Optimizing Reinforcement Strategies for Concrete Deep Beams under Impact Loads

سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 163

فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_IJE-39-3_001

تاریخ نمایه سازی: 18 تیر 1404

چکیده مقاله:

This research investigates the dynamic performance of reinforced concrete deep (RCD) beams subjected to impact loads, focusing on the influence of reinforcement strategies and opening configurations on their structural behavior. Finite element (FE) analysis techniques are utilized to model various scenarios, incorporating different types and numbers of fiber-reinforced polymer (FRP) laminates and geometric configurations of openings. The findings demonstrate that reinforcement with FRP laminates significantly reduces mid-span deflection and maximum support reaction. Among the laminates, carbon FRP (CFRP) shows superior performance compared to aramid FRP (AFRP) and glass FRP (GFRP). Additionally, beams with circular openings exhibit better performance in minimizing mid-span deflection and support reaction compared to those with rectangular openings. However, increasing the number of CFRP layers, while enhancing structural performance, presents economic challenges due to diminishing returns in load-bearing capacity improvement. These results highlight the importance of carefully balancing reinforcement strategies, opening shapes, and cost-effectiveness to optimize the stability and performance of RCD beams under impact loads.

نویسندگان

S. Behzad Rahimi

Department of Civil Engineering, Arak Branch, Islamic Azad University, Arak, Iran

A. Jalali

Faculty of Civil Engineering, University of Tabriz,Tabriz, Iran

S. Mohammad Mirhoseini

Department of Civil Engineering, Arak Branch, Islamic Azad University, Arak, Iran

E. Zeighami

Department of Civil Engineering, Arak Branch, Islamic Azad University, Arak, Iran

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 :