This paper is to investigate of microhardness, adhesive strength, tensile strength, and fatigue strength of ceramic sprayed steel. Rotary bending fatigue tests have been conducted at room temperature in air and 3% NaCl solution using specimens of carbon steel(S45C) with sprayed coating layers of Ni-4.5% Al(under coating) and $TiO_2$ (top coating). The microhardness has been improved at $800^{\circ}C$ heat treatment and 150mm spraying distance. Tensile strength of the sprayed steel is dependent on the substrate strength. The fatigue strength of the sprayed steel is larger than that of substrate due to blasting and constraint surface of plastic deformation effect. In low stress level, the corrosion fatigue strength of the sprayed steel were lower than that of fatigue strength in air by corrosion.
The pitting behaviours of 304L and 316L stainless steels were investigated at $3^{\circ}C$ to $90^{\circ}C$ in 1 M solutions of NaCl, NaBr and NaI by potentiodynamic polarization. The temperature dependences of the pitting potential varied according to the anion, being near linear in bromide but exponential in chloride. As a result, at low temperatures grades 304L and 316L steel are most susceptible to pitting by bromide ions, while at high temperatures both stainless steels were more susceptible to pitting by small chloride anions than the larger bromide and iodide. Thus, increasing temperature appears to favour attack by smaller anions. This paper will attempt to rationalise both of the above findings in terms of the point defect model. Initial findings are that qualitatively this approach can be reasonably successful, but not at the quantitative level, possibly due to insufficient data on the mechanical properties of thin passive films.
Aluminum source in an Al-Fe coating reacts with molten carbonate and develops a protective $LiAlO_2$ layer on the coating surface during operation of molten carbonate fuel cells (MCFC). However, if aluminum content in an Al-Fe coating decreases to a critical level for some reasons during MCFC operation, a stable and continuous $LiAlO_2$ protective layer can no longer be maintained. The aluminum content in an Al-Fe coating can be depleted by two different processes; one is by corrosion reaction at the surface between the aluminum source in the coating and molten carbonate, and the other is inward-diffusion of aluminum atoms within the coating into a substrate. In these two respects, therefore, the decreasing rate of aluminum concentration in an Al-Fe coating was measured, and then the influences of these two aspects on the lifetime of Al-Fe coating were investigated, respectively.
It is usual to use hydrophilic-coated aluminum foil for evaporator fin of air-conditioners to reduce air flow resistance caused by the water droplets condensed on the fin surface. The major effect of a hydrophilic coating is to reduce the contact angle of the condensate and prevent bridging of the condensate between the adjacent fins. The performance of hydrophilic coating generally tends to be degraded as it is used since the coating material is washed down by the condensate. In the present work, several types of hydrophilic coatings were evaluated in terms of durability of hydrophilicity, corrosion resistance and heat resistance. Results showed that an improved hydrophilic coating of resin type presented superb qualify in terms of durability and corrosion resistance while having almost the same level of qualify in heat resistance compared with the others.
The increase of carbon contents in fly ashes accelerate the corrosion of steel embedded in ordinary portland cement mortar. Cement losses its identity of colour, when the % of carbon is increased. More than 60[%] area was rusted, when carbon content is increased beyond 8[%] for the exposure period of one year. Comparable corrosion rate with OPC was obtained up to 6[%] carbon level only. The tolerable limit of replacement for various admixed carbon system under aggressive alternate wetting and drying condition with 3[%] NaCl was found to be 6 to 8[%].
In this study, the extreme learning machine and deep learning models were devised to estimate the bond strength of corroded reinforcement in concrete. The six inputs and one output were used in this study. The compressive strength, concrete cover, bond length, steel type, diameter of steel bar, and corrosion level were selected as the input variables. The results of bond strength were used as the output variable. Moreover, the Analysis of variance (Anova) was used to find the effect of input variables on the bond strength of corroded reinforcement in concrete. The prediction results were compared to the experimental results and each other. The extreme learning machine and the deep learning models estimated the bond strength by 99.81% and 99.99% accuracy, respectively. This study found that the deep learning model can be estimated the bond strength of corroded reinforcement with higher accuracy than the extreme learning machine model. The Anova results found that the corrosion level was found to be the input variable that most affects the bond strength of corroded reinforcement in concrete.
In the present work, the capacity ratings of steel truss bridges have been carried out incorporating dynamic effect of moving vehicles and its accumulating effect as fatigue. Further, corrosion in the steel members has been taken into account to examine the rating factor. Dynamic effect has been considered in the rating procedure making use of impact factors obtained from simulation studies as well as from codal guidelines. A steel truss bridge has been considered to illustrate the approach. Two levels of capacity ratings- the upper load level capacity rating (called operating rating) and the lower load level capacity rating (called inventory rating) were found out using Load and Resistance Factor Design (LRFD) method and a proposal has been made which incorporates fatigue in the rating formula. Random nature of corrosion on the steel member has been taken into account in the rating by considering reduced member strength. Partial safety factor for each truss member has been obtained from the fatigue reliability index considering random variables on the fatigue parameters, traffic growth rate and accumulated number of stress cycle using appropriate probability density function. The bridge has been modeled using Finite Element software. Regressions of rating factor versus vehicle gross weight have been obtained. Results show that rating factor decreases when the impact factor other than those in the codal provisions are considered. The consideration of fatigue and member corrosion gives a lower value of rating factor compared to those when both the effects are ignored. In addition to this, the study reveals that rating factor decreases when the vehicle gross weight is increased.
Durability problems of gas diffusion layer(GDL) is one of the important issues for accomplishing commercialization of proton exchange membrane fuel cell(PEMFC). GDL is strongly related to the performance of PEMFC because one of the main function of GDL is to work as a path of fuel, air and water. When the GDL is degraded, it causes water balance problems such as the flooding phenomenon. Thus, investigating the durability characteristics of the GDL is important and understanding the GDL degradation process is needed. In this study, the GDLs are degraded by carbon corrosion stress method which is the electrochemical degradation mode. To determine the effects of carbon corrosion of the GDL, 1.45 V of potential is imposed for 96 hours. In this manner, in the previous research, the structure between the substrate and the MPL is weaken. Further investigations are needed to clarify this phenomenon. Therefore, in this study, the carbon corrosion stress method is carried out with GDLs which have various MPL penetration levels and the effects of the MPL penetration level on the characteristics change of the GDL are analyzed. The changes in characteristics are measured with various properties of GDL such as weight, thickness and static contact angle. The degraded GDL shows loss of their properties.
Aman Kumar;Harish Chandra Arora;Nishant Raj Kapoor;Denise-Penelope N. Kontoni;Krishna Kumar;Hashem Jahangir;Bharat Bhushan
Computers and Concrete
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제32권2호
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pp.119-138
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2023
Concrete carbonation is a prevalent phenomenon that leads to steel reinforcement corrosion in reinforced concrete (RC) structures, thereby decreasing their service life as well as durability. The process of carbonation results in a lower pH level of concrete, resulting in an acidic environment with a pH value below 12. This acidic environment initiates and accelerates the corrosion of steel reinforcement in concrete, rendering it more susceptible to damage and ultimately weakening the overall structural integrity of the RC system. Lower pH values might cause damage to the protective coating of steel, also known as the passive film, thus speeding up the process of corrosion. It is essential to estimate the carbonation factor to reduce the deterioration in concrete structures. A lot of work has gone into developing a carbonation model that is precise and efficient that takes both internal and external factors into account. This study presents an ML-based adaptive-neuro fuzzy inference system (ANFIS) approach to predict the carbonation depth of fly ash (FA)-based concrete structures. Cement content, FA, water-cement ratio, relative humidity, duration, and CO2 level have been used as input parameters to develop the ANFIS model. Six performance indices have been used for finding the accuracy of the developed model and two analytical models. The outcome of the ANFIS model has also been compared with the other models used in this study. The prediction results show that the ANFIS model outperforms analytical models with R-value, MAE, RMSE, and Nash-Sutcliffe efficiency index values of 0.9951, 0.7255 mm, 1.2346 mm, and 0.9957, respectively. Surface plots and sensitivity analysis have also been performed to identify the repercussion of individual features on the carbonation depth of FA-based concrete structures. The developed ANFIS-based model is simple, easy to use, and cost-effective with good accuracy as compared to existing models.
This paper focuses on the estimation of durability and service-life of reinforced concrete structures in Wolsong Low- and intermediate-level wastes Disposal Center (WLDC) in Korea. There are six disposal silos located in the saturated environment. The silo concrete is degraded due to reactions with groundwater and chemical attacks, and finally it will lose its properties as a transport barrier. The infiltration of sulfate and magnesium, leaching of potassium hydroxide, and chlorine induced corrosion are the most significant factors for degradation of reinforced concrete structure in underground environment. From the result of evaluation of the degradation time for each factor, the degradation rate of the reinforced concrete due to sulfate and magnesium is $1.308{\times}10^{-3}cm/yr$, and it is estimated to take 48,000 years for full degradation while potassium hydroxide is leached in depth of less than 1.5 cm at 1,000 years after the initiation of degradation. In case of chlorine induced corrosion, it takes 1,648 years to initiate corrosion in the main reinforced bar and 2,288 years to reach the lifetime limit of the structural integrity, and thus it is evaluated as the most significant factor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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