Analysis of steel fiber reinforced concrete wall-column connection using headed bars subjected to blast loading
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The rising frequency of terrorist attacks and accidental explosions in recent years has underscored the necessity of incorporating blast-resistant design considerations into structural engineering. Blast loads, though uncommon, are highly dynamic in nature and can cause catastrophic failure in conventional reinforced concrete structures if not properly accounted for. This study focuses on analyzing the structural behavior of precast steel fiber reinforced concrete (SFRC) wall-column connections utilizing headed bars as the primary connection mechanism when subjected to blast loading. Four connection configurations are examined: (1) conventional dowel bar connections, (2) headed bar connections, (3) dowel bar connections with steel fibers, and (4) headed bar connections with steel fibers. The inclusion of steel fibers is intended to enhance ductility, energy absorption, and crack resistance under extreme loading. Numerical modeling and simulation are performed using ANSYS Workbench, employing nonlinear dynamic analysis to evaluate response parameters such as displacement, stress distribution, and failure mode under varying charge weights and standoff distances. Results are expected to demonstrate that SFRC with headed bar connections provides superior blast resistance compared to conventional systems due to improved anchorage, reduced stress concentration, and enhanced post-cracking behavior. The findings aim to contribute to the development of efficient, blast-resistant connection systems for precast structural elements, improving overall safety and resilience in modern construction practices.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle