Notice bibliographique
Résumé
Our understanding of how the bond between FRP and concrete performs under impact loading is severely limited. In this paper, bond performance of Sprayed FRP with concrete was studied under impact loading. A novel 550 mm × 150 mm × 150 mm notched specimen was developed and a 75 mm wide strip of Sprayed FRP was applied to strengthen the specimen. A novel test set-up designed to minimize the influence of specimen rebound after impact as well as eliminate the need to correct the load data for inertial effects was developed. FRP strains were measured using strain gauges carefully installed on the FRP, and the bond stress was calculated using the differential strain values. A kinematics analysis was also performed to translate the vertical deflections into strain values. Three types of surface preparation methods (water jetting, sand blasting, and jack hammering) were studied. Specimens are tested under four different strain rates (four different hammer heights of 250, 500, 750, and 1000 m) and the results were compared with quasi static values using loading rates of 0.005, 0.05, and 0.5 mm/min. Results showed that sand blasting is the most effective surface preparation method resulting in the highest bond strength values. Impact results were characterized using a Dynamic Improvement Factor (DIF). Results indicate that the FRP–concrete bond is highly strain sensitive, and in general the bond strength increases and the fracture energy decreases under higher rates of strain. Untreated specimens are shown to be more strain-rate sensitive than the surface treated ones.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».