Mechanical, Physical, and Self-Healing Behaviors of Engineered Cementitious Composites with Glass Powder
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a detailed study on the use of glass powder (GP) as a binder in engineered cementitious composites (ECC). It investigates the effect of different levels of GP on the mechanical, physical, and self-healing efficiency of ECC. To assess recovery in GP-ECCs, multiple beams were preloaded up to 60% of their original flexure deformations at the age of 28 days and left to heal under moist curing. Compressive and flexural strengths, midspan beam deflection capacity, rapid chloride penetration, and resistivity tests were used to assess the performance of different ECC mixtures. To better understand the effect of GP content on the self-healing quality of ECCs, microstructural analysis was also performed via scanning electron microscopy coupled with energy-dispersive X-ray spectroscopy (SEM-EDS) and X-ray diffraction (XRD) in the surface and core regions of healed cracks. The results of this study show that production of ECCs with GP is possible, even at 100% GP replacement level with fly ash (FA). Acceptable physicomechanical behaviors can be achieved with 50, 75, and 100% GP replacement, with better performance at 25%. This study also confirms the good self-healing capability of GP-ECCs, especially at a 25% replacement level.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».