Predicting Load–Deflection Response of Enclosed Composite Concrete Beams Using the Mansur Nonlinear Constitutive Model
Notice bibliographique
Résumé
This study delivers a study to assess the performance of Mansur's nonlinear constitutive model to predict the load-deflection relationship of encased composite concrete beam experiencing monotonic flexural loading.The model is equipped with post-peak softening and fibre-induced ductility effect.The model was implemented in a hybrid modelling approach of ACI 318-19, considering a full plastic factor of 0.90 and AISC 360-16 provisions.Two full-scale experimental beams from previous literature studies were selected as sample beams for which the Mansur model described their behaviours.The obtained results were benchmarked by using statistical indicators of RMSE, NRMSE, MAPE, R², and Pearson's R to the experimental data and the code-predicted results.The Mansur model could capture the nonlinear stiffness degradation more accurately compared to other code-predicted results, and it is more significantly accurate beyond the cracking stage.The most significant outcome from the study is the accurate prediction of the post-cracking behaviour of Beam Cb. 2 using the Mansur model, yielding RMSE = 6.41 kN and R² = 0.9812.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».