MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415666883 · doi:10.1016/j.engstruct.2025.121638

Seismic resilience of RC structures with shape memory alloys: Past and new perspectives

2025· article· en· W4415666883 sur OpenAlexafffund
Abdul Azeez Mahamood, Faisal Mukhtar, M. Shahria Alam

Notice bibliographique

RevueEngineering Structures · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaKing Fahd University of Petroleum and Minerals
Mots-clésSMA*Shape-memory alloyResilience (materials science)PseudoelasticityCLARITYStiffnessResidualEnergy (signal processing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review comprehensively investigates the role of shape memory alloys (SMAs) in enhancing the seismic resilience of reinforced concrete (RC) structures. Emphasizing the unique properties of SMAs, superelasticity (SE) and the shape memory effect (SME), the study classifies their applications across various RC elements, including beams, columns, shear walls, and beam-column joints. The review synthesizes findings from more than 100 experimental studies, detailing both internal and external SMA deployments, and highlights the performance metrics most relevant to seismic design: residual drift, energy dissipation, stiffness degradation, and load-carrying capacity. Distinct comparisons are drawn between Ni-Ti, Cu-based, and Fe-based SMAs, offering clarity on their context-specific advantages. A significant contribution of the study is the structured evaluation of hybrid systems that integrate SMAs with supplementary materials such as ECC, UHPC, and FRP, which demonstrate enhanced composite action and address SMA limitations such as low damping. The review identifies critical gaps in long-term performance data, implementation feasibility, and design standardization, and offers forward-looking recommendations for multi-material hybrid configurations, coupler development, and codification pathways. This work offers a consolidated reference point for researchers and practitioners seeking to advance the practical development of SMA-based solutions toward broader structural applications in seismic regions. By addressing key research gaps, the study advances the understanding of SMA applications in seismic engineering and outlines future directions for achieving resilient and sustainable RC structures. • Detailed review of SMA applications in RC structures for construction, retrofitting, and repair. • Seismic performance evaluation: energy dissipation, residual displacement, and self-centering. • Exploration of hybrid SMA-supplementary materials for optimized seismic resilience. • Identification of research gaps and recommendations for future SMA applications. • Practical insights for integrating SMAs into earthquake-resistant RC designs.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,771

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,189 · 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'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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEngineering StructuresMême sujetSeismic Performance and AnalysisTravaux en français237 207