MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4213426558 · doi:10.3390/ma15051657

Flexural and Impact Behaviors of Mortar Composite Including Carbon Fibers

2022· article· en· W4213426558 sur OpenAlexafffund
Md. Safiuddin, George Abdel‐Sayed, Nataliya Hearn

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of WindsorGeorge Brown College
Organismes subventionnairesUniversity of Windsor
Mots-clésFlexural strengthMortarComposite materialMaterials scienceComposite numberToughnessIzod impact strength testUltimate tensile strength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the flexural and impact performances of mortar composite made with carbon fibers (MCCF). Four mortar composites (MCCF1, MCCF2, MCCF3, and MCCF4) were produced, using 1%, 2%, 3%, and 4% carbon fibers by volume, respectively. Another mortar composite without any carbon fibers (MCCF0) was prepared for its use as a control mix. The freshly mixed mortar composites were tested for inverted slump cone flow time to ensure they had an adequate workability to cast test specimens under vibration. In addition, all fresh mortar composites were examined for density and air content. The hardened mortar composites were tested for their first-crack flexural strength, ultimate flexural strength, first-crack impact resistance, and ultimate impact resistance. Moreover, the first-crack flexural toughness, ultimate flexural toughness, first-crack impact toughness, and ultimate impact toughness were determined for all hardened mortar composites. The correlations among the hardened properties of the mortar composites were also sought. Finally, the optimum fiber content was defined from the overall test results and considering the costs of the mortar composites. The test results showed that the workability and density of the fresh mortar composite decreased, whereas its air content increased due to the inclusion of carbon fibers. However, MCCF3 possessed the highest density and lowest air content among all MCCF mixes. It also had a higher workability than MCCF4. In the hardened state, the first-crack flexural strength and impact resistance, as well as the ultimate flexural strength and impact resistance of mortar composite, increased significantly with the increasing volume content of carbon fibers. In addition, the first-crack flexural toughness, ultimate flexural toughness, first-crack impact toughness, and ultimate impact toughness increased greatly with the higher volume content of carbon fibers. Strong correlations between the flexural strength and impact resistance, and between the flexural toughness and impact toughness of the mortar composites, were observed. Above all, excellent flexural strength, flexural toughness, impact resistance, and impact toughness values were observed for MCCF4 (4% carbon fibers). The 28-day ultimate flexural strength and impact resistance of MCCF4 increased by 4.6 MPa and 134 blows, respectively, as compared to MCCF0. Moreover, the 28-day ultimate flexural toughness and ultimate impact toughness values of MCCF4 were higher than that of MCCF0, by 3739.7 N-mm and 2703.3 J, respectively. However, MCCF3 (3% carbon fibers) also exhibited a good performance under flexural and impact loadings. Based on the costs of all mortar composites and their performances in both fresh and hardened states, MCCF3 was derived as the best mortar mix. This implies that 3% carbon fibers can be defined as the optimum fiber content in the context of the present study.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMaterialsMême sujetInnovative concrete reinforcement materialsTravaux en français237 207