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Enregistrement W2965839413 · doi:10.18280/rcma.290206

Split-Hopkinson Pressure Bar Test and Numerical Simulation of Steel Fiber-reinforced High-strength Concrete

2019· article· fr· W2965839413 sur OpenAlexvenueno aff
Ji Li, Shaoqing Shi, Qiulin He, Shou Chen

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSplit-Hopkinson pressure barBar (unit)Materials scienceStructural engineeringComposite materialFiber-reinforced concreteFiberSteel barHigh strength steelComputer simulationEngineeringGeologyStrain rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fabrication and optimization of the shelter layer are critical to the performance of the protective works. The novel shelter layer made of steel fiber-reinforced high-strength concrete (SFRHSC) is much more advantageous than that of ordinary concrete. This paper carries out a split-Hopkinson pressure bar (SHPB) test on the steel fiber and high-strength concrete, two main components of the SFRHSC, aiming to disclose the failure features and dynamic compressive strength of the SFRHSC under dynamic conditions. Specifically, the SFRHSC specimens with 0 %, 0.5 % and 1.0 % of steel fiber were subjected to impact compression test under the air pressures of 0.7, 0.9 and 1.0MPa, respectively. In addition, the impact compression process was also numerically simulated on the finite-element software LS-DYNA. The research results show that: the increase in strain rate pushed up the dynamic compressive strength of the SFRHSC, that is, the failure degree of the specimen was greatly enhanced by the strain rate; under the air pressure of 0.7MPa, the specimen with 1.0 % of steel fiber had the highest dynamic compressive strength (180.9MPa), 22.6 % higher than that of the specimen with no steel fiber; the numerical simulation reproduced the one-dimensional (1D) propagation of the stress wave in the bars, which proves the hypothesis of 1D elastic stress wave, and restaged the impact compression process on the SFRHSC, outputting results similar to the test data.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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