Seismic performance assessment and design of concrete bridge piers reinforced with hybrid glass fiber reinforced polymer & steel rebars
Notice bibliographique
Résumé
In highly seismic regions, design requirements of transverse reinforcement in bridge piers result in sections with highly congested reinforcement, especially over plastic hinge regions. To avoid reinforcement congestion and improve concrete quality, this study explored a combination of new reinforcement arrangements and materials in Reinforced Concrete (RC) bridge piers. This study explored double-confined RC bridge piers with alternative reinforcement details, including large-scale double-confined steel (DCS) and double-confined hybrid (DCH) columns, using a blend of Glass Fibre-Reinforced Polymer (GFRP) and steel reinforcement. The proposed design consists of longitudinal rebars in two layers: an external GFRP cage and an internal steel cage, each transversely reinforced with their respective materials. This approach merges GFRP's corrosion resistance with steel's ductility, thereby improving the performance of bridge piers in seismic regions. Comprehensive testing of standard, DCS, and DCH piers under cyclic loading revealed differences in load-bearing capacities, damage progression, and ductility. DCS piers exhibited superior ductility, while GFRP, within DCH, enhanced corrosion resistance without compromising stiffness. Subsequently, the study shifted its focus towards employing FRP wraps to restore bridge piers affected by seismic activity. The effectiveness of these FRP wraps was analyzed by comparing the (As-built) condition to those after repair, including both Control and DCH piers. It included retesting procedures and results, highlighting the repaired specimens' enhanced performance in resisting higher loads and dissipating more energy at later testing stages, demonstrating improved ductility and energy dissipation after repair. The study progressed to implementing Performance-Based Design (PBD) procedures for bridge columns, analyzing the seismic performance and PBD damage states of conventional, DCS, and DCH piers. In this comparison, DCS and DCH demonstrated promise as substitutes for conventional RC columns. A fibre-based mode accurately predicting pier responses under cyclic loads was developed as part of the analytical work. A series of moment-curvature analyses were also performed to develop pier design aids in the form of design charts correlating effective stiffness with applied axial load. The factorial analysis identified key parameters affecting drift ratios and strengths. Machine learning techniques were utilized to derive mathematical expressions that accurately predicted load-deformation responses.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».