Method of selecting 3d configurations for composite reinforcement cage of bridge structure supports

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

AIM: This study aimed to develop a method of selecting 3D configurations for composite reinforcement cage of bridge structure supports.

METHODS: The proposed method is based on key design parameters, including structural specifications of supports, mechanical properties of composite materials, operating conditions, and economic factors. The method includes an analysis of available 3D reinforcement configurations, assessment of the effect of various factors on the selection of the best cage configuration, mathematical modeling of strength characteristics, and multi-criteria improvement of the options. In addition, we use a taxonomic approach, allowing the configurations to be ranked by a complex indicator of their proximity to the model solution.

RESULTS: The study allowed to develop a consistent approach to the selection of a 3D reinforcement configurations based on specific properties of composite materials. We have developed calculation algorithms and illustrative applications to demonstrate an increase in the load-bearing capacity, durability, and economic efficiency of structures. Tables of comparative characteristics of different types of composite reinforcements are provided along with examples of calculating the reinforcement area for eccentrically compressed elements.

CONCLUSION: The proposed method increases the reliability, durability, and economic feasibility of composite reinforcement cages for bridge structure supports. The study is focused on the adaptation of conventional reinforcement configurations to the anisotropy and Hookean behavior of composite materials before failure. Experimental data and practical examples confirm the effectiveness of the proposed approach, which is recommended for designers of bridge structures.

About the authors

Lev S. Makarov

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Author for correspondence.
Email: makarov.lev04@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1834-5261
SPIN-code: 6220-9265

Postgraduate Student, Institute of Engineering and Construction

Russian Federation, St. Petersburg

Nikolaj A. Ermoshin

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Email: ermonata@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0367-5375
SPIN-code: 6694-8297

Dr. Sci. (Military), Professor, Institute of Engineering and Construction

Russian Federation, St. Petersburg

References

  1. Vasiliev AI, Valiev ShN, Schmidt VS, Ovchinnikov IG. Long-term degradation processes affecting the reduction of load capacity and durability of bridge structures during their operation. Nauka i Tekhnika Transporta. 2022;14(2):50. (In Russ.) EDN: MCGPKM
  2. Ovchinnikov IG, Anshvaev AK. Application of secondary production polymer materials in bridge construction. The world’s first railway bridges made of secondary thermoplastic. Ekspert: Teoriya i Praktika. 2023;(1(20)):101–105. (In Russ.) doi: 10.51608/26867818_2023_1_101. EDN: BZBVBY
  3. Bronnikov IV. Comparative analysis of metal reinforcement and composite material reinforcement. International Journal of Applied Sciences and Technology Integral. 2019;(3):33. (In Russ.) EDN: ADSXSC
  4. Yashchuk MO, Ponomarev AS, Tlepshev SV. Strengthening of bridge supports with polymer composite materials with tie-off. In: Sokolova DO, ed. Intellectual Potential of Siberia: Proceedings of the 28th Regional Scientific Student Conference: in 3 parts, Novosibirsk, May 13–22, 2020. Vol. Part 2. Novosibirsk State Technical University; 2020:388–390. (In Russ.) EDN: UHDYKQ
  5. Ptukhina IS, Turkebayev AB, Tleukhanov DS, et al. Efficiency of using innovative composite materials in construction. Stroitel’stvo Unikal’nykh Zdaniy i Sooruzheniy. 2014;(9(24)):84–96. (In Russ.) EDN: SYSANL
  6. Okolnikova GE, Gerasimov SV. Prospects for the use of composite reinforcement in construction. Ekologiya i Stroitel’stvo. 2015;(3):14–21. (In Russ.) EDN: VJSOVB
  7. Lili X, Shengjiang S, Kuihua M, et al. Research progress on short-term mechanical properties of FRP bars and FRP-reinforced concrete beams. J Traffic Transp Eng. 2024;11(2):245–270. doi: 10.1016/j.jtte.2023.06.005
  8. Hafiz TA, Roya A, Sakineh F, et al. Fiber reinforced polymer composites in bridge industry. Structures. 2021;30:774–785. doi: 10.1016/j.istruc.2020.12.092. EDN: LSYYYQ
  9. Alkhrdaji T, Frye MJ. Strengthening bridge pier caps with FRP composites. Concr Repair Bull. 2009;22(4):24–29. Accessed March 15, 2025. Available from: https://www.icri.org/wp-content/uploads/2024/04/CRBJulyAug09_Alkhrdaji-Frye.pdf
  10. SCI. Composite Highway Bridge Design. 2014:356. Accessed March 15, 2025. Available from: https://www.steelconstruction.info/images/c/c8/SCI_P356.pdf
  11. Florida Department of Transportation. Fiber Reinforced Polymer Guidelines (FRPG). Vol 4. 2019:18. Accessed March 15, 2025. Available from: https://www.fdot.gov/docs/default-source/structures/structuresmanual/currentrelease_test_old/Vol4FRPG.pdf
  12. Prashanth S, Subbaya KM, Nithin K, Sachhidananda S. Fiber reinforced composites-a review. J Mater Sci Eng. 2017;6(3):1–6. doi: 10.4172/2169-0022.1000341
  13. Seçkin E, Kingsley H. Fiber Technology for Fiber-Reinforced Composites. In: Woodhead Publishing; 2017:51–79. doi: 10.1016/B978-0-08-101871-2.00003-5
  14. Dipen KR, Durgesh DP, Ravinder K, Catalin IP. Recent progress of reinforcement materials: a comprehensive overview of composite materials. J Mater Res Technol. 2019;8(6):6354–6374. doi: 10.1016/j.jmrt.2019.09.068

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Makarov L.S., Ermoshin N.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

link to the archive of the previous title

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».