Modeling the flexural strength of steel fibre reinforced concrete
Notice bibliographique
Résumé
Industrial applications of fibre-reinforced concrete (FRC) in structures require extensive experimental and analytical investigations of the FRC material properties. For design purposes and applications involving the flexural loading of the member, it is essential to have a predictive model for the flexural strength of the FRC material. In the present paper, a fracture mechanics approach based on Bridged Crack Model (BCM) is used to predict the flexural strength of steel fibre-reinforced concrete (SFRC) beams. The model assumes a quadratic tension-softening relationship (σ-δ) governing the bridging action of the steel fibres and a linear profile of the propagating crack. The proposed tension-softening relationship is considered valid for a wide range of fibre-reinforced concrete materials based on the knowledge of either the material micromechanical parameters (such as fibre volume fraction, fibre/matrix bond strength, fibre length, and fibre tensile strength) or an actual experimentally-measured σ-δ relationship. The flexural strength model thus obtained allows the prediction of the flexural strength of SFRC and study the variation of the latter as a function of the micromechanical parameters. An experimental program involving the flexural testing of 13 SFRC prism series was carried out to verify the prediction of the proposed model. The SFRC mixes incorporated two types of steel fibres (straight-end and hooked-end), four different concrete compressive strengths (40, 50, 60, and 70 MPa), three different fibre volume fractions (1, 1.5, and 2%), and three specimen depths (100, 150, and 200 mm). The experimental results were compared to the predictions of the proposed flexural strength model, and a reasonable agreement between the two has been observed. The model provided a useful physical explanation for the observed variation of flexural strength as a function of the test variables investigated in this study.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».