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Enregistrement W4417224070 · doi:10.1016/j.engstruct.2025.121699

Effect of surface profile on the bond strength of lap spliced GFRP bars in concrete beams

2025· article· en· W4417224070 sur OpenAlexafffund
Omid Habibi, Alireza Asadian, Khaled Galal

Notice bibliographique

RevueEngineering Structures · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBond strengthFibre-reinforced plasticspliceTransverse planeBar (unit)Reinforcement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The splice strength of new-generation GFRP bars with various surface profiles has been insufficiently studied in the literature. This paper investigates the bond between new-generation GFRP bars and concrete using the lap splice test method. The experimental program consisted of 12 full-scale reinforced concrete beams, each reinforced with spliced GFRP bars featuring ribbed, sand-coated, and grooved surface profiles, without transverse reinforcement in the splice zone. In addition to the surface profile effect, the effects of bar diameter and splice length on bond strength are assessed. Beams with No. 6 bars showed higher bond strength than those with No. 8 bars, with ratios of 1.14 and 1.07 for sand-coated and ribbed bars, indicating a greater size effect for sand-coated bars. Beams with spliced ribbed GFRP bars showed, on average, 7 % lower normalized bond strength than sand-coated and grooved bars, with minimal surface profile impact at a longer, more practical splice length. The bond strength of sand-coated and grooved bars remained identical. A dataset of 205 experimental tests was compiled to evaluate the reliability of existing bond strength equations, including those specified in ACI CODE-440.11–22 and CSA S806–12 (R2021). An equation was proposed to estimate bond strength. The proposed equation exhibited better prediction accuracy compared to existing models across all specimen categories, including the entire dataset, specimens without transverse reinforcement in the splice zone, those with transverse reinforcement, and lap splice beams. The proposed equation achieved an RMSE of 111.9 MPa on the entire dataset, outperforming ACI 440.11–22 (142.4 MPa) and CSA S806–12 (142.99 MPa). • The bond strength of new-generation GFRP bars was investigated. • Twelve full-scale beams with ribbed, sand-coated, and grooved bars were tested. • Ribbed bars showed slightly lower bond strength than sand-coated and grooved bars. • A dataset of 205 tests was compiled to assess the reliability of bond models. • Proposed equation achieved higher prediction accuracy than existing bond models.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,728
Score d'incertitude au seuil0,917

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 GPT0,213
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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