Behavior of Acoustic Emission Waves in Rubberized Concretes under Flexure in a Subfreezing Environment
Notice bibliographique
Résumé
This paper attempts to evaluate the change in the behavior of the acoustic waves associated with flexure cracks developed in rubberized concretes in a subfreezing environment. Seven normal and rubberized concrete mixtures were developed with different compositions. Prism samples from each mixture were tested at two temperatures (25°C and −20°C) under a four-point monotonic flexure test while being monitored via two attached acoustic emission (AE) sensors to collect the emitted AEs till failure. The AE signal characteristics such as signal amplitudes, number of hits, and cumulative signal strength (CSS) were collected and used for three AE parameter-based analyses: b-value, intensity, and rise time–amplitude (RA) analysis. Analyzing the acoustic activity revealed micro- and macrocracks nucleation, which were found to be associated with a noticeable spike in CSS, historic index [H(t)], severity (Sr) values, and a significant dip in the b-values. In addition, cold temperature was found to increase the micro- and macrocracking onset load and time regardless of mixture composition. Besides, mixtures with a lower C/F, less crumb rubber (CR) content, and/or smaller rubber particle size witnessed higher micro- and macrocrack load and time thresholds. Noticeably, the AE signal attenuation effect caused by the high CR content (up to 30%) at 25°C was significantly relieved when samples were tested at −20°C. Three charts were developed to classify the cracking level based on the values of the intensity analysis parameters [H(t) and S] and RA analysis.
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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) | 0,001 | 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 ».