
Dostępny zbiór danych badawczych składa się z kilku plików powiązanych z opublikowanym artykułem (DOI: 10.1016/j.conbuildmat.2025.140309). Poniżej przedstawiono szczegółowy opis każdego z plików: Test Images and Videos.ZIPArchiwum zawiera wybrane zdjęcia oraz nagrania wideo zarejestrowane podczas testów eksperymentalnych. Dodatkowe obrazy związane z badaniami zostały opublikowane w oryginalnej pracy. Algorithm.PDFDokument opisuje algorytm przedstawiony w sekcji 4 (Computational Modeling) opublikowanego artykułu. Algorytm został wykorzystany do stworzenia skryptu w języku Python, umożliwiającego generowanie próbek pryzmatu (belki) o określonych przez użytkownika wymiarach z losowo rozmieszczonymi krótkimi włóknami. Użytkownik ma możliwość zdefiniowania geometrii włókien, ich objętości, minimalnej odległości między włóknami, odległości włókien od krawędzi pryzmatu, a także procentowego osiadania włókien. W dokumencie przedstawiono każdy etap algorytmu wraz z funkcjami, sformułowaniami matematycznymi oraz kontrolami zapobiegającymi przecięciom włókien, kolizjom z krawędziami pryzmatu (zapewniając, że włókna znajdują się wewnątrz próbki, przy zachowaniu wymaganych odstępów, np. odpowiadających rozmiarowi kruszywa w betonie) oraz uwzględniającymi osiadanie włókien w trakcie odlewania. Script.PYCPlik ten zawiera skompilowany skrypt w języku Python, opracowany na podstawie powyższego algorytmu. Skrypt został zaprojektowany w celu natychmiastowej kompatybilności z Abaqus CAE, bez konieczności instalacji dodatkowych pakietów. Domyślne parametry przypisane w skrypcie są następujące: BEAM_WIDTH: 40,0 mm BEAM_HEIGHT: 40,0 mm BEAM_LENGTH: 160,0 mm FIBER_DIAMETER: 0,5 mm ENDING_LENGTH: 6,0 mm (długość każdej części końcowej) MIDDLE_LENGTH: 23,0 mm (długość części środkowej) TOLERANCE_FIBER: 0,5 mm (minimalna odległość między włóknami) TOLERANCE_EDGE: 0,5 mm (minimalna odległość włókien od krawędzi belki) SETTLEMENT_PERCENTAGE: 10% VOLUME_FRACTION: 2% Readme.PDFDokument zawiera kompleksową, krok po kroku instrukcję użytkowania skryptu. Zawiera szczegółowy opis funkcji oraz możliwości skryptu, a także wskazówki dotyczące modyfikacji kodu. Simulation Images and Videos.ZIPArchiwum zawiera obrazy i nagrania wideo zarejestrowane podczas symulacji. Dodatkowe materiały wizualne dotyczące symulacji zostały opublikowane w oryginalnej publikacji. Bibliografia:Tabrizikahou A., Kuczma M., Triantafyllidis Z. oraz Shahverdi M.Prestressing of concrete using iron-based shape memory alloy (Fe-SMA) short fibers: Experimental and numerical analysis.Construction and Building Materials, Elsevier, 2025, 467, 140309.DOI: 10.1016/j.conbuildmat.2025.140309
The available research dataset consists of several files associated with the published study (DOI: 10.1016/j.conbuildmat.2025.140309). The following is a detailed description of each file: Test Images and Videos.ZIPThis archive contains selected photos and videos recorded during the experimental tests. Additional related images are provided in the original publication. Algorithm.PDFThis document details the algorithm presented in Section 4 (Computational Modeling) of the original publication. The algorithm was used to develop a Python script that generates prism (beam) samples with user-defined dimensions and randomly distributed short fibers. The user can specify the geometric characteristics of the fibers, the fiber volume fraction, the minimum distance between fibers and between fibers and the prism edges, and the fiber settlement percentage. Each step of the algorithm is explained in this document, along with the associated functions, mathematical formulations, and control checks implemented to prevent fiber intersections, ensure that fibers remain within the sample boundaries (while considering tolerance distances such as aggregate size in concrete), and account for fiber settlement during casting. Script.PYCThis file is the compiled Python script based on the aforementioned algorithm. It is designed for immediate compatibility with Abaqus CAE, requiring no additional packages. The default parameters assigned within the script are as follows: BEAM_WIDTH: 40.0 mm BEAM_HEIGHT: 40.0 mm BEAM_LENGTH: 160.0 mm FIBER_DIAMETER: 0.5 mm ENDING_LENGTH: 6.0 mm (length of each ending part) MIDDLE_LENGTH: 23.0 mm (length of the middle part) TOLERANCE_FIBER: 0.5 mm (minimum distance between fibers) TOLERANCE_EDGE: 0.5 mm (minimum distance from fibers to beam edges) SETTLEMENT_PERCENTAGE: 10% VOLUME_FRACTION: 2% Readme.PDFThis comprehensive document provides detailed, step-by-step instructions on how to use the script. It elaborates on all functions and capabilities of the code and provides guidance on how the script may be modified. Simulation Images and Videos.ZIPThis archive contains images and videos captured during the simulation process. Additional simulation visualisations are available in the original publication. Reference:Tabrizikahou A., Kuczma M., Triantafyllidis Z. & Shahverdi M.Prestressing of concrete using iron-based shape memory alloy (Fe-SMA) short fibers: Experimental and numerical analysis.Construction and Building Materials, Elsevier, 2025, 467, 140309.DOI: 10.1016/j.conbuildmat.2025.140309
Fiber-reinforced concrete (FRC), Prestressed concrete, Thermal activation, Iron-based shape memory alloy (Fe-SMA)
Fiber-reinforced concrete (FRC), Prestressed concrete, Thermal activation, Iron-based shape memory alloy (Fe-SMA)
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
