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Enregistrement W4407869123 · doi:10.1016/j.conbuildmat.2025.140452

The role of fiber surface treatment on improving mechanical performance of cementitious composites

2025· article· en· W4407869123 sur OpenAlexafffund
Jaykumar Viradiya, Rishi Gupta

Notice bibliographique

RevueConstruction and Building Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceComposite materialFiber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polypropylene (PP) fibers are widely used in fiber-reinforced composites due to their mechanical benefits; however, their non-polar nature results in poor adhesion with the cementitious matrix, resulting in premature debonding failure and limiting overall composite performance. This research proposed a novel adhesive-based surface treatment approach using siliceous materials as a supplementary cementitious material and investigates the impact of this surface modification on the mechanical and microstructural properties of fiber-reinforced cementitious mortar (FRCM) and fiber-reinforced concrete (FRC). PP fibers at three volume fractions—0.3 %, 0.6 %, and 0.9 %—were incorporated into mortar and concrete mixes to assess the effect of the treatment. Mechanical tests, including compression, tensile, flexural, and pullout tests, revealed significant improvements in the treated fiber samples, with the pullout tests showing the most pronounced enhancement in bond strength. Notably, surface-treated fibers demonstrated improved energy absorption in both pre-crack and post-crack phases, highlighting their effectiveness as crack retarders and in crack-bridging mechanisms. In addition, contact angle measurements show improvement in adhesion capabilities of surface-treated fibers. Microscopic analysis utilizing scanning electron microscopy (SEM) and energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDX/EDS) demonstrated that the surface treatment significantly enhanced the mechanical properties of the matrix while also improving the interfacial transition zone (ITZ) between the fibers and the surrounding matrix. Despite the challenges of achieving uniformity in the manual coating process, the study underscores the potential of silica-based fiber surface treatment to significantly improve the structural performance of FRC and FRCM by enhancing bond strength and energy dissipation capacities. • A novel adhesive-based SCM Surface treatment significantly improves the bond between PP fibers and the matrix. • Incorporating surface-treated PP fibers into the matrix effectively enhances both pre-crack and post-crack resistance. • SEM and EDX analyses revealed that the applied surface treatment improves the interfacial transition zone (ITZ). • At the current stage, the proposed manual coating method is labor-intensive without an automated coating setup.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations12
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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