必贏3003no1線路檢測中心必贏3003no1線路檢測中心岳健廣教授及其團隊成員在工程領域SCI一區(qū)TOP學術期刊《Cement and Concrete Composites》(IF=7.586)發(fā)表題為“Uniaxial tension damage mechanics of steel fiber reinforced concrete using acoustic emission and machine learning crack mode classification”。論文第一作者及通訊作者為岳健廣教授，共同作者還有中國工程院外籍院士、同濟大學兼職教授D.E. Beskos。
鋼纖維混凝土因具有優(yōu)良的力學性能，常被用于高性能混凝土結構。論文針對鋼纖維混凝土材料非線性力學行為模擬問題，基于斷裂力學原理，提出了一種基體-纖維橋接作用耦合的力學模型，進而推導得到以開裂過程自由能釋放所表示的損傷演化方程。此外，提出了一種基于聲發(fā)射特性判別微觀開裂模式的機器學習算法，以監(jiān)測并判別I型開裂與II型開裂兩類裂縫開裂模式的自由能釋放。論文所提出的鋼纖維混凝土受拉損傷本構方程能夠準確反映在單周受拉作用下材料的強度、峰值后軟化或硬化行為、加卸載剛度的衰減情況。
文章在線網址：https://doi.org/10.1016/j.cemconcomp.2021.104205。
作者：必贏3003no1線路檢測中心 審核：方海
纖維-基體橋接作用耦合模型
基于聲發(fā)射特性判別微觀開裂模式的機器學習算法
本構模型驗證對比
本構模型的應用驗證