Mechanical behavior and stochastic characteristic of low-carbon high-performance concrete under uniaxial tensile loading
一軸引張荷重下での低炭素高強度コンクリートの力学的挙動と確率的特性 (AI 翻訳)
Fangchun Liao, Yin Chi, Lihua Xu, Zhihao Tong, Benhao Gao, Zimiao Zhang, Mei Fang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、産業副産物を高配合した低炭素高強度コンクリート(LC-HPC)の一軸引張試験を実施し、炭素排出量を49.49%~65.66%削減できることを示した。また、ハイブリッド繊維の添加により引張強度とひずみが向上し、確率的応力-ひずみモデルを構築した。
English
This study conducts uniaxial tensile tests on low-carbon high-performance concrete (LC-HPC) with high dosages of industrial by-products, showing carbon emission reductions of 49.49%-65.66%. Hybrid fibers improve peak stress and strain, and a stochastic stress-strain model is developed.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本の建設分野でもカーボンニュートラルに向けた低炭素材料の開発が進んでおり、本研究成果はLC-HPCの実用化に向けた基礎データとして有用である。
In the global GX context
This paper provides empirical evidence on emission reductions from low-carbon concrete, relevant for global construction decarbonization efforts, though it does not directly address disclosure frameworks or policy.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides experimental data and stochastic model for low-carbon concrete design.
🏢実務担当者:Can use the findings for developing low-carbon concrete products.
📄 抄録(日本語訳)
抄録 従来のセメント系材料の大規模適用によってもたらされる炭素排出の課題に対処するため、産業副産物を高混和率で高性能コンクリートに混入することは、持続可能な戦略となる。このアプローチに基づき、低炭素排出と高強度・高靭性を併せ持つ低炭素高性能コンクリート(LC-HPC)が開発された。本研究では、産業副産物を高混和率で混入した高性能コンクリートの排出削減ポテンシャル、強度、ピークひずみ、応力–ひずみ関係、およびそれらの確率的特性を、10グループ360体の供試体を用いた一軸引張試験および割裂引張試験を含む包括的な実験プログラムを通じて調査する。主要な変数には、セメント置換率(rCRR)、鋼繊維(SF)体積混入率、およびポリプロピレン繊維(PF)体積混入率が含まれ、これらは引張性能に影響を及ぼす可能性のあるランダム因子として考慮される。結果は、産業副産物の混入により、従来の高性能コンクリートと比較してLC-HPCの炭素排出量を49.49%から65.66%削減できることを示している。一方、ハイブリッド繊維の混入は、ピーク引張応力を42.7%、ピーク引張ひずみを54.0%向上させ、残留応力と延性も大幅に向上させる。特に、PFはSFによって導入される高い変動性を緩和することに寄与し、ピーク応力とピークひずみの変動係数をそれぞれ最大30.25%および44.85%低減する。試験結果に基づき、LC-HPCの引張挙動に対する新しい確率的応力–ひずみモデルが開発・検証され、一軸引張の確率的力学応答を効果的に予測できるため、LC-HPC構造性能の精密設計と確率的評価に対して信頼性の高い理論的根拠と技術的支援を提供する。
AI 翻訳(deepseek-v4-flash)。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。
📄 Abstract(原文)
Abstract To meet the carbon emission challenges posed by the large-scale application of traditional cement-based materials, incorporating industrial by-products at high dosages into high-performance concrete serves as a sustainable strategy. Based on this approach, low-carbon high-performance concrete (LC-HPC) has been developed, featuring low carbon emissions alongside high strength and high toughness. This study investigates the emission reduction potential, strength, peak strain, stress–strain relationship, and their stochastic properties of high-performance concrete incorporating high dosages of industrial by-products through a comprehensive experimental program involving 360 specimens across 10 groups, subjected to uniaxial and splitting tensile tests. The key variables include the cement replacement ratio ( r CRR ), steel fiber (SF) volume fraction, and polypropylene fiber (PF) volume fraction, which are considered random factors potentially influencing tensile performance. Results demonstrate that incorporating industrial by-products can reduce carbon emissions in LC-HPC by 49.49% to 65.66% compared to conventional high-performance concrete. Meanwhile, the incorporation of hybrid fibers improves peak tensile stress by 42.7% and peak tensile strain by 54.0%, while also substantially enhancing residual stress and ductility. Notably, PF contributes to mitigating the high variability introduced by SF, reducing the coefficient of variation in peak stress and peak strain by up to 30.25% and 44.85%, respectively. Based on the test results, a new stochastic stress–strain model for LC-HPC tensile behavior is developed and validated, which can effectively predict the uniaxial tensile stochastic mechanical response, thereby providing a reliable theoretical basis and technical support for the refined design and stochastic evaluation of LC-HPC structural performance.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1007/s44242-026-00103-2first seen 2026-05-17 06:02:45 · last seen 2026-05-28 05:01:53
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。