Experimental investigation of fiber content and length on curing time‐dependent mode‐I fracture behavior and properties of cemented paste backfill and implication to engineering design
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The inclusion of fiber in cemented paste backfill (CPB) can significantly alter the mechanical response of the CPB body. The intrinsic defects in CPB and the potential dynamic loading condition make it necessary to investigate the fracture properties of fiber‐reinforced CPB (FR‐CPB). The mode‐I fracture behavior and properties are crucial to the successful engineering application of FR‐CPB technology used in underground mines. The contribution of fiber length and content to the evolutive mode‐I fracture behavior and properties of FR‐CPB was examined in this study. The results show that the addition of fiber reduces the prepeak stiffness but improves the mode I fracture toughness (KIc), and the improvement in KIc increases with fiber length. In contrast, the initial increase in fiber content (from 0% to 0.5%) benefits the KIc acquisition, while a further increase in fiber content from 0.5% to 0.75% poses a negative influence on the KIc development. Moreover, with the adoption of the cement hydration model, four predictive functions are proposed to describe the contribution of fiber length and content to the development of fracture properties. In addition, KIc is identified as a more reliable fracture property for assessing the immediate ground support role played by the FR‐CPB structure. The findings are helpful when it comes to the determination of the fiber length and content in FR‐CPB design.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».