Fibreglass Geogrid for Slab-on-Grade in Harsh Environments: Experimental and Finite Element Analysis
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse étudie le potentiel d'utilisation des géogrilles en fibre de verre pour améliorer les performances des dalles de béton au sol dans des conditions environnementales difficiles, en particulier dans les régions froides. La recherche est motivée par les limitations des renforcements en acier conventionnels, qui sont sensibles à la corrosion et à la dégradation dues aux fluctuations extrêmes de température et aux cycles de gel-dégel, nécessitant des techniques de renforcement plus durables.La première partie de cette étude se concentre sur la compréhension de l'effet de la température sur la réponse en traction des géogrilles en fibre de verre haute résistance. Quarante-huit tests de traction ont été réalisés à des températures allant de -30°C à +60°C conformément à la norme ASTM D6637. Les résultats ont indiqué que la résistance ultime à la traction et le module d'élasticité de la géogrille augmentaient d'environ 24 % à mesure que la température ambiante diminuait de la température ambiante à -30°C, tandis que la déformation à la résistance ultime restait constamment inférieure à 2 %.La deuxième partie explore les performances en flexion des poutres en béton ordinaire renforcées avec des géogrilles en fibre de verre rigides et des géogrilles polymériques à haute ductilité. Vingt et une poutres avec différentes configurations de renforcement ont été soumises à des tests de flexion à quatre points pour évaluer leur comportement charge-déflexion, les taux de libération d'énergie de fracture mode-I et les modes de défaillance. Les résultats révèlent que le renforcement avec des géogrilles en fibre de verre améliore significativement la rigidité en flexion de 40 %, l'énergie de fracture de 11-34 % et la capacité de déplacement de 15-45 % par rapport à leurs homologues polymériques, qui n'ont conduit qu'à une amélioration de 10 % des déformations. Les modèles numériques basés sur la méthode des éléments finis (FEM) ont validé ces résultats, montrant une amélioration de 15 à 26 % de la capacité portante et de l'énergie de fracture à des températures plus basses jusqu'à -30°C.La troisième partie étudie les performances des structures de dalles sur sol renforcées avec des géogrilles en fibre de verre et polymériques dans des conditions environnementales difficiles. Douze dalles ont été testées sous des charges concentrées avec diverses configurations de renforcement. Les résultats ont montré que le renforcement avec des géogrilles en fibre de verre augmentait la rigidité des dalles de 25 à 40 %, la capacité de déplacement de 5 à 20 % et la ductilité de 3 à 12 fois par rapport au béton ordinaire, surpassant les géogrilles polymériques ductiles. Des modèles numériques basés sur la méthode des éléments finis ont été développés et validés avec des données expérimentales pour évaluer l'influence des variations de température, révélant que les dalles renforcées en fibre de verre présentaient de meilleures performances à des températures plus basses, tout en maintenant des résistances aux fissures constantes de 23°C à 60°C.Dans l'ensemble, cette recherche fournit des informations précieuses sur l'utilisation des géogrilles en fibre de verre pour renforcer les structures en béton, démontrant leur potentiel à relever les défis posés par les fluctuations extrêmes de température et les conditions environnementales difficiles, en particulier dans les régions froides
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".