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Previous issue date: 2017-05-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Among the several deleterious actions may attack concrete elements, is the alkali-aggregate reaction (AAR), which affects, mainly, structures of dams, bridges and foundations, where the alkali-silica reaction (ASR) is the most common. One of the main challenges regarding the prediction of this phenomenon is the development of models that may predict damage specific for this reaction, which constitute the theme of this research. Firstly, a systematic literature review was conducted with respect to the models developed, with the organization and classification of the data found, presenting a clear and detailed state-of-art. Therefore, the studies published in journals in the last five years (2012-2016) were selected, in order to conduct their categorization regarding the scale and nature of the analysis, type of modeling, and the software necessary to execute the simulations, besides the summarizing, grouping and analysis of the information concerning the input data necessary to the execution of each modeling, as well as the results generated by each one of them. The models which do not predict damage, i.e. general models that simulate the ASR, were investigated to verify their contribution to a better understanding of the chemical and physical processes that occur in the concrete affect by the reaction. Finally, it was verified that the models analyzed are based on different theories and methods of analyses, demanding distinct input data and generating heterogeneous output data, which are meticulously explained in this paper. / Dentre as várias ações deletérias que podem atacar elementos de concreto tem-se a reação álcali-agregado (RAA), a qual afeta principalmente as estruturas de barragens, pontes e fundações, sendo a reação do tipo álcali-sílica (RAS) a mais recorrente nelas. Um dos principais desafios no que
tange à predição desse fenômeno é o desenvolvimento de modelos de previsão de dano específicos dessa reação, constituindo-se o tema da presente pesquisa. A priori, executou-se uma revisão sistemática da literatura a respeito dos modelos desenvolvidos, com a organização e classificação dos dados encontrados, apresentando-se o estado da arte de forma clara e detalhada. Em seguida, foram elencados os trabalhos publicados em periódicos indexados nos últimos cinco anos (2012-2016), executando-se a categorização dos modelos quanto à escala e natureza de análise, tipo de modelagem, e softwares necessários para executar as simulações, além da sintetização, agrupamento e análise de informações concernentes aos dados de entrada necessários para a execução de cada modelação, bem como dos resultados gerados por elas. Para os modelos que não preveem dano, isto é, modelos gerais que simulam a RAS, investigou-se sua contribuição para o melhor entendimento dos processos químico-físicos que ocorrem no concreto afetado por ela. Verificou-se, assim, que os modelos analisados são pautados em diferentes teorias e métodos de análise, demandando dados de entrada distintos e gerando dados de saída heterogêneos, os quais são discriminados minuciosamente neste trabalho.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/7560 |
| Date | 19 May 2017 |
| Creators | Gomes, Geovanne Caetano |
| Contributors | Carasek, Helena, Carasek, Helena, Cascudo , Oswaldo, Guimarães, Marlos José Ribeiro |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Engenharia Civil (EEC), UFG, Brasil, Escola de Engenharia Civil - EEC (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -6536446489817675175, 600, 600, 600, 600, 724087251626315585, 4518971056484826825, 2075167498588264571 |
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