Simplified non-linear FE model to predict staged capacity deterioration of RC columns subjected to combined ultimate or seismic and reinforcement corrosion loads
Notice bibliographique
Résumé
The quasi-static and the low frequency cyclic loading-to-failure tests have shown that the stiffness degradation and strength of RC columns are reduced in a staged pattern. Although several studies have demonstrated this strength and stiffness degradation using complicated high-level 2D and 3D modeling approaches, a simplified numerical approach is required. Simplified non-linear finite element model developed by the authors is used in this paper to capture the staged damage and collapse of RC columns subjected to extreme loads. The model performs inelastic sectional and element analysis phases considering the instantaneous and successive changes of the sectional and element properties throughout the progress of the loading steps and the critical stages of corrosion-induced damages. The model considers all possible state of strain distributions on a concrete beam-column, and the nonlinear instantaneous sectional properties and the internal forces are calculated ensuring the equilibrium of all the internal and external forces in the section level. It is found that the proposed simplified nonlinear finite element model is numerically stable in all cases of strain distributions, both in static and dynamic analysis. The model shows that the load displacement curve of the columns subjected to quasi-static loading or the envelop of the load-displacement hysteretic relationship can be found using quasi-static analysis. The model can predict the nonlinear behavior of non-corroded and corroded specimens with high accuracy. Further research is required to accurately define the critical stages of damages incorporating field and experimental data of damaged RC columns and higher level non-linear finite element techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».