Numerical simulation of the stress-strain state of beams with rigid composite reinforcement

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. One of the key stages of the BIM-model development is the assessment of loads and impacts. The framework for executing such calculations is integrated into specialised software applications. The finite element method, a prevalent numerical technique for addressing diverse scientific and engineering challenges, is arguably the most often used method for structural calculations globally, having acquired prominence due to its advantages. This method encompasses the ability to calculate structures with complex geometry by approximating surfaces to the necessary precision, the ability to take into account materials with different properties in the structure and so on. The primary downside of this method is the necessity of doing numerous calculations. The contemporary computational capabilities of IT equipment enable rapid calculations, yet the complexity and demands of these calculations are also increasing.

One of the promising materials gaining increasing interest in the building industry is the pultruded polymer profile. Structures reinforced with such profiles have only recently came to use in construction; hence, experimental data are available in restricted amount. In instances involving structures reinforced with composite polymer reinforcement, the application of pultruded polymer profiles in external calculation methodologies draws a parallel to rigid steel reinforcement, with modifications made to account for the features of these profiles. Regulatory papers for domestic constructions using rigid composite reinforcement have yet to be developed.

The aim of research is to develop a finite element model for assessing the bearing capacity of bending elements reinforced with rigid composite polymers and to evaluate the resulting data.

Materials and Methods. This study details the numerical implementation of the model using the SIMULIA Abaqus software package, which has several advantages. The application enables the simulation of both static and dynamic loading, provides detailed visualisation of results, and includes specialised tools for getting solutions that account for nonlinear factors such as plasticity, creep, and variations in rigidity. The problem is solved by a spatial formulation that considers the nonlinear characteristics of concrete and reinforcement.

Research outcomes. The numerical model can be used for further studies into the performance of structures with stiff composite reinforcement subjected to load. The proposed model enables the selection of ideal parameters for designing bending elements with pultruded polymer profile reinforcement, hence maximising the strength attributes of the composite profile. The model is based on the principle of deformation of concrete and reinforcement of various types, substantiated by experimental evidence.

Conclusions. New opportunities for predicting the strength and deformability of promising materials and structures in software packages integrated with BIM-models can provide modern and popular technical solutions. This corresponds to the strategic approaches to digital transformation in construction adopted in our country.

About the authors

V. I. Rimshin

National Research Moscow State University of Civil Engineering;
Research Institute of Building Physics of the Russian Academy of Architecture and Building Sciences

Author for correspondence.
Email: v.rimshin@niisf.ru

Doctor of Engineering Sciences, Professor of the Department of Housing and Communal Complex

Moscow; Moscow

S. V. Usanov

Research Institute of Building Physics of the Russian Academy of Architecture and Building Sciences; Kuban State Technological University

Email: svusanov@gmail.com

Candidate of Engineering Sciences, Associate Professor of the Department of Building Structures

Moscow; Krasnodar

A. E. Vorobev

Novosibirsk State University of Architecture and Civil Engineering Sibstrin

Email: a.vorobyev@sibstrin.ru
Russian Federation, Novosibirsk

E. S. Savelev

Novosibirsk State University of Architecture and Civil Engineering Sibstrin

Email: e.savelyev@sibstrin.ru
Russian Federation, Novosibirsk

References

  1. Batrak V. E. Application of composite materials for industrial structures. Bulletin of the Scientific Research Center Construction. 2020;(2):5-11. DOI: 10.37538 / 2224-9494-2020-2 (25) -5-11. EDN: JMETGT. (In Russ.).
  2. Rimshin V. I., Soloviev A. K., Suleymanova L. A., Amelin P. A. Neural network prediction of physical-mechanical characteristics of composite materials used for strengthening building structures. Expert: theory and practice. 2023;(4):101-107. DOI: 10.51608 / 26867818_2023_4_101. EDN: QMDTVU. (In Russ.).
  3. Rimshin, V. I., Anpilov S. M., Usanov S. V. Application of cognitive technologies for forecasting the strength of thin-walled I-beams. Expert: theory and practice. 2024;(1):42-52. doi: 10.51608/26867818_2024_1_42. EDN: DEIRZB. (In Russ.).
  4. Tarasov I. V. Industry 4.0: concept & development. Business strategies. 2018;(6):43-49. doi: 10.17747/2311-7184-2018-5-43-49. EDN: UWAXCR. (In Russ.).
  5. Rimshin V. I., Truntov P. S., Ketsko E. S., Nagumanova A. S. Comprehensive approach to quality control of high-strength concrete during operation. Construction materials. 2020;(6):4-7. doi: 10.31659/0585-430X-2020-781-6-4-7. EDN: WUQXKF. (In Russ.).
  6. Rimshin V. I., Ketsko E. S., Truntov P. S. et al. Results of calculation of building constructions strengthening using finite element method. Bulletin of Vologda State University. Series: Technical Sciences. 2020;(4):67-78. EDN: PRUWHF. (In Russ.).
  7. Rimshin V. I., Shubin I. L., Erofeev V. T., Avetisyan A. A. Automation of the life cycle of buildings during reconstruction and major repairs. Housing construction. 2022;7:6-12. doi: 10.31659/0044-4472-2022-7-6-12. EDN: LIMAVP. (In Russ.).
  8. Rimshin V. I., Kurbatov V. L., Ketsko E. S., Truntov P. S. Extile industry building strengthening with external reinforcement with composite materials. Proceedings of Higher Educational Institutions. Textile Industry Technology. 2021;(6):242-249. doi: 10.47367/0021-3497_2021_6_242. EDN: ABPOAY. (In Russ.).
  9. Krishan, A. L., Rimshin, V. I., Astafieva, M. A. Compressed concrete pipe elements. Theory and practice. Moscow: ASV Publishing House, 2020. 322 p. ISBN: 978-5-4323-0352-3. EDN: ROLLKN. (In Russ.).
  10. Rimshin V. I., Kuzina I. S., Nikitin A. A., Molchanova A. E. Scientific foundations of artificial intelligence in construction. Russian engineer. 2023;(4):41-45. EDN: FEYPVY. (In Russ.).
  11. Rimshin V. I., Soloviev A. K., Suleymanova L. A., Amelin P. A. Neural network prediction of physical-mechanical characteristics of composite materials used for strengthening building structures. Expert: theory and practice. 2023;(4):101-107. doi: 10.51608/26867818_2023_4_101. EDN: QMDTVU. (In Russ.).
  12. Rimshin V. I., Ketsko E. S., Truntov P. S. Big construction dictionary. Moscow: Publishing house ASV, 2022. Vol. 1. 572 p. EDN: AERTFJ. (In Russ.).
  13. Rimshin V. I., Amelin P. A., Suleymanova L. A. Neural network forecasting of the bearing capacity of damaged reinforced concrete elements at various stages of the life cycle. Bulletin of Belgorod State Technological University named after. V. G. Shukhov. 2024;(11):42-55. doi: 10.34031/2071-7318-2024-9-11-42-55. EDN: NQAETI. (In Russ.).
  14. Perera R., Barchín M., Arteaga A., De Diego A. Prediction of the ultimate strength of reinforced concrete beams FRP-strengthened in shear using neural networks. Composites Part B: Engineering. 2010;41(4):287-298. doi: 10.1016/j.compositesb.2010.03.003.
  15. Peng F., Xue W., Xue W. Database Evaluation of Shear Strength of Slender Fiber-Reinforced Polymer-Reinforced Concrete Members. ACI Structural Journal. 2020;117(3):273-282. doi: 10.14359/51723504.
  16. Estep D. D. Bending and Shear Behavior of Pultruded Glass Fiber Reinforced Polymer Composite Beams with Closed and Open Sections. Graduate Theses, Dissertations, and Problem Reports. 2014;545. doi: 10.33915/etd.545.
  17. Lagaros N. D. Artificial Neural Networks Applied in Civil Engineering. Applied Sciences. 2023;13(2):1131. doi: 10.3390/app13021131.
  18. Hadi M. N. S., Yuan J. S. Experimental investigation of composite beams reinforced with
  19. GFRP I-beam and steel bars. Construction and Building Materials. 2017;144:462-474. doi: 10.1016/j.conbuildmat.2017.03.217.
  20. Ibrahim T. H., Allawi A. A., El-Zohairy A. Impact Behavior of Composite Reinforced Concrete Beams with Pultruded I-GFRP Beam. Materials. 2022;15(2):441. doi: 10.3390/ma15020441.
  21. Mahmood E. M., Allawi A. A., El-Zohairy A. Flexural Performance of Encased Pultruded GFRP
  22. I-Beam with High Strength Concrete under Static Loading. Materials. 2022;15(13):4519. doi: 10.3390/ma15134519.
  23. Tho V. D., Korol E. A., Rimshin V. I., Anh P. T. Model of Stress-Strain State of Three-Layered Reinforced Concrete Structure by the Finite Element Methods. International Journal for Computational Civil and Structural Engineering. 2022;18(2):62-73. doi: 10.22337/2587-9618-2022-18-2-62-73. EDN: SLZMQX.
  24. Krishan A. L., Astafeva M. A., Rimshin V. I. et al. Compressed Reinforced Concrete Elements Bearing Capacity of Various Flexibility. Lecture Notes in Civil Engineering. 2022;182:283-291. doi: 10.1007/978-3-030-85236-8_26. EDN: JPNURD.
  25. Eryshev V. A., Karpenko N. I., Rimshin V. I. The Parameters Ratio in the Strength of Bent Elements Calculations by the Deformation Model and the Ultimate Limit State Method. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering: International Science and Technology Conference "FarEastCon 2019". 2020;753:022076. doi: 10.1088/1757-899X/753/2/022076. EDN: WQBSNL.
  26. Karpenko N. I., Rimshin V. I., Eryshev V. A., Shubin L. I. Deformation Models of Concrete Strength Calculation in the Edition of Russian and Foreign Norms. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering: International Science and Technology Conference "FarEastCon 2019". 2020;753:052043. doi: 10.1088/1757-899X/753/5/052043. EDN: TYMKCF.
  27. Rimshin V. I., Suleymanova L. A., Amelin P. A. Strength of Normal Sections of Flexural Reinforced Concrete Elements Damaged by Corrosion and Strengthened with External Composite Reinforcement. Structural Mechanics of Engineering Constructions and Buildings. 2024;20(4):331-341. doi: 10.22363/1815-5235-2024-20-4-331-341. EDN: TZOMCJ.
  28. Telichenko V., Rimshin V., Ketsko E. Digital robotic systems for non-destructive reinforced concrete structures testing. E3S Web of Conferences. 2024;533:02045. doi: 10.1051/e3sconf/202453302045. EDN: SRSXHS.
  29. Telichenko V., Rimshin V., Ketsko E. Promising directions for the artificial intelligence development in the housing and utilities sector. E3S Web of Conferences. 2024;535:05001. doi: 10.1051/e3sconf/202453505001. EDN: OFARFI.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Rimshin V.I., Usanov S.V., Vorobev A.E., Savelev E.S.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».