The Relationship between Bond Strength and Critical Penetration Depth of Rust in Reinforced Concrete Structures
Notice bibliographique
Résumé
Bond strength and critical penetration depth of rust are major factors that affect the service life of reinforced concrete structures. This research endevoured to establish a relationship between the bond strength and critical penetration depth of rust for reinforced concrete structures. There are 7 brands of Cem 1 cement in Kenya available for use in concrete structures. To achieve the desired objective, three Cem 1 cement brands (Cem A, B and C), fine aggregates, coarse aggregates and steel were obtained from the local Kenyan market. The chemical and physical properties of the materials were investigated. For a selected design strength of 25N/mm2, concrete materials were batched by weight and mixed by an electric pan mixer. For each brand of cement 9 cubes of size 150mm * 150mm * 150mm for a compression test, 9 cylinders of 150mm * 300mm for tensile strength and 9 cylinders of 150mm * 300mm for bond strength were cast. After 24 hours, the cast specimens were demoulded and immersed in curing tanks for 27 days. Specimens for compression, split tensile and bond strength were tested at 7,14 and 28 days. From the results, it was observed that the chemical composition of Cem 1 brands in the Kenyan market vary, which affects the hardening properties of concrete. A model for the critical penetration depth of rust in reinforced concrete was proposed by establishing a correlation between the spilt tensile and bond strength and substituting it in the Xu and Shayan model. The proposed and published models compared well. From the proposed model, a relationship between the critical penetration depth and bond strength was established. It was noted that the critical penetration depth increased with an increase in the bond strength of reinforced concrete. The results of this research are expected to contribute to the modeling of the service life of reinforced concrete structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 tête enseignante, 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 ».