Effect of geogrid reinforcement on tensile failure of high-strength self-compacted concrete
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the tensile strength, failure mechanism and ductile behaviour of geogrid-reinforced high-strength self-compacting concrete discs subjected to both the Brazilian tensile strength test and a biaxial compressive test are studied. To determine the combined effects of geogrid layer numbers and inclination angle on the ultimate tensile strength of concrete samples, 21 experiments were conducted with up to three layers of geogrids inclined at angles of 0° to 90°, at increments of 15°. In addition, discrete-element numerical simulations were conducted using two-dimensional particle flow code to examine the failure behaviour of geogrid-reinforced high-strength self-compacting concrete discs. The numerical models were first calibrated by the experimental results and then the failure behaviour of models containing geogrids was investigated. Both experimental and numerical results demonstrate that augmenting the concrete discs with geogrids increases the ductility of specimens, especially after failure. As the number of geogrid layers increased, the tensile strength of specimens also increased, whereas the tensile strength and absorbed energy were the same for specimens with different numbers of geogrid layers and inclination angles of 75° and 90°. The specimen with three horizontal geogrid layers had the highest tensile strength, biaxial compression strength and ductility of all specimens tested.
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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 ».