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Enregistrement W4410360711 · doi:10.3390/buildings15101656

Experimental Study on Punching Shear Behavior of Ultra-High-Performance Concrete (UHPC) Slabs

2025· article· en· W4410360711 sur OpenAlexaff
Junping Liu, Baochun Chen, Hamdy M. Afefy, Khaled Sennah

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésStructural engineeringPunchingMaterials scienceShear (geology)Composite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study assesses the punching shear characteristics of ultra-high-performance concrete (UHPC) slabs in two phases. The initial phase involved experimental tests to determine the critical thickness differentiating punching shear failure and flexural failure modes. Subsequently, the second phase further explored the punching shear behavior of UHPC slabs by analyzing various key parameters. The experimental findings indicated that as the thickness of the slabs increased, the punching shear capacity exhibited nearly linear enhancement, surpassing the improvement seen in bending capacity. Thus, a critical thickness of at least 100 mm was identified as the threshold distinguishing punching shear failure from flexural failure. Additionally, an increase in slab thickness significantly elevated the cracking load of the UHPC slabs. While a higher reinforcement ratio of 3.5% slightly increased the first cracking load, it greatly enhanced the ultimate capacity. The addition of steel fibers also contributed to improvements in both cracking and ultimate loads, albeit to a limited extent. The use of a granite powder substitute, comprising 10% of the mass of silica fume, had minimal impact on the punching shear capacity of the UHPC slabs. Finally, a comparison is drawn between the experimental results for punching shear capacity and those obtained from various theoretical models. This comparison highlights significant discrepancies in the results, stemming from the differing parameters employed in the proposed theoretical models. Among the prediction models, the JSCE model provided the most balanced and conservatively accurate estimation of punching shear capacity, effectively incorporating the effects of slab thickness, reinforcement ratio, and fiber content, thus highlighting its potential as a reliable reference for future design recommendations. This information will serve as a valuable reference for future research and practical applications related to UHPC bridge decks and slabs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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