Impact Behaviour of Steel-Fibre-Reinforced Alkali-Activated Slag Concrete Exposed to Elevated Temperatures
Notice bibliographique
Résumé
Concrete protective structures are mainly meant to withstand impact loads. However, fire events weaken concrete and reduce its impact resistance. This study investigated the impact behaviour of steel-fibre-reinforced alkali-activated slag (AAS) concrete before and after exposure to elevated temperatures (i.e., 200 °C, 400 °C, and 600 °C). Hydration products' stability under elevated temperatures, their effects on the fibre-matrix bond, and, consequently, AAS's static and dynamic responses were investigated. The results reveal that adopting the performance-based design concept to achieve a balance between AAS mixtures' performance under ambient and elevated temperatures is a crucial designing aspect. Advancing hydration products' formation will increase the fibre-matrix bond at ambient temperature while negatively affecting it at elevated temperatures. High amounts of formed and, eventually, decomposed hydration products at elevated temperatures reduced the residual strength due to lowering the fibre-matrix bond and developing internal micro-cracks. Steel fibre's role in reinforcing the hydrostatic core formed during impact loads and delaying crack initiation was emphasized. These findings highlight the need to integrate material and structure design to achieve optimum performance and that low-grade materials can be desired based on the targeted performance. A set of empirical equations for the correlation between steel fibre content in the AAS mixture and corresponding impact performance before and after fire exposure was provided and verified.
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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 | 0,000 | 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 ».