Numerical experimental and theoretical investigation of reinforced concrete elements with rectangular spiral rebar for multi-behavior analysis
Notice bibliographique
Résumé
Rectangular Spiral Rebar (RSR) is an innovative alternative to conventional ties, offering simplified construction and enhanced performance in reinforced concrete (RC) members. Despite its advantages, a comprehensive evaluation of RSR under multi-behavioral loading conditions (compression, shear, and seismic) remains unexplored. This study integrates numerical, experimental, and theoretical approaches. Numerical models were developed using Abaqus, SAP2000, and VecTor2 to assess RSR performance under static (compression/shear), lateral quasi-static, and seismic loads (five intensity levels). Experimentally, 14 RC short columns with RSR were tested under monotonic compression, varying cross-sectional geometries (rectangular/square) and reinforcement configurations. The Mander confined concrete model was extended to incorporate RSR, refining predictions for longitudinal rebar, cover concrete, and core concrete behavior. RSR increased compressive strength by 8.4% compared to conventional ties, with more uniform stress distribution. Nonlinear finite element analysis (VecTor2) accurately predicted crack patterns, though computational models and standards (e.g., SMCFT, MPLANE, CEB-FIP, CSA, AASHTO) overestimated shear capacity. RSR confinement produced blunter crack patterns. RSR-confined frames exhibited 8% lower drifts under high-intensity ground motions (PGA = 0.52 g) and required 12% less transverse reinforcement. The proposed theoretical method showed high accuracy (average experimental-to-theoretical capacity ratio: 1.03 for RSR specimens). This study bridges critical gaps in RSR research, demonstrating its multi-behavior efficacy in improving strength, constructability, and seismic resilience. The validated analytical model provide a foundation for code adoption and practical applications.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».