The Interlaminar fracture behavior of hybrid composite with non-woven carbon tissue was investigated under Mode I (DCB) and Mode II (ENF) loading condition. Hybrid composites were manufactured by means of inserting a non-woven tissue between prepreg layers. Two kinds of specimens were prepared from [0]$_{24}$ and [$0_{12}/0_{12}$]. Where, the symbol "/" means that a non-woven carbon tissue was located at 0/0 mid-plane of the specimen. The interlaminar fracture toughness of hybrid composites was compared with that of CFRP. The fracture surfaces of the specimens were observed using optical microscope and SEM, and the failure mechanism was discussed. The hybrid laminates, which are made by inserting non-woven carbon tissue between layers, were shown to be effective to remarkably improve Mode II fracture toughness.toughness.
Materials used for a reactor pressure vessel(RPV) are required high strength and toughness, which determine the safety margin and life of a reactor. Ni-Mo-Cr low alloy steel shows better mechanical properties than existing RPV steels due to higher Ni and Cr contents compared to the existing RPV steels. The present study focuses on effects of Ni, Cr contents on the cleavage fracture toughness of Ni-Mo-Cr low alloy steels in the transition temperature region. The fracture toughness was characterized by a 3-point bend test of precracked Charpy V-notch(PCVN) specimens based on ASTM E1921-08. The test results indicated that the fracture toughness was considerably improved with an increase of Ni and Cr contents. Especially, control of Cr content was more effective in improving fracture toughness than manipulating Ni content, though Charpy impact toughness was changed more extensively by adjusting Ni content. These differences between changes in the fracture toughness and that in the impact toughness were derived from microstructural features, such as martensite lath size and carbide precipitation behavior.
터널의 숏크리트 라이닝이나 포장 콘크리트 보강용으로 요접철망(wire mesh)을 대신해서 강섬유가 사용되고 있다. 본 연구에서는 강섬유 보강으로 인한 인성평가 대상 구조물을 slab panel 구조($60{\times}60{\times}10$cm)로 하고, 강섬유 혼입률은 콘크리트 용적의 0.5% ~ 2%로 다양화하였다. 이 때 사용한 강섬유는 Dramix ZC type으로 직경은 0.8mm, 길이는 60mm이다. 강섬유 효과의 상대평가를 위한 용접철망(wire mesh)보강은 상면, 하면, 상하면 보강으로 하였다. 이들 실험 결과를 각국의 인성 평가 방법으로 비교 검토한 결과 슬래브(slab) 시험체 적용을 위한 EFNARC의 방법은 25mm의 처짐까지 측정하는 것이 너무 큰 것으로 평가되었고, 보의 휨인성 평가법을 적용하여 검토한 결과에서는 Johnston(II)방법에 의한 $I_{5.5}$ 가장 적절하였으며, JCI-SF4방법에서 지간의 1/150까지 측정하는 것은 너무 작았다. 또한 강섬유로 용접철망(wire mesh)을 효과적으로 대치할 수 있음을 알 수 있었고, 인성효과에 유용한 강섬유 혼입량은 0.5% ~ 1%범위에 있는 것으로 나타났다.
Tensile and fracture toughness tests of the cold-rolled STS 304 steel plate for membrane material of LNG storage tank were performed at wide range of temperatures, 11 IK(boiling point of LNG), 153K , 193K and 293K(room temperature). Tensile strength significantly increases with a decrease in temperature, but the yield strength is relatively insensitive to temperature. Elongation at 193K abruptly decreases by 50% of that at 293K, and then decreases slightly in the temperature range of 193K to 111K. Strain hardening exponents at low temperatures are about four times as high as that at 293K. Elastic-plastic fracture toughness($J_c$) and tearing modulus($T_{mat}$) tend to decrease with a decrease in temperature. The $J_c$ values are inversely related to effective yield strength in the temperature range of 111K to 293K. These phenomena result from a significant increase in the amount of transformed martensite in low temperature regions.
본 연구에서는 무기(강, 아스베스트와 카본) 및 유기(폴리아크릴과 폴리아마이드) 섬유가 포트랜드 시멘트의 물성 보강에 미치는 영향을 조사하였다. 각 시편의 하중-변형 관계도로부터 굽힘강도, 탄성계수, 파괴에너지 및 파괴인성 값을 구하여 서로 비교하였다. 그리고 따로 충격에너지 실험도 수행하였으며 파괴에너지와 비교하였다. 휨강도 개선에는 무기(아스베스트) 섬유보강이 가장 효과적이었으며, 충격에너지의 보강섬유로는 유기(폴리아크릴) 섬유가 가장 좋았다. 한편 강 섬유는 휨 강도와 충격에너지 양자를 동시에 보강하는 데에 가장 적합했다. 또한 강 섬유는 모든 섬유 중에서 가장 높은 파괴에너지와 파괴인성 값을 나타내었다.
This study aims to investigate the effect of polytriazolesulfone(PTS) addition on fracture toughness of diglycidyl ether of bisphenol A(DGEBA) and 4,4'-diaminodiphenylsulfone(DDS). Various amounts of PTS were added to DGEBA/4,4'-DDS in diazide and dialkyne monomer forms and polymerized during the epoxy curing process. Fracture toughness(K1C), tensile properties and thermal stability of the PTS added epoxy resin were evaluated and compared with those of PES, the conventional high Tg toughening agent, added epoxy resin. Fracture toughness of the PTS added epoxy resin was dramatically improved up to 133%, as the amount of PTS added increased, whereas that of the PES added epoxy resin was improved by only 67%. The tensile strength of PTS added DGEBA/4,4'-DDS was similar to the epoxy resin without PTS and tensile modulus was improved by 20%. And thermal stability of the PTS added epoxy resin was improved up to 14%. Therefore, PTS addition to DGEBA/4,4'-DDS, as a toughening agent, is very effective way to improve its fracture toughness without any lowering in other properties.
Using two kinds of ZrO2 powder stabilized by 8 mol% and 3 mol% of Y2O3 several microstructures were designed; two single composition specimens of 8 mol% Y2O3-ZrO3 and 3 mol% Y2O3-ZrO2 and five mixture specimens with multi-layered structure and particulate mixture structure at a mixing ratio of 1:1 by weight. Electrical conductivities were measured from 250 to 75$0^{\circ}C$ in air using an impedance analyser, and fracture toughness at room temperature using the indentation method. Making the mixture structures was more effective in enhancing fracture toughness than electrical conductivity. At low temperatures 3 mol% Y2O3-ZrO2 showed the highest values in both electrical conductivity and fracture toughness, while at high temperature the specimens of alternately stacked planar and coarse granulated structure were most favorable.
Mode II interlaminar fracture behaviors of carbon fabric/epoxy composites, which are applicable to tilting train carbodies, was investigated by the ENF (End notched flexure) test. The specimens were made of CF3327 plain woven fabric with epoxy and a starter delamination at one end was made by inserting Teflon film with the thickness of 12.5$mu$m or 25.0$mu$m. The equation for mode II interlaminar fracture toughness was suggested based on the effective crack length from the compliance of load-displacement curve. Mode II interlaminar fracture toughness was evaluated for several types of the specimens. Also crack propagating behaviors and fracture surfaces were examined through an optical travelling scope and a scanning electron microscope.
본 연구는 온도에 따라 특성이 변하는 아스팔트 콘크리트의 파괴인성을 규명하기 위하여 기존의 유효균열 모델을 수정하는 연구를 다루고 있다. 본래의 ECM모델은 콘크리트와 같은 고체에 적용되도록 개발되어 재료의 포아슨 비를 고려하지 않는다. 하지만 아스팔트 콘크리트는 온도변화에 민감하여 온도에 따라 포아슨 비가 변화하므로 다양한 온도하에서 정확한 파괴 특성을 알기 위해서는 포아슨 비가 고려되어져야 한다. 3개의 개질아스팔트 결합재를 포함한 4가지 결합재를 사용하여 밀입도 아스팔트 혼합물을 제조하여 초기균열 보에 대한 3점 휨 시험을 $-5^{\circ}C$부터 $-35^{\circ}C$까지에서 수행하였다. 탄성계수, 휨강도 및 파괴인성을 시험을 통하여 구하였다. 시험결과 포아슨비가 고려되는 수정 ECM 공식을 사용하므로서 보다 정확한 값들을 얻을 수 있었다. 폴리머 개질 아스팔트 혼합물이 일반아스팔트 혼합물에 비하여 더 낮은 저온하에서 더 높은 강성과 파괴인성을 유지함을 알 수 있었다.
Ibrahim Albaijan;Hanan Samadi;Arsalan Mahmoodzadeh;Hawkar Hashim Ibrahim;Nejib Ghazouani
Computers and Concrete
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제34권2호
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pp.247-265
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2024
Measuring the fracture toughness of concrete in laboratory settings is challenging due to various factors, such as complex sample preparation procedures, the requirement for precise instruments, potential sample failure, and the brittleness of the samples. Therefore, there is an urgent need to develop innovative and more effective tools to overcome these limitations. Supervised learning methods offer promising solutions. This study introduces seven machine learning algorithms for predicting concrete's effective fracture toughness (K-eff). The models were trained using 560 datasets obtained from the central straight notched Brazilian disc (CSNBD) test. The concrete samples used in the experiments contained micro silica and powdered stone, which are commonly used additives in the construction industry. The study considered six input parameters that affect concrete's K-eff, including concrete type, sample diameter, sample thickness, crack length, force, and angle of initial crack. All the algorithms demonstrated high accuracy on both the training and testing datasets, with R2 values ranging from 0.9456 to 0.9999 and root mean squared error (RMSE) values ranging from 0.000004 to 0.009287. After evaluating their performance, the gated recurrent unit (GRU) algorithm showed the highest predictive accuracy. The ranking of the applied models, from highest to lowest performance in predicting the K-eff of concrete, was as follows: GRU, LSTM, RNN, SFL, ELM, LSSVM, and GEP. In conclusion, it is recommended to use supervised learning models, specifically GRU, for precise estimation of concrete's K-eff. This approach allows engineers to save significant time and costs associated with the CSNBD test. This research contributes to the field by introducing a reliable tool for accurately predicting the K-eff of concrete, enabling efficient decision-making in various engineering applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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