Shear strengthening of RC beams with fabric-reinforced cementitious matrix: analytical modeling and machine learning approaches
Notice bibliographique
Résumé
Fabric-reinforced cementitious matrix (FRCM) systems are increasingly recognized in the construction industry for their notable effectiveness in strengthening reinforced concrete (RC) structures. This study examines the contribution of FRCM systems in the shear strengthening of RC elements using a comprehensive database of 158 shear-strengthened structural elements. The database includes 20 key input parameters related to beam geometry, internal reinforcement, and FRCM systems. A new predictive equation for FRCM shear contribution is developed and validated against five existing analytical models. Additionally, machine learning (ML) algorithms, specifically the extreme gradient boosting (XGBoost) model, are utilized to predict the shear contributions of FRCM systems. The XGBoost model also evaluates the critical input parameters influencing the effectiveness of FRCM systems in improving the shear performance of RC structures. This analysis identifies the fabric depth and the number of fabric layers as the most influential parameters, contributing 28.0% and 23.6%, respectively, to FRCM shear capacity. The properties of both the fabric and the mortar are also identified as crucial factors in improving the performance of the system. This work advances the integration of ML with experimental research to refine design models and provides strategic recommendations for future investigations.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».