The utilization of metakaolin as a pozzolanic material for mortar and concrete has received considerable attention in recent years. This paper estimates the fundamental properties of metakaolin as a pozzolanic material in view of fluidity and compressive strength of cement paste and mortar in comparison of silica fume, fly ash and slag. The results show that in order to obtain the same initial fluidity, metakaolin needs higher dosage of PNS superplasticizer than fly ash and slag, however, less dosage than silica fume. In view of compressive strength of mortar, metakaolin exhibits much higher compressive strength than fly ash and slag, and similar compressive strength with silica-fume when 10 % of cement is replaced with a pozzolanic material.
This paper presents the results of field application test on the manufacturing of high fluidity concrete by applying flowing methods with segregation reducing type superplasticizer. Base concrete is made with 20% of fly ash, which is flowed during the transportation. According to test results, fluidity, placeability and segregation reducing performance meet the range of high fluidity concrete after flowing, while air loss occurs due to fly ash. There are no noticeable differences in compressive strengths between non-compacting and compacting methods. According to non-destructive tests with rebound and core strength test, we cannot detect any differences in strength according to the height in the structures.
Recently, concrete structures have become larger and higher and are demanding high performance concrete with lower heat to prevent thermal cracking, far greater workability, high strength and durability, Application of low heat portland(Type IV) cement for the high performance concrete is the best solution to satisfied those requirements. Here are explained the effect on the properties of high flowing concrete using low heat portland cement by material and mixing variations. Variables for sensitivity test were selected items like finess modulus of aggregates, particle size of limestone powder, unit water, superplasticizer, viscosity agent and concrete temperature. The results of this study were be applied to slurry wall of #215 and #216 of underground LNG tank in Inchon.
The aim of this study is to develop the High Workable Concrete which has not so large slump loss with time using blast-furnace cement and High range water reducing agent. Normal portland cement and blast-furnce cement was used as binders and water-binder ratio were ranging from 34% to 50%. 5 kinds of Superplasticizer and High range water reducing agent were used. Test results show that the blast-furmace cement was much higher flowability than normal portland cement and domestic High rang water reducing and AE agent had very small slump loss than others. The compactability of High Workable Concrete was also confirmed using model wall-form.
High strength ready-miced concrete with delivering time of about 90 minutes is successfully produced at ready-mixed concrete plant and placed columns and retaining walls of a tall building without any problems. The design strength of the concrete is 450 kgf/$\textrm{cm}^2$ and the required average compressive strength is 540 kgf/$\textrm{cm}^2$ according to ACI 363R-84 report with assumed coefficient of variation of 12% For the producing of good quality concrete, many laboratary and field tests are carried out. As the results of this study, the slump loss of high strength concrete is largely influenced by kinds of superplasticizer. The measured pump pressure of high strength concrete with slump of 22cm is higher than that of normal strength concrete with slump of 18cm by about 20~30% The measured average 28-day compressive strength of the concrete is 551 kgf/$\textrm{cm}^2$ and the coefficient of variation is 2.3%
We carried out the feasibility study of super early self compacting concrete having the characteristics of 1 day demoulding without steam curing, high flowable concrete with self compacting, high strength and high durability etc. Here, We test and selected by several methods using high early cement with and without admixtures for the condition of super early strength self compacting concrete's manufacture (SSCC). we sucessed to meet at the goal of SSCC with 20-35N/mm$^2$ at 1 day, without steam curing and with slump flow about 60-65cm. We continue to search the effectual conditions of SSCC's manufacture by changing mix designs, several of admixture (superplasticizer, stabilising agent), slag, fly ash, high early cement and apply the products for practical use.
Concrete is one of the essential structural materials in the construction. But, concrete consists of many materials and is affected by many factors such as properties of materials, site environmental situations, and skill of constructor. Therefore, concrete mixes depend on experiences of experts. However, it is more and more difficult to determine concrete mixes design by empirical means because more ingredients like mineral and chemical admixtures are included. Artificial Neural Networks(ANN) are a mimic models of human brain to solve a complex nonlinear problem. They are powerful pattern recognizers and classifiers, also their computing abilities have been proven in the fields of prediction, estimation and pattern recognition. Here, among them, the back propagation network and radial basis function network are used. Compositions of high-performance concrete mixes are eight components(water, cement, fine aggregate, coarse aggregate, fly ash, silica fume, superplasticizer and air-entrainer). Compressive strength and slump are measured. The results show that neural networks are proper tools to minimize the uncertainties of the design of concrete mixtures.
This study examines the physical and mechanical properties of the concrete using rice straw ash. Materials used for this experiment are rice straw ash, normal portland cement, superplasticizer, natural sand and gravel. Test results show that the unit weights of concrete using rice straw ash were decreased 1 ∼ 3% and the highest strengths were achieved by 5% filled rice straw ash concrete, with increase of compressive strength by 19%, tensile strength by 53% and bending strength by 16%, as compared with those of the normal cement concrete. The strength ratio of rice straw ash concrete was higher than that of the normal cement concrete. Also, the durability against sulfuric acid 5% solution was increased with increase of the content of rice straw ash. It was 1.33 times of the normal cement concrete by 10% filled rice straw ash concrete and 1.47 times by 15% filled rice straw ash concrete, respectively Accordingly, rice straw ash concrete will greatly improve the properties of concrete.
This study deals with coal-mine waste (CMW) for use in concrete as a replacement of normal aggregates. The CMW was collected from Sabuk region. Ganwon-do. Fine and coarse aggregates from CMW were prepared by using a crusher and separating debris with #4 sieve. CMW aggregates showed good physical and mechanical properties with having specific gravity over 2.65, absorption less than 1%, and abrasion ratio below 20%. However, particle shape of CMW was poor because of non-isotropic nature of matrix which cause particles to be long or flat. Since irregular particles caused a poor workability, to make workability better, a 1/4 of coarse aggregate was replaced with normal aggregate together with a superplasticizer. Compressive strength and other mechanical properties of CMW concrete were very good. Color of the concrete was darker than normal concrete due to black color of CMW. In conclusion, characteristics of CMW concrete was acceptable for use as a structural concrete material.
In this paper, the flexural strength ($f_{fs}$) and splitting tensile strength ($f_{sts}$) of concrete containing different proportions of fly ash have been modeled by using gene expression programming (GEP). Two GEP models called GEP-I and GEP-II are constituted to predict the $f_{fs}$ and $f_{sts}$ values, respectively. In these models, the age of specimen, cement, water, sand, aggregate, superplasticizer and fly ash are used as independent input parameters. GEP-I model is constructed by 292 experimental data and trisected into 170, 86 and 36 data for training, testing and validating sets, respectively. Similarly, GEP-II model is constructed by 278 experimental data and trisected into 142, 70 and 66 data for training, testing and validating sets, respectively. The experimental data used in the validating set of these models are independent from the training and testing sets. The results of the statistical parameters obtained from the models indicate that the proposed empirical models have good prediction and generalization capability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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