Although the self-compacting concrete (SCC) offers several practical and economic benefits and quality improvement in concrete constructions, in comparison with conventionally vibrated concretes confronts with autogenously chemical and drying shrinkage which causes the formation of different cracks and creates different problems in concrete structures. Using different fibers in the mix design and implementation of fibrous concrete, the problem can be solved by connecting cracks and micro cracks together and postponing the propagation of them. In this study an experimental investigation using response surface methodology (RSM) based on full factorial design has been undertaken in order to model and evaluate the polypropylene fiber effect on the fibrous self-compacting concrete and curing time, fiber percentage and fiber amount have been considered as input variables. Compressive strength has been measured and calculated as the output response to achieve a mathematical relationship between input variables. To evaluate the proposed model analysis of variance at a confidence level of 95% has been applied and finally optimum compressive strength predicted. After analyzing the data, it was found that the presented mathematical model is in very good agreement with experimental results. The overall results of the experiments confirm the validity of the proposed model and this model can be used to predict the compressive strength of fibrous self-compacting concrete.
The compressive strength of self-compacting concrete (SCC) containing fly ash (FA) is highly related to its constituents. The principal purpose of this paper is to investigate the efficiency of hybrid fuzzy radial basis function neural network with biogeography-based optimization (FRBFNN-BBO) for predicting the compressive strength of SCC containing FA based on its mix design i.e., cement, fly ash, water, fine aggregate, coarse aggregate, superplasticizer, and age. In this regard, biogeography-based optimization (BBO) is applied for the optimal design of fuzzy radial basis function neural network (FRBFNN) and the proposed model, implemented in a MATLAB environment, is constructed, trained and tested using 338 available sets of data obtained from 24 different published literature sources. Moreover, the artificial neural network and three types of radial basis function neural network models are applied to compare the efficiency of the proposed model. The statistical analysis results strongly showed that the proposed FRBFNN-BBO model has good performance in desirable accuracy for predicting the compressive strength of SCC with fly ash.
With respect to rehabilitation, strengthening and retrofitting of existing and deteriorated columns in buildings and bridges, CFRP sheets have been found effective in enhancing the performance of existing RC columns by wrapping and bonding CFRP sheets externally around the concrete. Concrete columns and piers that are confined by both lateral steel reinforcement and CFRP are sometimes referred to as "hybrid" concrete columns. With the availability of experimental data on concrete columns confined by steel reinforcement and/or CFRP, the study presents modeling using artificial neural networks (ANNs) to predict the compressive strength of hybrid circular RC columns. The prediction of the ultimate confined compressive strength of RC columns is very important especially when this value is used in estimating the capacity of structures. The present ANN model used as parameters for the confining materials the lateral steel ratio (${\rho}_s$) and the FRP volumetric ratio (${\rho}_{FRP}$). The model gave good predictions for three types of confined columns: (a) columns confined with steel reinforcement only, (b) CFRP confined columns, and (c) hybrid columns confined by both steel and CFRP. The model may be used for predicting the compressive strength of existing circular RC columns confined with steel only that will be strengthened or retrofitted using CFRP.
The purpose of this study was to develope the environmentally favorable method of roller compacted soil concrete pavement using industrial waste red mud. Red mud was the major solid waste produced in the process of alumina extraction from bauxite(Bayer process). For recycling purpose, red mud was treated and applied to use as concrete admixtures. To this end, laboratory test such as compressive strength of soil concrete, and field test such as construction characteristics of soil concrete pavement, had been conducted. From the study results, the compressive strength of soil concrete was strongly related to its matrix proportion and compaction energy. The optimum mix proportion was comprised of cement 300 $kg/m^3$, water 110 $kg/m^3$, fine aggregate 600 $kg/m^3$, course aggregate 1400 $kg/m^3$, red mud admixture 50 $kg/m^3$ and compaction energy above 2.86 $cm-kgf/m^3$. The $7^{th}$-day and $28^{th}$-day mean compressive strength of soil concrete were 43.8 MPa and 53.3 MPa each under the optimum condition. Pavement application of soil concrete using red mud admixture indicated that the proposed method was simple in case of construction and showed a good surface texture.
This paper presents a study of the properties and behavior of self-compacting concretes (SCC) in the hot climate. The effect of curing environment and the initial water curing period on the properties and behavior of SCC such as compressive strength, ultrasonic pulse velocity (UPV) and sorptivity of the SCC specimens were investigated. Three Water/Binder (W/B) ratios (0.32, 0.38 and 0.44) have been used to obtain three ranges of compressive strength. Five curing methods have been applied on the SCC by varying the duration and the conservation condition of SCC. The results obtained on the compressive strength show that the period of initial water curing of seven days followed by maturation in the hot climate is better in comparison with the four other curing methods. The coefficient of sorptivity is influenced by W/B ratio and the curing methods. It is also shown that the sorptivity coefficient of SCC specimens is very sensitive to the curing condition. The SCC specimens cured in water present a low coefficient of sorptivity regardless of the ratio W/B. Furthermore, the results show that there is a good correlation between ultrasonic pulse velocity and the compressive strength.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2006.11a
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pp.437-440
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2006
Generally, the strength of concrete depends on factors of materials, mix proportions, compaction, manufacturing methods and curing and so on. And recently, it has increased the using of crushed sand for concrete due to the exhaustion of good natural aggregate. This is an experimental study to compare and analyze the fluidity and compressive strength of ultra-high strength concrete according to the replacement ratio of crushed sand. For this purpose, the mix proportions of concrete according to the W/B ratio and replacement ratio of crushed sand was selected. And then air content, slump-flow, O-lot, compressive strength test were performed.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.7
no.4
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pp.145-151
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2007
In this paper, tests are carried out in order to investigate the strength development of concrete under various binder types, W/B and curing temperature ranged from $5{\sim}20^{\circ}C$. Fly ash and blast furnace slag were incorporated by as much as 30%, respectively. Strength development of concrete are estimated using Logistic model and strength ratio of concrete at 28days to that at early age are also investigated. According to experimental results, it is found that good agreements are obtained between measured values and calculated ones using logistic model below $20^{\circ}C$. Strength ratio of concrete at 28days to that at early age increases in case W/B decreases and curing temperature increases. Tables and graphs for strength ratio of concrete are provided in this paper. It is capable of obtaining and predicting the periods to attain design strength by considering increment factor of strength easily with the table and graphs presented in this paper. This paper presents the reference data to decide removal time of form, time to reach target strength and strength inspection of remicon whether the test specimens meet the specified criteria of compressive strength. Multi regression models with respect to the relationship between 7days compressive strength and 28 days compressive strength depending on W/B and admixture types are presented.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.7
no.1
s.23
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pp.71-77
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2007
This paper is to investigate the effect of the curing temperature on strength development of concrete incorporating cement kiln dust(CKD) and blast furnace slag (BS) quantitatively. Estimation of the compressive strength of the concrete was conducted using the equivalent age equation and the rate constant model proposed by Carino. Correction of Carino model was studied to secure the accuracy of strength development estimation by introducing correction factors regarding rate constant and age. An increasing curing temperature results in an increase in strength at early age, but with the elapse of age, strength development at high curing temperature decreases compared with that at low curing temperature. Especially, the use of BS has a remarkable strength development at early age and even at later age, high strength is maintained due to accelerated pozzolanic activity resulting from high temperature. Whereas, at low curing temperature, the use of BS leads to a decrease in compressive strength. Accordingly, much attention should be paid to prevent strength loss at low temperature. Based on the strength development estimation using equivalent age equation, good agreements between measured strength and calculated strength are obtained.
This paper is aimed at adapting Artificial Neural Networks (ANN) to predict the compressive strength of High Performance Concrete (HPC) containing binary and quaternary blends. The investigations were done on 23 HPC mixes, and specimens were cast and tested after 7, 28 and 56 days curing. The obtained experimental datas of 7, 28 and 56 days are trained using ANN which consists of eight input parameters like cement, metakaolin, blast furnace slag and fly ash, fine aggregate, coarse aggregate, superplasticizer and water binder ratio. The corresponding output parameters are 7, 28 and 56 days compressive strengths. The predicted values obtained using ANN show a good correlation between the Experimental data. The performance of the 8-9-3-3 architecture was better than other architectures. It concluded that ANN tool is convenient and time saving for predicting compressive strength at different ages.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2005.11a
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pp.75-78
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2005
This raper investigates the effect of curing temperature on strength development of concrete incorporating cement kiln dust(CKD) and blast furnace slag (BS) quantitatively. Estimation of compressive strength of concrete was conducted using equivalent age equation and rate constant model. An increasing curing temperature results in an increase in strength at early age, but with the elapse of age, strength development at high curing temperature decreases compared with that at low curing temperature. Especially, the use of 35 has a remarkable strength development at early age and even at later age, high strength is maintained due to accelerated pozzolanic activity resulting from high temperature. Whereas, at low curing temperature, the use of BS leads to a decrease in compressive strength. Accordingly, much attention should be paid to prevent strength loss at low temperature. Based on the strength development estimation using equivalent age equation, good agreements between measured strength and calculated strength are obtained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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