Characterizing the Cracking Behavior of Large-Scale Multi-Layered Reinforced Concrete Beams by Acoustic Emission Analysis
Notice bibliographique
Résumé
In this study, acoustic emission (AE) analysis was carried out to evaluate and quantify the cracking behavior of large-scale multi-layered reinforced concrete beams under flexural tests. Four normal concrete beams were repaired by adding a layer of crumb rubberized engineered cementitious composites (CRECCs) or powder rubberized engineered cementitious composites (PRECCs), in either the tension or compression zone of the beam. Additional three unrepaired control beams, fully cast with either normal concrete, CRECCs, or PRECCs, were tested for comparison. Flexural tests were performed on all the tested beams in conjunction with AE monitoring until failure. AE raw data obtained from the flexural testing was filtered and then analyzed to detect and assess the cracking behavior of all the tested beams. A variety of AE parameters, including number of hits and cumulative signal strength, were utilized to study the crack propagation throughout the testing. Furthermore, b-value and intensity analyses were implemented and yielded additional parameters called b-value, historic index [H (t)], and severity (Sr). The analysis of the changes in the AE parameters allowed the identification of the first crack in all tested beams. Moreover, varying the rubber particle size (crumb rubber or powder rubber), repair layer location, or AE sensor location showed a significant impact on the number of hits and signal amplitude. Finally, by using the results of the study, it was possible to develop a damage quantification chart that can identify different damage stages (first crack and ultimate load) related to the intensity analysis parameters (H (t) and Sr).
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».