Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.10
no.5
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pp.171-178
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2006
It was presented that the spalling of high strength concrete exposed to high temperature could be reduced by using polypropylene fiber. However, as the concrete strength increase, the demanded quantity of PP fiber increase and this results in the loss of workability of ultra high strength concrete. The silica fume which is essentially mixed in ultra high strength concrete decrease the permeability of concrete, and this will increase the degree of spalling. In this study the effect of silica fume on the spalling of ultra high strength concrete and the fire resisting efficiency of PP fiber and poly vinyl alchol, instead of PP fiber, for the security of workability were experimentally examined.
Currently, lots of researches have been performed for reducing cement usages due to increasing social/engineering problems caused by $CO_2$ emission. Supplementary cement materials like fly ash, slag, and silca fume are usually employed for cement replacement, and nowadays rice husk ash (RHA) is widely studied for enhancement of concrete performance as mineral admixture. In this paper, concrete samples with RHA and SF which is known for its engineering advantages are prepared and a resistance to chloride attack is evaluated in early-aged concrete. For the work, replacement ratios of 10~30% for RHA concrete and 2~8% for SF concrete are considered, and various durability tests such as density, void, sorptivity, current measurement, and chloride diffusion coefficient are performed including mechanical test like compressive and tensile strength. Replacement of RHA 10~15% shows better improvement of corrosion resistance and strength than that of SF 2~4% and normal concrete, which shows a strong applicability for utilization as construction materials.
The purpose of this study is to investigate anti analyze the effect of iength of steel fiber and concrete admixt.ure such as iilica fume and fly ash on the workability arid engineering properties cbf steel fiber reinforced concxte (SFRC). As the results the follows art: found. First, it is poss ible to make steel fiber reinforced concrete having the consistency of IOcm slump and 28 days compressive strength of $600{\;}kgf/\textrm{m}^2$ by adopting low water binder ratios arid using :uperplasticizer. Second, the conipresslve and tensile strength of SWKC containing silica fume and fly ash is lower than those of plain concrete in the age after 28 days, but higher in the age after 28 days. Finally, tensde strength of SFHC is higher than that of plain concrete, and so adding the steel fibers in concrete increases the toughness.
This paper concentrates on the results of experimental work on tensile strength of self-compacting concrete (SCC) caused by flexure, which is called rupture modulus. The work focused on concrete mixes having water/binder ratios of 0.35 and 0.45, which contained constant total binder contents of 500 $kg/m^3$ and 400 $kg/m^3$, respectively. The concrete mixes had four different dosages of a superplasticizer based on polycarboxylic with and without silica fume. The percentage of silica fume that replaced cement in this research was 10%. Based upon the experimental results, the existing equations for anticipating the rupture modulus of SCC according to its compressive strength were not exact enough. Therefore, it is decided to use artificial neural networks (ANN) for anticipating the rupture modulus of SCC from its compressive strength and workability. The conclusion was that the multi layer perceptron (MLP) networks could predict the tensile strength in all conditions, but radial basis (RB) networks were not exact enough in some circumstances. On the other hand, RB networks were more users friendly and they converged to the final networks quicker.
The strength, water permeability, and photo-degradation efficiency of NOx of porous concrete with a new concept were studied in this paper. The porous concrete was comprised of coarse aggregate of maximum size 40 mm, cement, silica fume, water and air-entraining(AE) water reducing agent. The strength of porous concrete was strongly related to its matrix proportion and compaction energy. An experimental test was carried out to study the parameters of cement proportions and silica fume content for pavement applications of porous concrete which were paving a footpath, a bikeway, a parking lot, and a driveway. The regressed equations of relation-ships between compressive strength and flexural strength, and coefficient permeability and void ratios were indicated as y=7.69x+71.74 and $y=0.42e^{0.28x}$. A method of making an air purification-functioning road, which was spraying a mixture of a photocatalyst, cement, and water onto the surface of the road, was suggested.
Kim, Sang-Myung;Shin, Jin-Yong;Ma, Sang-Jun;Nam, Kwan-Woo;Kim, Ki-Ho
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.10
no.1
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pp.59-68
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2008
The experiment was carried out to investigate the influence of coarse aggregate, admixture, and accelerator on the properties of concrete. As the maximum size of coarse aggregate decreased from 13 mm to 8 mm, fluidity of fresh concrete declined but compressive strength and dynamic modulus of elasticity of hardened concrete increased remarkably. The mechanical properties of concrete substituted silica fume to the plain concrete improved, the compressive strength of that substituted blast furnace slag increased slightly. The hydration reaction and compressive strength of specimen with sodium luminate type accelerator were high at initial, but specimen with alkali free type accelerator improved largely in 28 days.
Kamal, Mounir M.;Safan, Mohamed A.;Al-Gazzar, Mohamed A.
Advances in concrete construction
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v.1
no.4
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pp.273-288
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2013
The main objective of this research was to evaluate the potentials of self-compacting concrete (SCC) mixes to develop bond strength. The investigated mixes incorporated relatively high contents of dolomite powder replacing Portland cement. Either silica fume or fly ash was used along with the dolomite powder in some mixes. Seven mixes were proportioned and cast without vibration in long beams with 10 mm and 16 mm steel dowels fixed vertically along the flowing path. The beams were then broken into discrete test specimens. A push-put configuration was adopted for conducting the bond test. The variation of the ultimate bond strength along the flowing path for the different mixes was evaluated. The steel-concrete bond adequacy was evaluated based on normalized bond strength. The results showed that the bond strength was reduced due to Portland cement replacement with dolomite powder. The addition of either silica fume or fly ash positively hindered further degradation as the dolomite powder content increased. However, all SCC mixes containing up to 30% dolomite powder still yielded bond strengths that were adequate for design purpose. The test results demonstrated inconsistent normalized bond strength in the case of the larger diameter compared to the smaller one.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.3
no.3
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pp.127-133
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2003
Carbonation and drying shrinkage are very important properties of concrete, that can cause concrete to lower its capacity and spall. But the research on them in high strength concrete is very poor. In this study, to estimate influences of W/B, the kind of admixture, the replacement ratio of admixture, fineness of blast furnace and etc. on drying shrinkage and carbonation, we make experiment with 3 levels(28, 35, 55%) of W/B, 3 kinds(blast-furnace slag, fly-ash, silica-fume) of admixture, 3 levels of the replacement ratio, 3 levels(4000, 6000, 8000cm2/g) of fineness of blast-furnace slag and 2 kinds of curing condition. As the results, compressive strength of concrete was decreased, as W/C was increased and the replacement ratio of admixture was increased. Drying shrinkage was increased, as W/B was higher, the replacement ratio of admixture was increased and fineness of blast-furnace slag was decreased. And carbonation was increased, as W/B ratio was higher, the replacement ratio of admixture was increased.
Concrete is a most utilized material in the construction industry that have main components. The strength of concrete can be improved by adding some admixtures. Evaluating the impact of fly ash (FA) and silica fume (SF) on the long-term compressive strength (CS) of concrete provokes to find the significant parameters in predicting the CS, which could be useful in the practical works and would be extensible in the future analysis. In this study, to evaluate the effective parameters in predicting the CS of concrete containing admixtures in the long-term and present a fitted equation, the multivariate adaptive regression splines (MARS) method has been used, which could find a relationship between independent and dependent variables. Next, for optimizing the output equation, biogeography-based optimization (BBO), particle swarm optimization (PSO), and hybrid PSOBBO methods have been utilized to find the most optimal conclusions. It could be concluded that for CS predictions in the long-term, all proposed models have the coefficient of determination (R2) larger than 0.9243. Furthermore, MARS-PSOBBO could be offered as the best model to predict CS between three hybrid algorithms accurately.
This paper summarizes the results of experimental research, and artificial intelligence methods focused on determination of compressive strength of lightweight cement mortar with silica fume and fly ash after sulfate attack. The artificial neural network and the support vector machine were selected as artificial intelligence methods. Lightweight cement mortar mixtures containing silica fume and fly ash were prepared in this study. After specimens were cured in $20{\pm}2^{\circ}C$ waters for 28 days, the specimens were cured in different sulfate concentrations (0%, 1% $MgSO_4^{-2}$, 2% $MgSO_4^{-2}$, and 4% $MgSO_4^{-2}$ for 28, 60, 90, 120, 150, 180, 210 and 365 days. At the end of these curing periods, the compressive strengths of lightweight cement mortars were tested. The input variables for the artificial neural network and the support vector machine were selected as the amount of cement, the amount of fly ash, the amount of silica fumes, the amount of aggregates, the sulfate percentage, and the curing time. The compressive strength of the lightweight cement mortar was the output variable. The model results were compared with the experimental results. The best prediction results were obtained from the artificial neural network model with the Powell-Beale conjugate gradient backpropagation training algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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