Self-compacting concrete is widely used around the globe today due to its special and unique properties. This study examines the effect of natural and crushed gravel combinations in different percentages in short-and long-term properties of concrete. The best utilized sand had a fineness modulus of 2.7. In the mentioned mix designs, silica fume was used with 0 and 7% of the weight of the cement. In order to check the properties of fresh and hardened concrete, 9 and 5 test types were performed, respectively. The carried out tests were slump flow, V-funnel, J-ring, L-box, U-box and column segregation for fresh concrete, and compressive, tensile and flexural strengths for hardened concrete. A mix with only 100% natural gravel was considered as the control mix. According to the results, the control mix design and the one containing 100% crushed gravel with silica fume were the best in fresh and hardened concrete tests, respectively. Finally, using the optimization method, a mix design with 25% natural gravel, 75% crushed gravel and silica fume was introduced as the best mix in terms of the results of both fresh and hardened concrete tests.
본 연구에서는 굳지 않은 콘크리트 및 유동 콘크리트의 흐름 거동에 관한 해석 시뮬레이션 모델의 개발에 관한 것으로, 입자법의 일종인 MPS법 (moving particle semi-implicit method)을 적용하였다. 콘크리트의 유동 현상을 점소성의 흐름 문제로 고려하였으며, 콘크리트 입자의 운동에 관한 지배방정식은 라그랑지 정식화의 Navier-Stokes 방정식과 질량보존의 법칙에 기초하도록 하였다. 굳지 않은 콘크리트의 점소성 흐름 구성관계의 정식화를 위하여 콘크리트는 부동 상태인 경우 고점성체의 유체로, 유동상태인 경우 항복응력 이후 점소성체의 유체로 모델링하였다. 개발된 모델을 이용하여 L-형 박스의 콘크리트 유동 시험에 대해 시뮬레이션 하였으며, 그 결과 예측된 흐름량은 실험의 흐름량과 잘 일치하는 것으로 나타났다. 개발된 입자법의 해석 모델은 점소성 유체의 운동현상에 기초하여 정식화 되어 콘크리트 입자의 유동 및 운동 현상을 잘 묘사해 주는 것으로 평가된다.
This paper intends to progress models to accurately estimate the behavior of fresh concrete under vibration using artificial neural networks (ANNs). To this end, behavior of a full scale precast concrete mold was investigated numerically. Experimental study was carried out under vibration with the use of a computer-based data acquisition system. In this study measurements were taken at three points using two vibrators. Transducers were used to measure time-dependent lateral displacements at these points on mold while both mold is empty and full of fresh concrete. Modeling of empty and full mold was made using ANNs. Benefiting ANNs used in this study for modeling fresh concrete, mold design can be performed. For the modeling of ANNs: Experimental data were divided randomly into two parts such as training set and testing set. Training set was used for ANN's learning stage. And the remaining part was used for testing the ANNs. Finally, ANN modeling was compared with measured data. The comparisons show that the experimental data and ANN results are compatible.
This paper aims to develop models to accurately predict the behavior of fresh concrete exposed to vibration using artificial neural networks (ANNs) model and regression model (RM). For this purpose, behavior of a full scale precast concrete mold was investigated experimentally and numerically. Experiment was performed under vibration with the use of a computer-based data acquisition system. Transducers were used to measure time-dependent lateral displacements at some points on mold while both mold is empty and full of fresh concrete. Modeling of empty and full mold was made using both ANNs and RM. For the modeling of ANNs: Experimental data were divided randomly into two parts. One of them was used for training of the ANNs and the remaining part was used for testing the ANNs. For the modeling of RM: Sinusoidal regression model equation was determined and the predicted data was compared with measured data. Finally, both models were compared with each other. The comparisons of both models show that the measured and testing results are compatible. Regression analysis is a traditional method that can be used for modeling with simple methods. However, this study also showed that ANN modeling can be used as an alternative method for behavior of fresh concrete exposed to vibration in precast concrete structures.
The effect of superplasticizing agents on the sorkability performance in fresh concrete have been analyzed and investigated under various mix proportions of water cement ratio of 0.40, 0.50, 0.60 and 0.70, superplasticizing agents of NL-4000 and Rheobuild-716, and addition rate of sp. agents of 0.0, 0.5, 1.0, 1.5 and 2.0 in the practical range. It is the aim of this study to provide the fundamental data on the fluidity performance and workability improvement of superplasticized concrete such as time-dependent change of slump, flow value and compacting factor, air content, bleeding, mixing temperature and setting rate of fresh concrete comparing with base concrete and conventional concrete for the practical use and research data accumulation of superplasticized concrete in the side of development of concrete construction technology and management.
The objective of this study is to investigate the properties of fresh concrete with recycled fine aggregates. Three different kinds of fine aggregate with natural, high and low quality recycled aggregates were prepared. The concrete mixtures were produced with test parameters of replacement ratio of recycled fine aggregate. The properties of the fresh concrete were measured by means of slump and air content according to elapsed time. Quality control method to maintain the constant total mixing water for recycled aggregate concrete was suggested. The all concrete mixtures were produced with approximately the same slump on the job site after an hour. Test results indicated that compressive strength of the concrete mixtures with constant slump is not affected by the replacement ratio of recycled fine aggregate. Therefore, the practical way for the quality control of recycled aggregate concrete is to maintain the constant total mixing water.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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제8권3호
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pp.251-258
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2014
The use of sustainable technologies such as supplementary cementitious materials, and/or recycled post-consumer environmental wastes is widely used in concrete industry in the last decade. This paper presents the results of a laboratory investigation of normal concrete containing sustainable technologies. Twenty one mixtures (21) were prepared with different combinations of silica fume, fly ash, olive's seed ash, and corncob ash (CCA). Fresh and hardened concrete properties were measured, as expected the inclusion of the sustainable technologies affected both fresh and hardened concrete properties. Based on the results obtained in this study and the analyses conducted, the following observations were drawn: replacing the cement by olive's seed ash or CCA has a significant effect on fresh concrete workability. Olive's seed ash increased the slump by more than 200 % compared to the control mixtures. The compressive strength of mixtures containing olive's seed ash showed by 45 and 75 % decrease compared to the control mixtures. The 28 days compressive strength of mixtures produced by CCA of 10 % replacement decreased by 41 % compared to the control mixture.
This paper, an experimental study on the effect of mixed sand used sea and river as fine aggregate of concrete, is connected with the properties of fresh and hardended concrete and steel corrosion to investigate workability and engineering properties and general steel bar's corrosion of concrete used mixed sand. After analyzing positively fresh and hardenend concrete and ratio of the corrosion area affected by the autoclave cycle, the purpose of this paper is to provide an experimental data developing concrete used mixed sand.
A study is carried out to investigate the characteristics of concrete various level(0~60%) of fly ash. These results indicate that compressive strength of fly ash concrete seems to be slightly higher than that of ordinary concrete between 7 and 28 days, thereafter the strength of fly ash concrete is significantly higher. In fresh properties of the fly ash concrete, the loss of slump and air content with time up to 120 minutes is lower, but the setting time is increased with increasing fly ash content.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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