Numerical Analysis of the Shear Behavior of Shallow-Wide Concrete Beams via the Concrete Damage Plasticity Model
محل انتشار: ژورنال مهندسی عمران، دوره: 11، شماره: 2
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 108
فایل این مقاله در 19 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-11-2_022
تاریخ نمایه سازی: 29 اسفند 1403
چکیده مقاله:
Shallow reinforced concrete beams are broadly used in buildings for their aesthetic and economic benefits, but their shear performance remains insufficiently known, especially considering the impact of stirrups. While experimental investigations provide a good understanding, they are expensive and provide limited insight, creating a gap in the understanding of the complex shear behavior of shallow RC beams. This study bridges this limitation by conducting finite element analysis and calibrating the critical concrete damage plasticity parameters such as the dilation angle, Kc values, eccentricity, damage parameters, and loading time. Additionally, the numerical model validated the experimental results by accounting for the effects of the stirrup spacing, width, and longitudinal-to-stirrup ratio to achieve the ultimate load and corresponding deflection differences within ۱.۶۹% and ۱۰.۷%, respectively. The findings revealed that increasing the stirrup spacing enhanced ductility without increasing strength, whereas increasing the beam width and longitudinal-to-stirrup ratio increased strength and ductility. Finally, a comparison with design codes and machine learning revealed greater accuracy of FEA prediction, presenting new insight into upgrading the design code for shallow RC beams. Doi: ۱۰.۲۸۹۹۱/CEJ-۲۰۲۵-۰۱۱-۰۲-۰۲۲ Full Text: PDF
کلیدواژه ها:
Shallow RC Beams ، Shear Behavior ، Concrete Damage Plasticity Model ، Finite Element Model ، Abaqus.
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 :