Assessing the self-healing capability of cementitious composites under increasing sustained loading
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the effects of progressively increasing sustained loading on self-healing behaviour of 180-d-old microcracked engineered cementitious composites (ECCs) incorporating different mineral admixtures. After introducing microcracks to the specimens with applied severe pre-loading, some were subjected to progressively increasing sustained loading. All of the specimens were then subjected to continuous moist curing for 150 d to evaluate self-healing performance. Mechanical property (modulus of rupture (MOR) and mid-span beam deflection) characterisations and ultrasonic pulse velocity measurements were used to assess self-healing capability. Experimental results showed that even under progressively increasing sustained mechanical loading, MOR results greater than the original values could be obtained, depending on mineral admixture selection. Although deflection results were more adversely affected by progressive sustained loading compared to MOR results, even the lowest deflection value obtained from different ECCs was still more than 100 times that of conventional concrete after healing. Under continuous moist curing, there were minimal changes in ultrasonic pulse velocity results of all ECCs subjected to progressively increasing sustained loading, so that recovery results similar to those of specimens without sustained loading were obtained, despite the fact that ultrasonic pulse velocity testing was not that sensitive in capturing the effects of self-healing.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».