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Enregistrement W4411607212 · doi:10.3390/ma18132990

An Experimental Investigation on the Mechanical Performance of Engineered Cementitious Composites with Different Types of Steel Fibers

2025· article· en· W4411607212 sur OpenAlexaff
Mohammad Maldar, Reza Kianoush, Hocine Siad, Mohamed Lachemi

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialToughnessUltimate tensile strengthDuctility (Earth science)Flexural strengthCementitiousFiberCompressive strengthCrackingVolume fractionStrain hardening exponentCementCreep

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engineered cementitious composites (ECCs), known for their superior ductility and strain-hardening behavior compared to conventional concrete, have been predominantly studied with polyvinyl alcohol (PVA) fibers. However, the potential economic and technical advantages of incorporating steel fibers into ECCs have been largely overlooked in the literature. This study investigates the mechanical performance of ECC reinforced with different types of steel fibers, including straight, twisted, hooked, and hybrid fibers of different lengths, as compared to PVA. The inclusion of various supplementary cementitious materials (SCMs) such as slag and fly ash with each type of steel fiber was also considered at a constant fiber volume fraction of 2%. The mechanical properties were assessed through compressive strength, splitting tensile strength, and four-point flexural tests along with calculations of toughness, ductility, and energy absorption capacity indices. This study compares the mechanical properties of different ECC compositions, revealing that ECCs with hybrid steel fibers (short and long) achieved more than twice the tensile strength, 12.7% higher toughness, and 36.4% greater energy absorption capacity compared to ECCs with PVA fibers, while exhibiting similar multiple micro-cracking behavior at failure. The findings highlight the importance of fiber type and distribution in enhancing an ECC's mechanical properties, providing valuable insights for developing more cost-effective and resilient construction.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,345

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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