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Enregistrement W6983802004

Numerical and Experimental Investigation of Punching Shear of Slab-Column Connections Retrofitted with Ultra High Performance Fibre Reinforced Concrete (UHPFRC)

2022· dissertation· en· W6983802004 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban, Neighborhood, and Segregation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlabFinite element methodServiceability (structure)Ultimate tensile strengthOverlayPunchingFailure mode and effects analysisReinforced concrete
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Punching shear is described as a brittle failure mode that can occur in reinforced concrete buildings at the slab-column connection area. Many times, such a failure mode can initiate a potential progressive collapse of the building. An in-depth investigation was performed to examine possible structural failures of flat slab construction, as well as research punching shear both experimentally and numerically. This included validated Finite Element Analysis (FEA) models and a planned proposed retrofit method to strengthen the slab, promoting improved serviceability and resilience. A proposed retrofit method of using Ultra High Performance Fibre Reinforced Concrete (UHPFRC) as a tensile overlay was suggested for a square slab with side lengths of 1.8m and a thickness of 120mm, having extended square column stubs with side lengths of 200mm. Two slabs were constructed, including a control specimen (un-retrofitted) and a 30mm full tensile overlay retrofitted specimen with UHPFRC. Two more slabs are planned to be constructed, with all four being tested in future research. These additional two slabs will have full overlay thicknesses of 15mm and 20mm. FEA models were established and analyzed for all proposed slabs. All FEA were conducted in ABAQUS software using the concrete damaged plasticity model. Another FEA software was also considered (ATENA), but the obtained results were not in good agreement with test results. ABAQUS results showed that an increase of thickness provided greater punching shear strength. The control specimen was compared to code provisions to validate accuracy. It was found that ACI-318-19 proved to be most accurate, whereas CSA A23.3-19 was one of the least accurate. To model the constitutive behaviour of UHPFRC, emphasis was given to the tensile properties using the inverse analysis equations proposed in the recent Canadian codes (CSA A23.1-19 and CSA S6-19). A series of parametric studies were performed, varying model parameters using stress-strain or stress-crack width properties and the inclusion of damage. It was concluded that the stress-crack width provided better results for the post-peak softening along with the damage parameters compared to prism test results; however, the peak load was found to be greatly overestimated.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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