Full Curve Damage Process of Polypropylene Fiber Reinforced Mortars under Dynamic Tensile Loading Based on Acoustic Emission Technique


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

The study of the full curve damage process of polypropylene fiber reinforced mortars under medium strain rate (10–6 s–1–10–4 s–1) could enrich the understanding of the dynamic damage characteristics of polypropylene fiber reinforced structures. In order to explore the physical mechanisms of polypropylene fiber in the dynamic damage process of the polypropylene fiber reinforced mortars. The real-time dynamic acoustic emission (AE) technology was applied to monitor the damage process of polypropylene fiber reinforced mortars at different strain rates. The analysis of characteristics of AE wavelet energy spectrum and the average AE peak frequency of polypropylene fiber reinforced mortars with different polypropylene fiber content at different strain rates were conducted. The results show that with the accumulation of damage, the AE wavelet energy spectrum in ca8 frequency band increases first and then decreases and the average AE peak frequency increases gradually. The AE wavelet energy spectrum in ca8 frequency band and the average AE peak frequency decreases gradually with the increase of the strain rate, but them increases first and then decreases with the increase of polypropylene fiber content. The above AE characteristics could provide important information for the identification of dynamic damage mechanism of polypropylene reinforced fiber mortars.

Об авторах

Wang Yan

College of Civil and Transportation Engineering

Автор, ответственный за переписку.
Email: drwanghhu@126.com
Китай, Nanjing, 210098

Chen Jie

College of Civil and Transportation Engineering

Email: drwanghhu@126.com
Китай, Nanjing, 210098

Zhou Li

College of Civil and Transportation Engineering

Email: drwanghhu@126.com
Китай, Nanjing, 210098

Chen Zhi

School of Architecture and Civil Engineering

Email: drwanghhu@126.com
Китай, Nanjing, 210001

Hu Xiang

College of Civil and Transportation Engineering

Email: drwanghhu@126.com
Китай, Nanjing, 210098

Ge Lu

College of Civil and Transportation Engineering

Email: drwanghhu@126.com
Китай, Nanjing, 210098

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2018

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».