메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Adolfo Preciado (Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Occidente (ITESO)) Alejandro Ramírez-Gaytan (Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingeniería) Nayar Gutierrez (Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Occidente (ITESO)) David Vargas (Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Occidente (ITESO)) Jose Manuel Falcon (Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Occidente (ITESO)) Gil Ochoa (Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Occidente (ITESO))
저널정보
국제구조공학회 Steel and Composite Structures, An International Journal Steel and Composite Structures, An International Journal Vol.26 No.2
발행연도
2018.1
수록면
213 - 226 (14page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
This paper focuses on the seismic protection of slender old masonry structures by the implementation of prestressing devices at key locations. The devices are vertically and externally located inside the towers in order to be reversible and calibrated. An extensive parametric study on a selected slender tower is carried out based on more than 100 nonlinear static simulations aimed at investigating the impact of different parameters on the seismic performance: (i) different prestressing levels; (ii) shape memory alloy superelasticity and (iii) changes in prestressing-forces in all the stages of the analysis until failure and masonry toe crushing. The tendon materials under analysis are conventional prestressing steel, fiber-reinforced polymers of different fibers and shape memory alloys. The parametric study serves to select the most suitable prestressing device and optimal prestressing level able to dissipate more earthquake energy. The seismic energy dissipation is evaluated by comparing the structural capacity curves in original state and retrofitted.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (49)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0