As wood is an orthotropic and natural material, there are several properties required for its use in civil construction. The apparent density has been used to estimate physical and mechanical properties of wood, as it is easy to determine experimentally, unlike other determinations, which involve the use of equipment available only in large research centers. Using the Brazilian standard ABNT NBR 7190 and linear and non-linear regression models, this research aimed to evaluate their accuracy in estimating the compressive strength parallel to the fibers (fc0) as well as their characteristic value (fc0,k). This study considered 72 tropical wood species from native forests that were divided into the 4 strength classes of this standard. For the set formed by all species, the linear polynomial model was the best fit, resulting in a determination coefficient of just over 70%.
RESUMO Os painéis têm sido cada vez mais utilizados nas construções civis, rurais, entre outras, com destaque para os compensados pelo bom desempenho mecânico. Em muitas aplicações, os painéis podem estar sujeitos à ação de carregamentos cíclicos, e dessa forma, o conhecimento do efeito da fadiga é de fundamental importância. Todavia, as normas ABNT NBR ISO 2426 [12], NBR ISO 1096 [13], NBR 9489 [14] e NBR 9533 [15] que apresentam as classificações e os métodos de ensaios de painéis de madeira, não prescrevem requisitos para considerar o efeito da fadiga nas propriedades do material, o que motiva o desenvolvimento de pesquisas nessa temática. Este trabalho objetivou avaliar o efeito do número de ciclos de fadiga [NC] (0 - referência, 3600, 7200, 22500, 45000, 67500, 90000) para a frequência de oscilação igual a 1,0 Hz nos valores do módulo de elasticidade na flexão (MOE) de painéis comerciais de madeira compensada de eucalipto. Foram fabricados seis corpos de prova para cada número de ciclos, resultando em 36 amostras. Os resultados evidenciaram reduções significativas do MOE a partir de 22500 ciclos, implicando que 0, 3600 e 7200 ciclos forneceram resultados estatisticamente equivalentes. O modelo de regressão logarítmico mostrou ser o de melhor representatividade (R²=64,28%), apresentando-se como alternativa na previsão do decaimento do MOE para ciclos de fadiga superiores aos avaliados nessa pesquisa.
RESUMOO comportamento de concretos auto-adensáveis de classes de resistências diferentes – 35 e 55 MPa – são avaliados em relação à deformação sob carregamento lento, fluência básica, nas idades de 7, 14, 28 e 56 dias, e em relação as deformações devidas a retração por secagem. Ensaios de resistência à compressão, resistência à tração, e módulo de elasticidade foram executados para a caracterização mecânica complementar dos compósitos. Os ensaios de retração se mostraram adequados, apresentando curvas semelhantes com valores de deformação ligeiramente inferiores para os traços com água/cimento igual a 0,45 (concreto “B”). As deformações sob carga (fluência) foram maiores nos concretos com maior relação água/cimento, e menor módulo de elasticidade (concreto “A”). Os corpos-de-prova de idades mais avançadas apresentaram valores menores de fluência. As curvas de fluência apresentaram melhor estabilização nos corpos-de-prova de 28 e 56 dias. Os valores dos coeficientes calculados pela NBR 6118 (ABNT, 2003) apresentaram boa correlação com os coeficientes calculados experimentalmente.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.