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Enregistrement W4411462457 · doi:10.1002/suco.70209

Evaluation of <scp>ACI CODE</scp> 440.11‐22 design provisions for <scp>GFRP</scp> ‐ <scp>RC</scp> columns: Constitutive models and practical interaction diagrams

2025· article· en· W4411462457 sur OpenAlexaff
Alireza Sadat Hosseini, Pedram Sadeghian

Notice bibliographique

RevueStructural Concrete · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibre-reinforced plasticStructural engineeringInteraction overview diagramTension (geology)Ultimate tensile strengthCompression (physics)Compatibility (geochemistry)Constitutive equationDiagramEngineeringComputer scienceFinite element methodMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With the release of ACI CODE‐440.11‐22, which introduces design provisions for GFRP‐Reinforced Concrete (RC) columns, it is important to evaluate the limitations of the adopted approach and provide practical design tools. This study develops and validates an analytical cross‐sectional model—based on equilibrium and strain compatibility—against theoretical and experimental data, to generate axial load–bending moment (N–M) interaction diagrams for short GFRP‐RC columns in accordance with the new code. The model uses the equivalent rectangular stress block for concrete in compression and incorporates key design parameters, including GFRP bar properties and strength reduction factors. To assess the conservatism of the code approach, the study compares interaction diagrams generated using the code's stress block with those developed using nonlinear concrete constitutive models. Results show that the code‐based diagrams are more conservative, and a scaling factor of 1.1 is suggested to better match actual behavior. As the ACI code neglects the compressive contribution of GFRP bars, their tensile strength affects only the tension side of the interaction diagram. Moreover, variations in the bar's elastic modulus influence the diagram from the balance point on the tension side up to the point where all bars are in compression and thus excluded from the analysis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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