Murad, Yasmin Z;Tarawneh, Bashar K;Ashteyat, Ahmed M
Computers and Concrete
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제26권6호
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pp.497-504
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2020
Concrete can lose its alkalinity by concrete carbonation causing steel corrosion. Thus, the determination of the carbonation depth is necessary. An empirical model is proposed in this research to predict the carbonation depth of concrete using Gene expression programming (GEP). The GEP model was trained and validated using a large and reliable database collected from the literature. The model was developed using the six parameters that predominantly control the carbonation depth of concrete including carbon dioxide CO2 concentration, relative humidity, water-to-cement ratio, maximum aggregate size, aggregate to binder ratio and carbonation period. The model was statistically evaluated and then compared to the Jiang et al. model. A parametric study was finally performed to check the proposed GEP model's sensitivity to the selected input parameters.
This paper aims to develop a prediction model for the hardened properties of waste LCD glass that is used in concrete by analyzing a series of laboratory test results, which were obtained in our previous study. We also summarized the testing results of the hardened properties of a variety of waste LCD glass concretes and discussed the effect of factors such as the water-binder ratio (w/b), waste glass content (G) and age (t) on the concrete compressive strength, flexural strength and ultrasonic pulse velocity. This study also applied a hyperbolic function, an exponential function and a power function in a non-linear regression analysis of multiple variables and established the prediction model that could consider the effect of the water-binder ratio (w/b), waste glass content (G) and age (t) on the concrete compressive strength, flexural strength and ultrasonic pulse velocity. Compared with the testing results, the statistical analysis shows that the coefficient of determination $R^2$ and the mean absolute percentage error (MAPE) were 0.93-0.96 and 5.4-8.4% for the compressive strength, 0.83-0.89 and 8.9-12.2% for the flexural strength and 0.87-0.89 and 1.8-2.2% for the ultrasonic pulse velocity, respectively. The proposed models are highly accurate in predicting the compressive strength, flexural strength and ultrasonic pulse velocity of waste LCD glass concrete. However, with other ranges of mixture parameters, the predicted models must be further studied.
The aim of this study is to investigate strength and water purification characteristics of effective microorganism-applied volcanic ash block using flexural strength test and water quality analysis. The specimens were prepared with volcanic ash from Mt. Baekdusan and Mt. Hallasan, and cement as the ratios of 3.5:1, 4.0:1, 4.5:1, 5.0:1 with and without metakaolin. Flexural strength degraded with increasing of the amount of volcanic ash, and increased with addition of metakaolin as a binder. Based on these results, the optimal ratio for fabricating volcanic ash-cement mixture block is determined as 3.5:1 with metakaolin. Furthermore, from water quality analysis on contaminated water, removal ability of effective microorganism-applied volcanic ash-cement mixture block and caged volcanic ash block against T-N, T-P and SS was highly evaluated because of adsorption due to the large specific surface area of volcanic ash. Hence, volcanic ash-cement mixture block and caged volcanic ash block possibly contribute to water purification.
This paper reports an experimental study into the rheological behaviour of Smart Dynamic Concrete (SDC). The investigation is aimed at quantifying the effect of the varying amount of mineral admixtures on the rheology, setting time and compressive strength of SDC containing natural sand and crushed sand. Ordinary Portland cement (OPC) in conjunction with the mineral admixtures was used in different replacement ratio keeping the mix paste volume (35%) and water binder ratio (0.4) constant at controlled laboratory atmospheric temperature ($33^{\circ}C$ to $35^{\circ}C$). The results show that the properties and amount of fine aggregate have a strong influence on the admixture demand for similar initial workability, i.e., flow. The large amounts of fines and lower value of fineness modulus (FM) of natural sand primarily increases the yield stress of the SDC. The mineral admixtures at various replacement ratios strongly contribute to the yield stress and plastic viscosity of SDC due to inter particle friction and cohesion.
Partial replacement of Portland cement by slag can reduce the energy consumption and $CO_2$ emission therefore is beneficial to circular economy and sustainable development. Compressive strength is the most important engineering property of concrete. This paper presents a numerical procedure to predict the development of compressive strength of slag blended concrete. This numerical procedure starts with a kinetic hydration model for cement-slag blends by considering the production of calcium hydroxide in cement hydration and its consumption in slag reactions. Reaction degrees of cement slag are obtained as accompanied results from the hydration model. Gel-space ratio of hardening slag blended concrete is determined using reaction degrees of cement and slag, mixing proportions of concrete, and volume stoichiometries of cement hydration and slag reaction. Furthermore, the development of compressive strength is evaluated through Powers' gel-space ratio theory considering the contributions of cement hydration and slag reaction. The proposed model is verified through experimental data on concrete with different water-to-binder ratios and slag substitution ratios.
For this study, alkali-activated slag red-mud pavement is manufactured to examine the usability of red-mud as a recycling material in the construction industry. In the compaction curve in terms of the replacement ratio of red mud by binder type, the dry density changed gradually depending on the water content, which implies that there is no distinct difference in compaction according to the replacement ratio of red mud. The compressive strength at 28 days was observed to be 18.9~27.0MPa in ASS, and 18.4~28.8MPa in OPC, showing a similar level between the specimens.
Experimentally predicting the compressive strength (CS) of concrete (for a mix design) is a time-consuming and laborious process. The present study aims to propose surrogate models based on Support Vector Machine (SVM) and Gaussian Process Regression (GPR) machine learning techniques, which can predict the CS of concrete containing nano-silica. Content of cement, aggregates, nano-silica and its fineness, water-binder ratio, and the days at which strength has to be predicted are the input variables. The efficiency of the models is compared in terms of Correlation Coefficient (CC), Root Mean Square Error (RMSE), Variance Account For (VAF), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), and RMSE to observation's standard deviation ratio (RSR). It has been observed that the SVM outperforms GPR in predicting the CS of the concrete containing nano-silica.
Self-leveling material(SLM) is one of the floor finishing materials which make flat surface like as water level by itself in a short time. So it is possible to increase construction speed and enhance economical efficiency. In this study, author intended to develop SLM for the industrial warehouse and factory loading heavy weight machinery and vehicles. The demanded properties for this type of SLM are above 20mm of flow value and above 300kgf/cm2 of 28-days compressive strength. To possess demended strength and fluidity, SLM have to be composed of many types of binders and chemical additives. So it is difficult to decide suitable mixing proportion of composition materials. In this study, author investigated the weight percentage effect of main composition materials for high-strength self-leveling material, by experimental design such as tables of orthogonal arrays and simplex design, and by statistical analysis such as analysis of variance and analysis of response surface. Variables of experiments were ordinary portland cement(OPC), alumina cement(AC), anhydrous gypsum(AG), lime stone(LS) and sand, and properties of tests were fluidity of fresh state and strength of hardened state. Results of this study are showed that suitable mix proportions of binders for the high strength self-leveling materials are two groups. One is 78~85.5% OPC, 7.5~9.5% AC, 9~12.5% AG and the other is 72.5~78% OPC, 9~12.5% AC, 13~l5% AG.
Most difficulties of inducing high fluidity on the concrete mixing design with a strength range of 210 to 240kg/$\textrm{cm}^2$ result from the segregation of aggregates due to the shortage of cementitious binders. To solve the problem, this study concentrated on finding the optimized amount of binder material which does not affect the concrete strength and is also economical. Also there were studies on the use of intermediate sized aggregates to avoid the gap-grading between coarse and fine aggregates so that the material segregation in high flowing concrete was and minimalized the fluidity and penetration capacity of the reinforcing bars was enhanced. Throughout the parametric study with respect to water/binder ratio. superplasticizer. replaceable mineral admixture, the size of coarse aggregate and mixing methods, the effect of each constituent on the characteristics of high flowing concrete could be observed. As a result or partially using stone powder or an intermediate class of aggregate (max. diameter 13mm) . it was fund that the fluidity of concrete significantly increased without material segregation and any change of compressive strengths. It was also proved in this study that proper mixing time and speed are significant factors influence the performence of high flowing concrete.
이 연구에서는 다양한 결합재를 혼합하여 고강도 저알칼리형 인공어초용 시멘트 복합체를 설계하고 ME 방식 3D 프린터 출력 가능성을 평가했다. 그 결과, 3D 프린팅이 가능하도록 시멘트 복합체의 유동성을 조절하기 위해서는 물-결합재비, 규사-결합재비, 규사의 종류 등을 제어하는 것이 중요한 것으로 판단된다. 출력이 가능한 정도의 흐름값을 달성한 뒤 3D 프린터 출력물의 표면품질을 양호하게 유지하기 위해서는 증점제 첨가량을 조절하는 것이 필요하다. 또한, 알파형 반수석고를 사용한 배합에서는 급결효과를 제어하기 위해 응결조절제를 사용해야하며 이 배합의 흐름값을 유지하는 시간을 도출하여 출력시 적용하는 것이 필요하다. 재료의 요구 강도를 얻기 위해서는 우선 출력이 가능한 수준의 유동성을 만족시킨 후, 배합을 조정하면 가능하다. 알파형 반수석고를 포함한 다성분계 결합재의 사용으로 저알칼리형 인공어초용 3D 프린팅 배합을 설계하고 출력성을 확인하였으나, 알칼리 저감 효과를 정량적으로 평가하기 위해서는 추후 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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