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Enregistrement W4416378317 · doi:10.1016/j.istruc.2025.110665

Synergistic strengthening of RC beams under torsion using NSM GSWR and steel bars: Experimental and numerical investigation

2025· article· en· W4416378317 sur OpenAlex
Ahmed Hamoda, Mizan Ahmed, Aref A. Abadel, Khaled Sennah, Rabeea W. Bazuhair, Saad A. Yehia

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueStructures · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesKing Saud UniversityKafrelsheikh University
Mots-clésTorsion (gastropod)BrittlenessReinforcementBeam (structure)RopeReinforced concrete

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Torsional failure in reinforced concrete (RC) members is often sudden and brittle because of the complex three-dimensional (3D) stress state involved. Conventional strengthening techniques employing closed stirrups may face practical limitations in fully confining beams along all sides, especially under torsion where critical stresses develop on all sides. To address this, a novel strengthening technique was proposed utilizing galvanized steel wire rope (GSWR), a soft and flexible material, which was then recovered with glass fiber-reinforced self-consolidating concrete (GFSCC) as a sustainable, corrosion-resistant, and flowable protective layer. The GSWR was implemented using a near-surface mounted (NSM) approach, offering both sustainability advantages (via galvanization) and ease of installation, especially for wrapping around 3D beam geometries. This study experimentally evaluated the effectiveness of GSWR-based NSM strengthening in improving torsional performance. A series of nine full-scale normal concrete beams was tested under isolated torsional moment to clearly study and evaluate the gains of key factors: wrapping orientation (vertical, inclined, and combined), reinforcement type (GSWR and/or steel bars), and reinforcement ratios ranging from 0.15 % to 1.43 % . The results revealed that GSWR significantly upgraded torsional capacity, stiffness, and energy absorption, while also delaying crack initiation and controlling brittle failure risks. Beams with vertically wrapped GSWR at a ratio larger than 0.29 % exhibited a 95 % increase in torsional strength over unstrengthened defective beams and 58 % over the control beam. The most pronounced enhancement occurred in beams with 60° inclined GSWR wrapping, showing a 141 % increase in ultimate capacity. Furthermore, GSWR confinement of horizontal steel bars had a synergistic impact, outperforming each reinforcement strategy employed independently. To supplement the experiments, a robust 3D finite element model (FEM) was developed, capturing the plastic torsional response and enabling a parametric analysis of the proposed configurations. The outcomes confirmed the practicality and effectiveness of GSWR-NSM regimes for retrofitting RC members under torsional moment.

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 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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,606

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,239 · 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