شماره ركورد
21159
شماره راهنما(اين فيلد مربوط به كارشناس ميباشد لطفا آن را خالي بگذاريد)
۲۱۱۵۹
پديد آورنده
مجتبي اجتماعي
عنوان
بررسي تجربي و مدلسازي رفتار خمشي كامپوزيت سيماني تقويت شده با الياف
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
رشته تحصيلي
مهندسي پليمر
سال تحصيل
۱۳۹۵-۱۳۹۸
تاريخ دفاع
۱۳۹۸/۰۴/۳۰
استاد راهنما
دكتر مسعود جمشيدي
استاد مشاور
دكتر جعفر سبحاني
دانشكده
مهندسي شيمي، نفت و گاز
چكيده
كامپوزيت¬هاي سيماني تقويت شده با الياف با عملكرد بالا (HPFRCC ) نوعي از كامپوزيت¬هاي سيماني هستند كه بعد از از اولين ترك، به جاي رفتار ترد و شكننده، رفتار سخت¬شوندگي كرنشي از خود نشان مي¬دهند. كامپوزيت¬هاي سيماني مهندسي شده (ECC ) نوعي از HPFRCCها هستند كه از الياف كوتاه به عنوان تقويت كننده استفاده كرده و كرنش كششي در حدود % 6 – 3 دارند. در اين پژوهش از الياف كوتاه پلي¬پروپيلن (PP) و پلي¬وينيل¬الكل (PVA) و تركيب آنها به عنوان تقويت كننده ECC استفاده شده است. هر دو نوع الياف در چهار كسر حجمي مختلف % 5/0، % 1، % 5/1 و % 2 مورد استفاده قرار گرفتند. الياف PP چهار شكل سطح مقطع مختلف دارند كه عبارتند از: توخالي، دايروي، مثلثي و سه پره. الياف PP در طول¬هاي mm 6، mm 9 و mm 12 و الياف PVA در طول mm 6 مورد استفاده قرار گرفتند. رفتار خمشي نمونه¬ها با كمك دستگاه يونيورسال بدست آمد. همچنين علاوه بر استحكام خمشي، ظرفيت جذب انرژي (طاقت) نمونه¬ها نيز از طريق مساحت زير منحني نيرو – خيز خمشي محاسبه شد. علاوه بر آن، نتايج استحكام خمشي در متلب با كمك سه روش رگرسيون، شبكه عصبي و انفيس مدل شدند. نتايج نشان مي¬دهد كه الياف PVA باعث افزايش استحكام خمشي و الياف PP باعث افزايش طاقت مي¬شوند. در حالتي كه از يك نوع ليف استفاده شود، الياف توخالي با طول mm 12 و كسر حجمي % 2 بهترين عملكرد را دارند، زيرا استحكام خمشي و طاقت را % 32 و % 6637 نسبت به نمونه شاهد افزايش مي¬دهد. در حالت تركيبي نيز نمونه حاوي الياف مثلثي به طول mm 9 و كسر حجمي % 5/1 استحكام خمشي را % 71 و ظرفيت جذب انرژي را % 146 افزايش مي-دهد. نتايج مدلسازي نيز نشان مي¬دهد كه در شبكه عصبي مدلي با تعداد نورون¬هاي 7 و 8 در لايه¬هاي مخفي و در انفيس مدلي با تابع عضويت bell-shaped نتايج بهتري دارند.
تاريخ ورود اطلاعات
1398/07/15
عنوان به انگليسي
ٍExperimental investigation and Modelling of Fiber Reinforced Cementitious Composites
تاريخ بهره برداري
7/20/2020 12:00:00 AM
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
مجتبي اجتماعي
چكيده به لاتين
High performance fiber reinforced cementitious composites (HPFRCCs) are a kind of cementitious composites that exhibit strain hardening behavior after the first crack, instead of a brittle behavior. Engineered cementitious composites (ECCs) are a group of HPFRCC that uses short fibers as reinforcers and have a tensile strain of about 3-6%. In current study, polypropylene (PP) and polyvinyl alcohol (PVA) short fibers and their combinations have been used as ECC reinforcers. Both fibers were used in four different volume fractions of 0.5%, 0.1%, 1.5% and 2.0%. The PP fibers were in four different shapes including hollow, circular, delta and trilubal. The PP fibers were used in lengths of 6, 9 and 12 mm, and the PVA fibers had a length of 6 mm. The bending behavior of the samples was obtained by a universal testing machine. Also, in addition to the flexural strength, the toughness of the samples was also calculated from the area of the load-deflection curve. Then, the flexural strength results were modeled in MATLAB using regression, neural network and ANFIS. The results showed that PVA and PP fibers improved flexural strength and toughness, respectively. Hollow fibers with a length of 12 mm were the best case of using single fibers and when it used in 2 vol.%, flexural strength and toughness increased up to 32% and 37% in comparision to the blank sample, respectively. Also, in combination of two fibers, the sample containing PP delta fibers with a length of 9 mm and a volume fraction of 1.5% and PVA fibers with a volume fraction of 0.5% was the best, which increased the flexural strength and toughness up to 71% and 146%, respectively. Modeling results also showed that neural network and ANFIS are better methods for modeling and provide more accurate results. In neural network, a model with a neuron numbers of 8 and 7 was the best. In anfis, a model with bell-shaped membership function was the most accurate one.