Calibration of a New Concrete Damage Plasticity Theoretical Model Based on Experimental Parameters
محل انتشار: ژورنال مهندسی عمران، دوره: 8، شماره: 2
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 42
فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CEJ-8-2_003
تاریخ نمایه سازی: 1 اردیبهشت 1403
چکیده مقاله:
The introduction of concrete damage plasticity material models has significantly improved the accuracy with which the concrete structural elements can be predicted in terms of their structural response. Research into this method's accuracy in analyzing complex concrete forms has been limited. A damage model combined with a plasticity model, based on continuum damage mechanics, is recommended for effectively predicting and simulating concrete behaviour. The damage parameters, such as compressive and tensile damages, can be defined to simulate concrete behavior in a damaged-plasticity model accurately. This research aims to propose an analytical model for assessing concrete compressive damage based on stiffness deterioration. The proposed method can determine the damage variables at the start of the loading process, and this variable continues to increase as the load progresses until complete failure. The results obtained using this method were assessed through previous studies, whereas three case studies for concrete specimens and reinforced concrete structural elements (columns and gable beams) were considered. Additionally, finite element models were also developed and verified. The results revealed good agreement in each case. Furthermore, the results show that the proposed method outperforms other methods in terms of damage prediction, particularly when damage is calculated using the stress ratio. Doi: ۱۰.۲۸۹۹۱/CEJ-۲۰۲۲-۰۸-۰۲-۰۳ Full Text: PDF
کلیدواژه ها:
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :