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    Modelagem computacional de concreto reforçado com fibras de aço

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    R - D - VICTOR SLOBODA.pdf (3.968Mb)
    Data
    2022
    Autor
    Sloboda, Victor
    Metadata
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    Resumo
    Resumo: Novas tecnologias de construção são desenvolvidas visando melhorar o desempenho estrutural. Uma tecnologia muito promissora é a do concreto reforçado com fibras de aço (CRFA), que consiste em acrescentar fibras de aço na mistura do concreto, junto com as armaduras de aço. O concreto é um material frágil cuja resistência à tração é muito inferior à resistência à compressão. As armaduras de aço incrementam o comportamento à tração e garantem mais ductilidade ao concreto. As fibras de aço realizam um trabalho suplementar e aumentam a resistência à fissuração e ao lascamento. O uso de CRFA é recomendado em túneis, pontes, pavimentos, tubulações de esgoto (situações nas quais as tensões de tração são consideráveis) e estruturas de concreto pré-fabricado. Embora o CRFA seja considerado promissor, ainda existem poucos modelos computacionais confiáveis para analisar e prever o comportamento do CRFA. A distribuição das fibras é aleatória, porém fortemente influenciada pelo lançamento, tornando o concreto anisotrópico. Além da distribuição, diversos atributos das fibras (por exemplo, comprimento, ângulo, forma e profundidade cravada) também intervêm no comportamento do CRFA. Essas variações dificultam a modelagem. É possível observar que as fibras possuem um considerável papel como ponte de transferência de tensões em fissuras. Para desenvolver este trabalho, usou-se uma abordagem computacional, por meio do Método dos Elementos Finitos (MEF), e o método de Newton-Raphson para se proceder com a análise não linear, incluindo-se também a técnica de comprimento de arco para se obter o trecho descendente da curva carga-deslocamento. O comportamento do material depois do início da fissuração foi implementado utilizando-se um modelo de dano, baseado em Mazars, por meio das equações da Mecânica do Dano Contínuo. Os resultados são comparados com dados experimentais obtidos de testes de flexão e encontrados na literatura e mostram boa aderência e relativa aproximação com esses resultados.
     
    Abstract: New building technologies are developed with the goal of improving structural performance. One very promising technology is the steel fiber reinforced concrete (SFRC), which consists in adding steel fibers in the concrete mixture together with steel reinforcement. Concrete is a fragile material whose tensile resistance is very lower than compressive. Steel reinforcement enhances the tensile behavior and grants more ductility to concrete. Steel fibers make supplementary work and increase the cracking and spalling resistance. The usage of SFRC is recommended in tunnels, bridges, pavements, sewage ducts (situations in which tensile tensions are considerable) and precast concrete structures. Although SFRC is considered promising, there are still a few reliable computational models to analyze and predict the behavior of SFRC. The distribution of fibers is random but is strongly influenced by casting, making concrete anisotropic. Besides distribution, various attributes of the fibers (for example length, angle, shape and embedded depth) also intervene on SFRC behavior. These variations make the modeling difficult. It is possible to observe that the fibers have a considerable role in crack bridging. To develop this work, is used a numerical and computational approaching, by the Finite Element Method (FEM), and the Newton-Raphson method to proceed with nonlinear analysis, including also the arc lenght technique to obtain the descendant sector of the load-displacement curve. The behavior of the material after cracking was implemented using a damage model based on Mazars, by the equations of Mechanics of Continuum Damage. The results are compared with experimental data obtained from flexural tests and found in the literature and they show good adherence and reasonable approximation with such results.
     
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/80818
    Collections
    • Dissertações [102]

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