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Tomographic analysis of fiber-reinforced cementitious composites for resilient smart city : 레질리언트 스마트시티 구축을 위한 섬유보강 시멘트 복합체의 X선 토모그래피 분석

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Authors

배준일

Advisor
문주혁
Issue Date
2021
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
UHPFRCX-ray computed tomographywatershed algorithmimage processingfiber orientationfiber segmentation
Description
학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 건설환경공학부, 2021.8. 문주혁.
Abstract
초고성능 섬유강화 콘크리트 (UHPFRC)는 기계적 물성과 내구성이 뛰어난 건설 재료이다. 콘크리트 내부에 함입된 강섬유의 분포 및 방향성은 UHPFRC의 물성에 결정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 강섬유 함량을 달리한 UHPFRC 샘플을 제작하여 내부 강섬유의 분포 변화를 분석하였다. 제작된 샘플들을 마이크로시티 (micro-CT)로 개별적으로 촬영하여 내부 강섬유의 3차원 데이터를 취득했다. 3차원 데이터 상에서 접촉된 강섬유들은 Maximum likelihood estimation (MLE)와 Watershed algorithm을 이용하여 독립적인 강섬유들로 분리되었으며 이는 강섬유 분석의 정확도를 크게 향상시켰다. 타설 시 유동거리가 증가함에 따라 강섬유 간 접촉은 감소하며 강섬유들은 수평으로 정렬되었다. 그러나 타설 시 UHPFRC를 흘려준 지점과 그 반대 영역에서는 불규칙한 분포가 나타났으며 이는 UHPFRC의 설계물성에 영향을 미칠 것으로 예상된다.
Ultra-high performance fiber-reinforced concrete (UHPFRC) is a structural material that has outstanding mechanical properties and durability. The degrees of distribution and orientation of included steel fibers are verified to have a crucial effect on UHPFRCs material properties. In this paper, UHPFRC specimens with different volumes of fibers were arranged to investigate the variation of spatial information of steel fibers in UHPFRC. Each sample was scanned individually through micro-computed tomography (micro-CT) to analyze the three-dimensional fiber statistics. Agglomerated fibers were digitally segmented through likelihood-based maximum likelihood estimation (MLE) and a watershed algorithm to improve the accuracy of the analysis. It was quantitatively verified that the number of contact areas of agglomerated fibers decreased and fibers tended to be aligned more horizontally as flow distance increased. However, at the casting point and the opposite region, there was irregular distribution, which has the possibility to affect the designed material properties of UHPFRC.
Language
eng
URI
https://hdl.handle.net/10371/178716

https://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000167707
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