Multiple mathematical modeling for prediction of slump, compressive strength and depth of water penetration at 28 days were performed using statistical analysis for the concrete containing waste limestone powder as partial replacement of sand obtained from experimental program reported in this research. To extract experimental data, 180 concrete cubic samples with 20 different mix designs were investigated. The twenty non-linear regression models were used to predict each of the concrete properties including slump, compressive strength and water depth penetration of concrete with waste limestone powder. Evaluation of the models using numerical methods showed that the majority of models give acceptable prediction with a high accuracy and trivial error rates. The 15-term regression models for predicting the slump, compressive strength and water depth were found to have the best agreement with the tested concrete specimens.
The objective of this study was to develop a strength prediction model using a polynomial regression analysis based on the experimental results obtained from ninety samples. As the results of a correlation analysis between various mixing factors and unconfined compressive strength using SPSS (statistical package for the social sciences), the governing factors in the strength of lightweight soil were found to be the crumb rubber content, bottom ash content,and water-cement ratio. After selecting the governing factors affecting the strength through the correlation analysis, a strength prediction model, which consisted of the selected governing factors, was developed using the polynomial regression analysis. The strengths calculated from the proposed model were similar to those resulting from laboratory tests (R2=87.5%). Therefore, the proposed model can be used to predict the strength of lightweight mixtures with various mixing ratios without time-consuming experimental tests.
The study on the strength prediction using Maturity is mainly focused on, but the study on the concrete mixing blast furnace slag powder is insufficient. The purpose of this study is to investigate the relationships between compressive strength and equivalent age by Maturity function and is to compare and examine the strength prediction of concrete mixing Blast Furnace Slag Power using ACI and Logistic Curve prediction equation. So it is intended that fundamental data are presented for quality management and process management of concrete mixing Blast Furnace Slag Power in the construction field.
Splitting tensile strength (STS) of high-performance concrete (HPC) is one of the important mechanical properties for structural design. This property is related to compressive strength (CS), water/binder (W/B) ratio and concrete age. This paper presents a clustering-based fuzzy model for the prediction of STS based on the CS and (W/B) at a fixed age (28 days). The data driven fuzzy model consists of three main steps: fuzzy clustering, inference system, and prediction. The system can be analyzed directly by the model from measured data. The performance evaluations showed that the fuzzy model is more accurate than the other prediction models concerned.
The exiting studies on the strength prediction by maturity method is mainly focused on concrete using OPC, meanwhile the study on the concrete mixing blast furnace slag powder (BFSP) is insufficient. The purpose of this study is to investigate the relationships between compressive strength and equivalent age by existing Maturity functions, i.e., Nurse-saul function Arrhenius function. This study also compared and examined the strength prediction of concrete mixing BGSP using ACI model and Logistic Curve prediction equation. Therefore, it is intended that fundamental data are presented for quality management and process management of concrete mixing BFSP.
This study experimentally investigated the compressive and flexyral strength development characteristics of polymer concrete using four different type polymeric resins such as unsaturated polyester, vinyl ester, epoxy, and PMMA (polymethyl methacrylate) as binders. The test results show that the average compressive strength of those four different polymer concretes was 88.70 MPa, the average flexural strength was 20.30 MPa. Those test results show that compressive and flexural strengths of polymer concrete were much stronger than compressive and flexural strengths of ordinary Portland cement concrete. In addition, the relative gains of the compressive strength development at the age of 24 hrs compared to the age of 168 hrs were 68.6~88.3 %. Also, the relative gains of the flexural strength development at the age of 24 hrs compared to the age of 168 hrs were 73.8~93.4 %. These test results show that compressive and flexural strengths of each polymer concrete tested in this study were developed at the early age. Moreover, the prediction equations of compressive and flexural strength developments regarding the age were determined. The determined prediction equations could be applied to forecast the compressive and flexural strength developments of polymer concrete investigated in this study because those prediction equations have the high coefficients of correlation. Last, the relations between the compressive strength and the flexural strength of polymer concrete were determined and the flexural/compressive strength ratios were from 1/4 to 1/5. These results show that polymer concretes investigated in this study were appropriate as a flexural member of a concrete structure because the flexural/compressive strength ratios of polymer concrete were much higher than the flexural/compressive strength ratios of Portland cement concrete.
현재 건설생산현장에서 이루어지고 있는 거푸집 제거 시기 결정, 설계기준강도 확보 등의 강도관리는 그 시점을 예측할 수 없다는 단점이 있기 때문에 건설생산현장에서의 공정계획 및 강도관리에서 한계가 있을 수밖에 없다. 이에 따라 콘크리트의 강도를 예측할 수 있으면 보다 합리적인 강도관리 및 공정계획이 가능하게 된다. 본 연구는 적산온도 방법에 의해 새로 제안된 강도예측모델의 적용가능성을 검증하기 위해 기존 강도예측모델 중 Logistic 모델과 비교 평가하였으며, 모의부재에서 채취한 코어공시체와 현장양생공시체의 압축강도를 비교 평가한 후 새로운 강도예측모델에 의해 강도를 예측하여 거푸집 제거시기를 결정하는 것에 대한 합리성을 검증하고자 하였다. 실험결과 Freiesleben의 활성화에너지를 이용한 등가재령함수에 있어서 콘크리트의 강도는 양생온도에 관계없이 유사한 강도수준을 나타내고 있으나 강도-적산온도의 상관성을 높이기 위해서는 등가재령 계산시 이용되는 활성화에너지에 대한 검토가 필요할 것으로 사료된다. 새로 제안된 모델의 경우 Logistic 모델에 비해 초기재령에 있어서 강도예측이 보다 정확한 것으로 나타났으며, SSE는 작고 결정계수는 높게 나타나고 있어 이를 이용한 강도예측이 보다 합리적일 것으로 판단된다. 본 연구의 범위 내에서 양생온도 10~15$^{\circ}C$의 경우 강도관리 측면에서 새로운 강도예측모델 사용시 압축강도 50kgf/${cm}^2$ 발현시점이 기존에 제안된 기간과 비교하여 빠르게 나타나고 있어 이를 건설생산현장에서 적용할 경우 거푸집제거시기의 단축에 의한 공기단축이 가능할 것으로 사료된다.
It is the "maturity rule" that concrete of the same mix, at the same maturity, has the same strength. In this study, the Nurse-Saul function which was proposed to account for the effects of temperature and time on strength development is used in computing maturity. After existing various functions to relate concrete strength to the maturity value are considered, new strenth-maturity function is proposed. Tests are conducted in order to compare prediction value with measured concrete strength. The constants in proposed prediction equation are determined by standard specimens(cylinders) test, and the equation is adopted to predict strength of slab. The slab was cast in the laboratory from the same batch of mole, and cores are cut from slab in order to estimate the actual strength. Tehese values are used to compare with proposed equation. equation.
In construction industry, strength is a primary criterion in selecting a concrete for a particular application. The concrete used for construction gains strength over a long period of time after pouring the concrete. The characteristic strength of concrete is defined as the compressive strength of a sample that has been aged for 28 days. Neither waiting for 28 days for such a test would serve the rapidity of construction, nor would neglecting it serve the quality control process on concrete in large construction sites. Therefore, rapid and reliable prediction of the strength of concrete would be of great significance. On this backdrop, the method is proposed to establish a predictive relationship between properties and proportions of ingredients of concrete, compaction factor, weight of concrete cubes and strength of concrete whereby the strength of concrete can be predicted at early age. Multiple regression analysis was carried out for predicting the compressive strength of concrete containing Portland Pozolana cement using statistical analysis for the concrete data obtained from the experimental work done in this study. The multiple linear regression models yielded fairly good correlation coefficient for the prediction of compressive strength for 7, 28 and 40 days curing. The results indicate that the proposed regression models are effectively capable of evaluating the compressive strength of the concrete containing Portaland Pozolana Cement. The derived formulas are very simple, straightforward and provide an effective analysis tool accessible to practicing engineers.
The aim of this study of to compare the development of compressive strength of high-strength concrete with maturity and investigate the applicability the strength prediction models. An experiment was attempted on the high-strength concrete mixes using portland cement replaced by silica fume of 10% by weight of cement, the water-binder ratios of mixes being 0.30 and 0.35, the curing temperatures being 30, 20, 10, 5$^{\circ}C$. Test results of mixes are statistically analyzed to infer the correlation coefficient between the maturity and the compressive strength of high-strength concrete. The constant of strength prediction equation were determined from test results, and the equation was adopted to predict the strength of slab(W80$\times$D100$\times$H20cm). The slab was cast in the laboratory from the same batch water-binder ratio of 0.30, and cores were cut from slab in order to estimate the actual strength. These values are used to compare with predicted value. The present study allows more realistic determination of early age compressive strength of high-strength concrete and can be efficiently used to control the quality in actual construction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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