Evaluation of flexural fracture toughness for quasi-brittle structural materials using a simple test method
Notice bibliographique
Résumé
As new structural concepts such as partial prestressing and steel-free bridge decks are more widely accepted and used, there is an increasing need for a reliable and reproducible fracture performance criterion that can describe resistance to crack growth. The required criterion should also be easy to determine experimentally so that it can be incorporated in structural specifications. The nonlinear behaviour of concrete and masonry materials suggested that quasi-brittle fracture mechanics approaches may be the most suitable for determining their fracture performance. The effective elastic crack model originally developed by Karihaloo and Nallathambi (1989) was modified to evaluate the critical crack depth under pure flexural stresses. A computer program was developed to calculate this depth iteratively from the experimental results. An experimental programme examining the fracture performance of four different structural materials (high performance concrete, mortar, fibre reinforced concrete, and masonry units) was carried out to examine the applicability of the model. As no post-peak data are required for the analysis, the model allows the use of a simple test setup to evaluate the fracture performance of quasi-brittle materials experimentally.Key words: fracture toughness, linear elastic fracture mechanics (LEFM), elastoplastic fracture mechanics (EPFM), quasi-brittle fracture mechanics, effective elastic crack, high performance concrete, masonry, fibre reinforced concrete.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».