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Enregistrement W4417432265 · doi:10.3390/ma18245669

Dynamic Tensile Strength of Concrete: A Review of Mechanisms, Test Results, and Applications for Dam Safety

2025· article· en· W4417432265 sur OpenAlexafffund
Alexsandreane Jatahy dos Santos Santos, Pedro Alexandre Conde Bandini, Rocio L. Segura, Patrick Paultre

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésSpallSplit-Hopkinson pressure barUltimate tensile strengthComputer simulationDynamic loadingStrain rateBar (unit)Dynamic testingMoisture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides a comprehensive review of the dynamic tensile behavior of concrete, focusing on its implications for seismic-resistant and impact-prone structures such as dams. The present work distinguishes itself in the following ways: providing the first comprehensive synthesis explicitly focused on large-aggregate dam concrete behavior across the seismic strain rate range (10−4 to 10−2 s−1), which is critical yet underrepresented in the existing literature; integrating recent experimental and numerical advances regarding moisture effects, load history, and cyclic loading—factors that are essential for dam safety assessments; and critically evaluating current design guidelines for concrete dams against state-of-the-art research to identify gaps between engineering practice and scientific evidence. Through the extensive synthesis of experimental data, numerical simulations, and existing guidelines, the study examines key factors influencing dynamic tensile strength, including strain rate effects, crack evolution, testing techniques, and material variables such as moisture content, load history, and aggregate size. Experimental results from spall tests, split Hopkinson pressure bar configurations, and cyclic loading protocols are analyzed, revealing dynamic increase factors ranging from 1.1 to over 12, depending on the strain rates, saturation levels, and preloading conditions. The roles of inertial effects, free water (via the Stefan effect), and microstructural heterogeneity in enhancing or diminishing tensile performance are critically evaluated. Numerical models, including finite element, discrete element, and peridynamic approaches, are discussed for their ability to simulate crack propagation, inertia-dominated responses, and moisture interactions. The review identifies and analyzes current design guidelines. Key conclusions emphasize the necessity of integrating moisture content, load history, and mesoscale heterogeneity into dynamic constitutive models, alongside standardized testing protocols to bridge gaps between laboratory data and real-world applications. The findings advocate for updated engineering guidelines that reflect recent advances in rate-dependent fracture mechanics and multi-scale modeling, ensuring safer and more resilient concrete infrastructure under extreme dynamic loads.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,277

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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