performance Evaluation of Current Design Models in Predicting Shear Resistance of UHPC Girders
Notice bibliographique
Résumé
This manuscript delivers a comprehensive evaluation of five different ultra-high-performance concrete (UHPC) shear resistance models: FHWA-HRT-23-077 (2023), ePCI report (2021), French Standard NF-P-18-710 (2016), Canadian Standards A23.3-04 (2004), and Modified Eurocode2/German DAfStb (2023). The models differ in accounting for the steel fiber and shear reinforcement contribution and determining the angle of inclination of the diagonal compression strut. The evaluation was carried out using an experimental database of 198 UHPC specimens and focused on accuracy, conservatism, and ease of use for each considered model. The database included beams with prestressed and steel reinforcement, different shear reinforcement ratios, and a wide range of geometrical and material properties. In order to apply the FHWA method, a utilization tensile stress (ft,loc) prediction equation was developed. Generally, the FHWA method showed superior performance to the other models in terms of statistical measures and consistent prediction conservatism across variable ranges. Although the ePCI methods yielded the highest conservatism, it can be said that the ePCI, AFGC, and CSA methods showed similar behavior with different degrees of conservatism. The DAfStb method showed the lowest prediction accuracy and the greatest scatter of data. Except for the FHWA method, all methods showed a reduction in conservatism at a high transverse reinforcement ratio.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».