Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.22
no.6
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pp.189-196
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2018
Degraded shear performance of reinforced concrete members with recycled coarse aggregate (RCA) compared to flexural strength is a problem. To address this, steel fibers can be used as concrete reinforcement material. In this study, the strength and deformation characteristics of SFRC beams using RCA were to be determined by shear tests. Major experimental variables include the volume fraction of steel fiber (0, 0.5%, 1%), the replacement rate of RCA (0%, 100%), and the shear span ratio (a/d = 1, 2). As a result of the experiment, the shear strength of the specimen increased as the rate of mixing steel fiber increased. For specimens with RCA and 1% steel fiber, the maximum shear strengths increased by 1.77 - 6.25% compared to specimens with normal coarse aggregate (NCA). On the other hand, at 0-0.5% steel fiber, the shear strengths of RCA specimens were reduced by 24.2% to 49.2% compared to NCA specimens. This indicates that reinforcement with 1% volume fraction of steel fiber greatly contributes to preventing shear strength reduction due to the use of RCA.
In this study, limestone powder (LS) and fly ash (FA) were used as powder materials in self-compacting concrete (SCC) in increasing quantities in addition to cement, so that the two powders commonly used in the production of SCC could be compared in the same study. Considering the reduction of the maximum aggregate size in SCC, 10 mm or 16 mm was selected as the coarse aggregate size. The properties of fresh concrete were determined by slump flow (including T500 time), V-funnel and J-ring experiments. The experimental results showed that as the amount of both LS and FA increased, the slump flow also increased. The increase in powder material had a negative effect on V-funnel flow times, causing it to increase; however, the increase in FA concretes was smaller compared to LS ones. The increase in the powder content reduced the amount of blockage in the J-ring test for both aggregate sizes. As the hardened concrete properties, the compressive and splitting strengths as well as the modulus of elasticity were determined. Longitudinal and transverse deformations were measured by attaching a special frame to the cylindrical specimens and the values of Poisson's ratio, initiation and critical stresses were obtained. Despite having a similar W/C ratio, all SCC exhibited higher compressive strength than NVC. Compressive strength increased with increasing powder content for both LS and FA; however, the increase of the FA was higher than the LS due to the pozzolanic effect. SCC with a coarse aggregate size of 16 mm showed higher strength than 10 mm for both powders. Similarly, the modulus of elasticity increased with the amount of powder material. Inelastic properties, which are rarely found in the literature for SCC, were determined by measuring the initial and critical stresses. Crack formation in SCC begins under lower stresses (corresponding to lower initial stresses) than in normal concretes, while critical stresses indicate a more brittle behavior by taking higher values.
Concrete is the most widely used building material, with various types including high- and ultra-high-strength, reinforced, normal, and lightweight concretes. However, accurately predicting concrete properties is challenging due to the geotechnical design code's requirement for specific characteristics. To overcome this issue, researchers have turned to new technologies like machine learning to develop proper methodologies for concrete specification. In this study, we propose a highly accurate deep learning-based predictive model to investigate the compressive strength (UCS) of lightweight concrete with natural aggregates (pumice). Our model was implemented on a database containing 249 experimental records and revealed that water, cement, water-cement ratio, fine-coarse aggregate, aggregate substitution rate, fine aggregate replacement, and superplasticizer are the most influential covariates on UCS. To validate our model, we trained and tested it on random subsets of the database, and its performance was evaluated using a confusion matrix and receiver operating characteristic (ROC) overall accuracy. The proposed model was compared with widely known machine learning methods such as MLP, SVM, and DT classifiers to assess its capability. In addition, the model was tested on 25 laboratory UCS tests to evaluate its predictability. Our findings showed that the proposed model achieved the highest accuracy (accuracy=0.97, precision=0.97) and the lowest error rate with a high learning rate (R2=0.914), as confirmed by ROC (AUC=0.971), which is higher than other classifiers. Therefore, the proposed method demonstrates a high level of performance and capability for UCS predictions.
Yeon-Back Jung;Ju-Hyun Mun;Keun-Hyeok Yang;Chae-Rim Im
Structural Engineering and Mechanics
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v.88
no.2
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pp.169-178
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2023
Lightweight aggregate concrete (LWAC) has various advantages, but it has limitations in ensuring sufficient ductility as structural members such as reinforced concrete (RC) columns due to its low confinement effect of core concrete. In particular, the confinement effect significantly decreases as the axial load increases, but studies on evaluating the ductility of RC columns at high axial loads are very limited. Therefore, this study examined the effects of concrete unit weight on the seismic performance of RC columns subjected to constant axial loads applied with different values for each specimen. The column specimens were classified into all-lightweight aggregate concrete (ALWAC), sand-lightweight aggregate concrete (SLWAC), and normal-weight concrete (NWC). The amount of transverse reinforcement was specified for all the columns to satisfy twice the minimum amount specified in the ACI 318-19 provision. Test results showed that the normalized moment capacity of the columns decreased slightly with the concrete unit weight, whereas the moment capacity of LWAC columns could be conservatively estimated based on the procedure stipulated in ACI 318-19 using an equivalent rectangular stress block. Additionally, by applying the section lamina method, the axial load level corresponding to the balanced failure decreased with the concrete unit weight. The ductility of the columns also decreased with the concrete unit weight, indicating a higher level of decline under a higher axial load level. Thus, the LWAC columns required more transverse reinforcement than their counterpart NWC columns to achieve the same ductility level. Ultimately, in order to achieve high ductility in LWAC columns subjected to an axial load of 0.5, it is recommended to design the transverse reinforcement with twice the minimum amount specified in the ACI 318-19 provision.
Saw dust concrete f3r finding out insulation characteristic was tested using test plate $30cm{\times}30cm{\times}5cm$. basically, molds f3r the test of compressive, tensile, normal without sawdust, $0.05\%,\;0.1\%,\;0.2\%,\; 0.4\%,\;0.6\%,\;0.8\%,\;1.0\%,\;1.2\%,\;1.4\%,\;1.6\%,\;1.5\%,\;2.0\%$, mixing proportion. heat conductivity of the saw dust concrete mixed with the above proportion was taken in this study. Thermal conduction of normal concrete depends on mixing proportion strength aggregate character, water content. all these items are specified here in fables. $1.8\%\~2.0\%$ saw-dust mising concrete shows as the faction as normal insulation material has its function. and the higher saw-dust mixing rate becomes, the thermal conduction becomes the less Then, the conclusions are that saw-dust using concrete has better insulation function than normal concrete.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.37
no.3_4
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pp.72-81
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1995
This study was performed to evaluate the mechanical properties of high performance lightweight polymer concrete using fillers and synthetic lightweight coarse aggregate. The following conclusions were drawn. 1. The unit weight of the G3, G4 and G5 concrete was 1.500t/m$^3$, 1.506t/m$^3$ and 1.535t/m$^3$, respectively. Specially, the unit weights of those concrete were decreased 33~35% than that of the normal cement concrete. 2. The highest strength was achieved by heavy calcium carbonate, it was increased 27% by compressive, 95% by tensile and 195% by bending strength than that of the normal cement concrete, respectively. 3. The elastic modulus was in the range of 8.0 x 104~ 10.4 x lO4kg/cm2, which was approximately 35~42% of that of the normal cement concrete. Normal cement concrete was showed relatively higher elastic modulus. 4. The ultrasonic pulse velocity of fillers was in the range of 2, 900m/sec, which was showed about the same compared to that of the normal cement concrete. Heavy calcium carbonate was showed higher pulse velocity. 5. The compressive, tensile, bending strength and ultrasonic pulse velocity were largely showed with the increase of unit weight.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.15
no.4
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pp.193-203
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2011
The purpose of this study, looking to which the recycled fine aggregates from waste concrete have a lot of problems as a material for structure purpose, is applying the recycled fine aggregate to Self-Compacting Concrete(In the reminder of this paper, it often referred to as SCC) by using the characteristic which the powder containing the recycled fine aggregates can increase strength and liquidity. In this study, that is, the recycled fine aggregate powder is appropriate for developing high strength(over 40 MPa) and liquidity(JSCE 2 grade), the characteristic of the SCC and it was increased the ratio of mixing the recycled fine aggregates emerging from waste concrete and the normal fine aggregates by 25%, making differential in total 5 levels and applied to SCC. After all, this study was reviewed the physical properties of the fresh concrete, analyzed the mechanical properties and durability of the hardening concrete and tried to ensure the possibility of utilizing the recycled fine aggregates as a material for SCC. As a result, this study reached a conclusion that among the 5-level replacement ratios of the physical, mechanical analysis and the durability characteristics, the normal fine aggregates could be applied up to a replacement ratio of 50% more than the recycled fine aggregates and resulted in a deterioration in performance the replacement ratio larger than 50%. It is judged that the applicability of the real structures should be followed up in order to check the possibility of applying the recycled fine aggregates to real life.
The current study prepared 9 laboratorial concrete mixes and 3 ready-mixed concrete batches to examine the size and shape effects in compression failure of lightweight aggregate concrete (LWC). The concrete mixes were classified into three groups: normal-weight, all-lightweight and sand-lightweight concrete groups. For each concrete mix, the aspect ratio of circular or square specimens was 1.0 and 2.0. The lateral dimension of specimens varied between 50 and 150 mm for each laboratorial concrete mix, whereas it ranged from 50 to 400 mm with an incremental variation of 50 mm for each ready-mixed concrete batch. Test observations revealed that the crack propagation and width of the localized failure zone developed in lightweight concrete specimens were considerably different than those of normal-weight concrete (NWC). In LWC specimens, the cracks mainly passed through the coarse aggregate particles and the crack distribution performance was very poor. As a result, a stronger size effect was developed in LWC than in NWC. Especially, this trend was more notable in specimens with aspect ratio of 2.0 than in specimens with that of 1.0. The prediction model derived by Kim et al. overestimated the size effect of LWC when lateral dimension of specimen is above 150 mm. On the other hand, the modification factors specified in ASTM and CEB-FIP provisions, which are used to compensate for the shape effect of specimen on compressive strength, were still conservative in LWC.
In this study, the statistical characteristics of the resistance bias factors were analyzed using a high-quality field load test database, and the total resistance bias factors were estimated considering the soil uncertainty and construction errors for the application of the limit state design of aggregate pier foundation. The MLR model by Bong and Kim (2017), which has a higher prediction performance than the previous models was used for estimating the resistance bias factors, and its suitability was evaluated. The chi-square goodness of fit test was performed to estimate the probability distribution of the resistance bias factors, and the normal distribution was found to be most suitable. The total variability in the nominal resistance was estimated including the uncertainty of undrained shear strength and construction errors that can occur during the aggregate pier construction. Finally, the probability distribution of the total resistance bias factors is shown to follow a log-normal distribution. The parameters of the probability distribution according to the coefficient of variation of total resistance bias factors were estimated by Monte Carlo simulation, and their regression equations were proposed for simple application.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.21
no.6
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pp.178-184
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2017
This study was aimed to investigate the tensile behaviors of PE(Polyethylene) fiber-reinforced highly ductile cementitious composites with different combinations of micro silica sand and normal sand(river sand) with maximum particle size of 4.75 mm. Flow test result indicated the increase of flowability with higher replacement ratio of river sand. There was no noticeable difference in the mean compressive strength with different replacement ratio of river sand, but the variation in the compressive strength increased as higher amount of river sand was adopted for the replacement. The difference in the uniaxial tensile strength was negligible, but the tensile strain capacity was significantly influenced by the replacement ratio of river sand. It is thought that increased density of multiple cracks induced improved tensile strain capacity when higher percentage of river sand was adopted for fine aggregate. The deviation in the strain capacity increased as the replacement ratio of river sand was higher, as in the compressive strength. This study presented the feasibility of using normal sand instead of micro silica sand for highly ductile cementitious composites with equivalent or better uniaxial tensile performance, even though it might increase the deviation in the performance.
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