Evaluation of Shear Capacity of FRP Reinforced Concrete Beams Using Artificial Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
To calculate the shear capacity of concrete beams reinforced with fibre-reinforced polymer (FRP), current shear design provisions use slightly modified versions of existing semi-empirical shear design equations that were primarily derived from experimental data generated on concrete beams having steel reinforcement. However, FRP materials have different mechanical properties and mode of failure than steel, and extending existing shear design equations for steel reinforced beams to cover concrete beams reinforced with FRP is questionable. This paper investigates the feasibility of using artificial neural networks (ANNs) to estimate the nominal shear capacity, Vn of concrete beams reinforced with FRP bars. Experimental data on 150 FRP-reinforced beams were retrieved from published literature. The resulting database was used to evaluate the validity of several existing shear design methods for FRP reinforced beams, namely the ACI 440-03, CSA S806-02, JSCE-97, and ISIS Canada-01. The database was also used to develop an ANN model to predict the shear capacity of FRP reinforced concrete beams. Results show that current guidelines are either inadequate or very conservative in estimating the shear strength of FRP reinforced concrete beams. Based on ANN predictions, modified equations are proposed for the shear design of FRP reinforced concrete beams and proved to be more accurate than existing equations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».