Proposta de modelo de previsão do módulo de elasticidade estático do concreto de cimento Portland

Abstract

As estruturas de concreto armado são muito utilizadas, tanto em nível nacional como internacional, fazendo parte do padrão das estruturas de construção civil. Dessa forma é de fundamental importância conhecer as propriedades do concreto, principalmente a resistência à compressão e o módulo de elasticidade. Para estimar o módulo de elasticidade do concreto existem, além da NBR 6118 e normas internacionais, vários estudos conhecidos na literatura, entretanto a bibliografia aponta não ter confiança nesses modelos, que muitas vezes resultam em valores superestimados e, em outras situações, subestimados. O presente trabalho objetiva propor um modelo que contribua para a previsão do módulo de elasticidade do concreto a partir das variáveis selecionadas, como o volume de pasta, a relação água/cimento (resistência à compressão), a forma e o módulo de elasticidade do agregado graúdo. Após a seleção e estudo dos diferentes materiais utilizados para a produção dos concretos, foi possível produzir as diversas misturas e obter os resultados de resistência à compressão e módulo de elasticidade. A partir do estudo do modelo para a previsão do módulo, os resultados confirmaram que as variáveis selecionadas e suas interações possuem influência significativa sobre o módulo de elasticidade do concreto, e dessa maneira foram incluídas no modelo de previsão proposto pelo presente trabalho. Como esperado, a variável independente que apresentou maior significância estatística para a resistência à compressão foi a relação água/cimento, já para o módulo de elasticidade a variável de maior impacto foi o volume de pasta, para todas as situações analisadas. A validação do modelo indica a viabilidade de aplicação do mesmo para a previsão do módulo. Quando se compara com os demais modelos propostos por normas e os conhecidos na literatura, o modelo da presente pesquisa se mostra entre os melhores modelos, com os menores erros e melhores coeficientes estatísticos, indicando eficiência na utilização deste modelo para a previsão do módulo de elasticidade do concreto.

Reinforced concrete structures are widely used, both nationally and internationally, as part of the standard for civil construction structures. Thus, it is of fundamental importance to know the properties of concrete, especially the compressive strength and the modulus of elasticity. To estimate the modulus of elasticity of concrete, there are, in addition to NBR 6118 and international standards, several studies known in the literature, however the bibliography points to not having confidence in these models, which often result in overestimated values and, in other situations, underestimated. The present work aims to propose a model that contributes to the prediction of the modulus of elasticity of concrete from the selected variables, such as the volume of paste, the water / cement ratio (compressive strength), the shape and modulus of elasticity of the aggregate. big. After the selection and study of the different materials used for the production of the concretes, it was possible to produce the various mixtures and obtain the results of compressive strength and modulus of elasticity. From the study of the model for the prediction of the module, the results confirmed that the selected variables and their interactions have a significant influence on the modulus of elasticity of the concrete, and thus were included in the forecast model proposed by the present work. As expected, the independent variable that showed the highest statistical significance for compressive strength was the water / cement ratio, whereas for the elasticity module the variable with the greatest impact was the paste volume, for all situations analyzed. The validation of the model indicates the feasibility of applying it for the module forecast. When compared with the other models proposed by standards and those known in the literature, the model of the present research shows itself among the best models, with the lowest errors and the best statistical coefficients, indicating efficiency in the use of this model to predict the elasticity module of the concrete.