Numerical modeling of rc deep beams strengthened by FRP in Abaqus
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
Fiber Takviyeli Polimer (FRP) son yirmi yılda betonarme kirişlerin güçlendirilmesi ve rehabilitasyonu için yaygın olarak kullanılsa da, bu yöntem ile boşluklu betonarme kirişlerin güçlendirilmesi hakkında yeterince bilimsel çalışma bulunmamaktadır. FRP' nin etkilerini saptamak için birtakım deneysel ve sayısal çalışmalar yapılmış olmakla birlikte daha detaylı analizlerin yapılması gerekmektedir. Bu bilimsel çalışmada bazalt FRP (BFRP) tabakasının betonarme (RC) yüksek kirişler üzerinde güçlendirici katkı maddesi olarak etkisi incelenmiştir. Ayrıca, BFRP ile güçlendirilen boşluklu yüksek ve boşluksuz kirişlerin bükülme davranışı ABAQUS yazılımı kullanılarak sayısal olarak çalışılmıştır. Bu amaçla, güçlendirme yapılmamış dairesel ve kare boşluklu iki betonarme kiriş numunesi ve BFRP ile güçlendirilen dairesel ve dikdörtgen boşluğa sahip iki betonarme yüksek kiriş analiz edilmiştir. Bu işlem için kontrol kirişi olarak bir adet betonarme kiriş numunesi kullanılmıştır. Sayısal analiz ve simülasyonların sonuçları, fiber takviyeli polimer (FRP) laminatların betonarme yüksek kirişler üzerindeki güçlendirici katkı maddesi olarak olumlu etkisini doğruladı.
Author
Hawraa Al-hashımı
How to Cite
Hawraa Al-hashımı (Yüksek Lisans Tezi). Numerical modeling of rc deep beams strengthened by FRP in Abaqus, 2021, Altınbaş University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Altınbaş University
- Samuel P. Huntington'ın Medeniyetler Çatışması' ve Immanuel Wallerstein'ın Dünya Sistemleri Analizi'nin karşılaştırılması(2024)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- The conscious impact of fractal dimension in hospital architecture: Enhancing warmth and comfort(2024)
- Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı(2025)
- Synthesis and evaluation of nano particles for anticancer application(2025)
- An optimized malware detection technique using subspace learning- based one-class classification(2023)
