• Structural Engineering and Mechanics
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• 제81권5호
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• pp.575-589
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• 2022

In order to enhance the greenness in the strain-hardening composites and to reduce the high cost of typical polyvinyl alcohol fiber reinforced engineered cementitious composite (PVA-ECC), an affordable strain-hardening composite with green binder content has been proposed. For optimizing the strain-hardening behavior of cementitious composites, this paper investigates the effects of polypropylene fibers on the first cracking strength, fracture properties, and micromechanical parameters of cementitious composites. For this purpose, digital image correlation (DIC) technique was utilized to monitor crack propagation. In addition, to have an in-depth understanding of fiber/matrix interaction, scanning electron microscope (SEM) analysis was used. To understand the effect of fibers on the strain hardening behavior of cementitious composites, ten mixes were designed with the variables of fiber length and volume. To investigate the micromechanical parameters from fracture tests on notched beam specimens, a novel technique has been suggested. In this regard, mechanical and fracture tests were carried out, and the results have been discussed utilizing both fracture and micromechanical concepts. This study shows that the fiber length and volume have optimal values; therefore, using fibers without considering the optimal values has negative effects on the strain-hardening behavior of cementitious composites.

• Advances in nano research
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• 제15권5호
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• pp.467-484
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• 2023

Despite the significant features of fiber-reinforced cementitious composites (FRCCs), including better mechanical, fractural, and durability performance, their high content of cement has restricted their use in the construction industry. Although ground granulated blast furnace slag (GGBFS) is considered the main supplementary cementitious material, its slow pozzolanic reaction stands against its application. The addition of nano-sized mineral modifiers, including nano-silica (NS), is an alternative to address the drawbacks of using GGBFS. The main object of this empirical and numerical research is to examine the effect of NS on the strain-hardening behavior of cementitious composites; ten mixes were designed, and five levels of NS were considered. This study proposes a new method, using a four-point bending test to assess the use of nano-silica (NS) on the flexural behavior, first cracking strength, fracture energy, and micromechanical parameters including interfacial friction bond strength and maximum bridging stress. Digital image correlation (DIC) was used for monitoring the initiation and propagation of the cracks. In addition, to attain a deep comprehension of fiber/matrix interaction, scanning electron microscope (SEM) analysis was used. It was discovered that using nano-silica (NS) in cementitious materials results in an enhancement in the matrix toughness, which prevents multiple cracking and, therefore, strain-hardening. In addition, adding NS enhanced the interfacial transition zone between matrix and fiber, leading to a higher interfacial friction bond strength, which helps multiple cracking in the composite due to the hydrophobic nature of polypropylene (PP) fibers. The findings of this research provide insight into finding the optimum percent of NS in which both ductility and high tensile strength of the composites would be satisfied. As a concluding remark, a new criterion is proposed, showing that the optimum value of nano-silica is 2%. The findings and proposed method of this study can facilitate the design and utilization of green cementitious composites in structures.

• Computers and Concrete
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• 제29권 5호
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• pp.347-360
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• 2022

Fiber-reinforced cementitious composites (FRCC) have emerged as a response to the calls for strong, ductile and sustainable concrete mixes. FRCC has shown outstanding mechanical properties and ductility where special fibres are used in the mixes to give it the strength and the ability to exhibit strain hardening. With the possibility of designing the FRCC mixes to include sustainable constituents and by-products materials such as fly ash, FRCC started to emerge as a green alternative as well. To be able to design mixes that achieve these conflicting properties in concrete, there is a need to understand the composition effect on FRCC and optimize these compositions. Therefore, this paper aims to investigate the influence of FRCC compositions on the properties of fresh and hardened of FRCC and then to optimize these mix compositions using factorial design approach. Three factors, water-to-binder ratio (w/b), mineral admixtures (total of fly ash and metakaolin by cement content (MAR)), and metakaolin content (MK), were investigated to determine their effects on the properties of fresh and hardened FRCC. The results show the importance of combining both FA and MK in obtaining a satisfactory fresh and mechanical properties of FRCC. Models were suggested to elucidate the role of the studied factors and a method for optimization was proposed.

• 비파괴검사학회지
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• 제27권2호
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• pp.148-156
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• 2007

섬유복합재료의 역학적인 관점에서 볼 때 PVA-ECC (polyvinyl alcohol-engineered cementitious composite)의 섬유분산성 평가는 매우 중요한 요소이다. 그러나 PVA 섬유의 낮은 명암비 때문에 시멘트계 재료와 섬유를 구별하기가 어려우므로, PVA-ECC의 섬유분산성 평가를 하기에는 어려운 점이 있다. 이 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 PVA-ECC 내의 섬유분산성을 평가할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 형광의 원리를 이용하여 섬유복합재료 단면에서 PVA 섬유가 초록빛을 발하는 이미지를 얻었고, PVA-ECC 시편에 대한 섬유분산성은 형광 현미경에 부착된 CCD (charge coupled device) 카메라를 통하여 얻어진 이미지를 이미지 프로세싱 기법과 통계적인 방법을 이용하여 평가하였다. 또한 형상분석을 통하여 섬유의 방향성이 분산성에 미치는 영향을 파악하였으며, 판별함수기법과 분수령 알고리즘을 이용하여 섬유 검출 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제시하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제89권4호
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• pp.349-362
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• 2024

High-performance fiber-reinforced cement composites (HPFRCC) are new materials created and used to repair, strengthen, and improve the performance of different structural parts. When exposed to tensile tension, these materials show acceptable strain-hardening. All of the countries of the globe currently seem to have a need for these building materials. This study aims to create a low-carbon HPFRCC (high ductility) that is made from materials that are readily available locally which has the right mechanical qualities, especially an increase in tensile strain capacity and environmental compatibility. In order to do this, the effects of fiber volume percent (0%, 0.5%, 1%, and 2%), and determining the appropriate level, filler type (limestone powder and silica sand), cement type (ordinary Portland cement, and limestone calcined clay cement or LC3), matrix hardness, and fiber type (ordinary and oxygen plasma treated polypropylene fiber) were explored. Fibers were subjected to oxygen plasma treatment at several powers and periods (50 W and 200 W, 30, 120, and 300 seconds). The influence of the above listed factors on the samples' three-point bending and direct tensile strength test results has been examined. The results showed that replacing ordinary Portland cement (OPC) with limestone calcined clay cement (LC3) in mixtures reduces the compressive strength, and increases the tensile strain capacity of the samples. Furthermore, using oxygen plasma treatment method (power 200 W and time 300 seconds) enhances the bonding of fibers with the matrix surface; thus, the tensile strain capacity of samples increased on average up to 70%.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2008년도 춘계 학술발표회 제20권1호
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• pp.1009-1012
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• 2008

섬유복합재료의 우수한 인장 성능은 섬유가 매트릭스의 균열 면에서 가교작용을 함으로써 발현되기 때문에 섬유의 분산성이 복합재료의 성능에 결정적인 영향을 미치게 된다. 그러나 PVA(Polyvinyl alcohol) 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유복합재료의 경우 PVA 섬유와 매트릭스 사이의 낮은 명암비와 PVA의 비전도성 특징으로 인하여 섬유의 위치 및 분포 특성을 정량적으로 평가히는 방법은 연구가 미흡한 실정이다. 이 연구에서는 PVA 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유 복합재료의 섬유 분포 특성 등을 평가할 때 가장 중요한 과정인 섬유의 검출에 대하여 검출 성능을 향상 시킬 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 제안한 알고리즘은 형광 현미경을 사용하여 얻은 섬유 이미지를 유형별로 분류하고, 분류된 분류된 섬유 이미지의 특성에 따라 분수령 알고리즘(watershed algorithm)과 형태학적 재구성(morphological reconstruction)을 이용하여 보다 정확히 섬유를 검출하는 과정으로 구성된다. 이 과정에서 섬유 이미지를 총 5가지 유형으로 분류하였으며, 인공신경회로망을 분류기로 구축하였다. 또한 구축한 분류기를 통해 분류된 5가지 섬유 이미지 유형 중에서 잘못 검출된 섬유이미지를 분수령 알고리즘과 형태학적 재구성을 통하여 섬유를 정확히 검출할 수 있는 기법을 제안하였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.513-522
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• 2008

섬유복합재료의 우수한 인장 성능은 섬유가 매트릭스의 균열 면에서 가교작용을 함으로써 발현되기 때문에 섬유의 분포 특성이 복합재료의 성능에 결정적인 영향을 미치게 된다. 그러나 PVA 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유복합재료의 경우 PVA 섬유와 매트릭스 사이의 낮은 명암비와 PVA의 비전도성 특징으로 인하여 섬유의 위치 및 분포특성을 정량적으로 평가히는 방법은 연구가 미흡한 실정이다. 이 연구에서는 PVA 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유복합재료의 섬유 분포 특성 등을 평가할 때 가장 중요한 과정인 섬유의 검출에 대하여 검출 성능을 향상 시킬 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 제안한 알고리즘은 형광 현미경을 사용하여 얻은 섬유 이미지를 유형별로 분류하고, 분류된 분류된 섬유 이미지의 특성에 따라 분수령 알고리즘 (watershed algorithm)과 형태학적 재구성 (morphological reconstruction)을 이용하여 보다 정확히 섬유를 검출하는 과정으로 구성된다. 이 과정에서 섬유 이미지를 총 5가지 유형으로 분류하였으며, 인공신경회로망(ANN)을 분류기로 활용하기 위하여 형상 특성을 나타내는 5가지 특징값 즉, $F_s$, $F_c$, $F_p$, $F_l$과 $F_{rl}$을 추출하였다. 추출된 특징값에 대한 데이터베이스를 구축하여 ANN을 학습하여 분류기를 구축함으로써 섬유의 유형을 자동으로 분류할 수 있도록 하였다. 또한 5가지 섬유 이미지 유형 중에서 잘못 검출된 섬유이미지를 분수령 알고리즘과 형태학적 재구성을 통하여 섬유를 정확히 검출할 수 있는 기법을 제안하였다.