在恶劣环境下新一代玻璃纤维增强聚合物条的短光束切割强度:实验研究和人工神经网络预测模型
1Civil and Environmental Engineering Department, King Fahd University of Petroleum & Minerals, Dhahran 31261, Saudi Arabia.
Polymers
|December 17, 2024
概括
较新的玻璃纤维增强聚合物 (GFRP) 条与较旧的类型相比,在恶劣条件下表现出优越的耐用性和强度保留. 先进的模型准确地预测了这种性能.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 土木工程 土木工程是指土木工程.
- 聚合物科学 聚合物科学
背景情况:
- 玻璃纤维增强聚合物 (GFRP) 条提供耐腐蚀性,但它们在恶劣环境中的长期耐用性需要彻底调查.
- 了解GFRP在性,酸性和水性条件下的降解机制对于其在建筑中的广泛应用至关重要.
研究的目的:
- 为了评估新一代涂砂 (SG) 和带 (RG) GFRP条的短束切割强度 (SBSS) 的保留.
- 在各种环境条件下,将新一代GFRP条与旧一代 (SG-O,RG-O1,RG-O2) 的耐用性进行比较.
- 开发和验证GFRP强度保留的预测模型.
主要方法:
- 在高达12个月的时间内,将GFRP条标本暴露在性,酸性和水性条件下.
- 在高温和环境实验室条件下进行测试.
- 开发和比较人工神经网络 (ANN) 和线性回归模型来预测SBSS保留.
主要成果:
- 新一代SG和RG GFRP条与旧一代条 (56-88%) 相比,SG和RG的SBSS保留率显著更高 (61-100%,RG的90-98%).
- 耐用性因环境条件而异,新一代条条在所有测试场景中表现出卓越的性能.
- 在预测GFRP条SBSS保留方面,ANN模型 (R2=0.95) 证明比线性回归 (R2=0.76) 更准确.
结论:
- 新一代GFRP条条在恶劣的环境中表现出增强的耐用性和优越的强度保留.
- 开发的ANN模型为预测GFRP条的长期性能提供了可靠的工具.
- 这些发现支持在苛刻的结构应用中使用先进的GFRP复合材料的增加.
