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Enregistrement W4388848716 · doi:10.1680/jmacr.23.00023

Impact of SCMs and fibres in ECC on the fire resistance of hot-jointed SCC/ECC composites

2023· article· en· W4388848716 sur OpenAlexaff
Waqas Latif Baloch, Hocine Siad, Mohamed Lachemi, Mustafa Şahmaran

Notice bibliographique

RevueMagazine of Concrete Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire effects on concrete materials
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialUltimate tensile strengthFlexural strengthFly ashThermal stabilityComposite numberPolyvinyl alcoholFiber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of various supplementary cementitious materials (SCMs) and fibres on the fire resistance of composite systems that combine engineered cementitious composites (ECCs) in tension with self-compacting concrete (SCC) in compression was examined. The study was designed to determine the ideal ECC formulation for optimising mechanical properties and bonding performance at ambient and elevated temperatures. The SCC and ECC were hot-joined without vibration or surface preparation, using a fresh-to-fresh casting method. Modifications to the chemical composition of the ECCs included the addition of class F fly ash (FAF), class C fly ash (FAC) or slag, as well as polyvinyl alcohol (PVA) fibres or steel fibres. The samples were exposed to temperatures of 200°C, 400°C, 600°C and 800°C, followed by comprehensive testing to evaluate their flexural strength, tensile strength and interfacial properties. The results indicate that the incorporation of an ECC layer within the SCC system significantly improved mechanical strength and thermal stability, both at ambient temperatures and under high-temperature conditions. Notably, the addition of FAF (rather than FAC or slag) in the ECC layer offered superior thermal stability and ensured the retention of desirable residual mechanical properties. Moreover, steel fibre reinforcement greatly improved the SCC/ECC bonding, outperforming PVA reinforcement at elevated temperatures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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