Kim, Ho-Kyu;Kim, Young-Ahn;Choi, Seung-Yong;Cho, Young-Keun
Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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v.6
no.3
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pp.167-173
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2018
In general, calcium is required for the reaction of blast furnace slag fine powder and fly ash. The by-products generated during the process of producing recycled aggregates have different calcium contents depending on the crushing stage and the possibility of using the process by-product as a concrete mixture is also different. In this study, the effect of the calcium content of the by-products on the compressive strength was investigated and the block was fabricated by using this. To utilize the by-products as an admixture, the calcium content was analyzed and the bending strength and surface temperature were measured according to the shape of the water storage block. As a result of this study, the possibility of making a block using recycled aggregate by-products was verified and arch type block was constructed to secure storage capacity and bending strength. Also, the surface temperature of the water storage block was reduced by $9^{\circ}C$ or more than that of the general permeable block.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.23
no.2
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pp.28-36
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2019
The adhered mortars in recycled aggregate may lower the performance of the concrete, such as by reducing in strength and durability, and cracking. In the present study, the effects of nylon fiber (NF) on the mechanical and durable properties of 100% ordinary portland cement (OPC) and 50% ground granulated blast furnace slag (GGBFS) concretes incorporating recycled coarse aggregate (RA) were experimentally investigated. Concrete was produced by adding 0 and $0.6kg/m^3$ of NF and then cured in water for the predetermined period. Measurements of compressive and split tensile strength, water permeable pore and total charge passed through concrete were carried out, and the corresponding test results were compared with those of concrete incorporating crushed coarse aggregate (CA). In addition, the microstructures of 28-day concretes were observed by using SEM technique. Test results revealed that the RA concrete showed lower performance than CA concrete because of the adhered mortars in RA. However, it was obvious that the addition of NF in RA concrete was much effective in enhancing the performance of the concretes due to the bridge effect from NF. In particular, the application of NF2 (19 mm) exhibited a somewhat beneficial effect compared with concrete incorporating NF1 with respect to mechanical properties, especially for RA concrete.
In this paper, the effects of sodium hydroxide (NaOH) and aluminum potassium sulfate ($AlK(SO_4)_2{\cdot}12H_2O$) dosage on strength properties were investigated. For evaluating the property related to the dosage of alkali activator, sodium hydroxide (NaOH) of 4% (N1 series) and 8% (N2 series) was added to 1~5% (K1~K5) dosage of aluminum potassium sulfate ($AlK(SO_4)_2{\cdot}12H_2O$) and 1% (C1) and 2% (C2) dosage of calcium oxide (CaO). W/B ratio was 0.5 and binder/ fine aggregate ratio was 0.5, respectively. Test result clearly showed that the compressive strength development of alkali-activated slag cement (AASC) mortars were significantly dependent on the dosage of NaOH and $AlK(SO_4)_2{\cdot}12H_2O$. The result of XRD analysis indicated that the main hydration product of $NaOH+AlK (SO_4)_2{\cdot}12H_2O$ activated slag was ettringite and CSH. But at early ages, ettringite and sulfate coated the surface of unhydrated slag grains and inhibited the hydration reaction of slag in high dosage of $NaOH+AlK(SO_4)_2{\cdot}12H_2O$. The $SO_4{^{-2}}$ ions from $AlK(SO_4)_2{\cdot}12H_2O$ reacts with CaO in blast furnace slag or added CaO to form gypsum ($CaSO_4{\cdot}2H_2O$), which reacts with CaO and $Al_2O_3$ to from ettringite in $NaOH+AlK(SO_4)_2{\cdot}12H_2O$ activated slag cement system. Therefore, blast furnace slag can be activated by $NaOH+AlK(SO_4)_2{\cdot}12H_2O$.
The purpose of this research is to propose a design technique of concrete mix proportions satisfying service life through genetic algorithm (GA) and neural network (NN). For this, thirty mix proportions and the related diffusion coefficients in high performance concrete are analyzed and fitness function for diffusion coefficient is obtained considering mix components like w/b (water to binder ratio), cement content, mineral admixture (slag, flay ash and silica fume) content, sand and coarse aggregate content. Through averaging the results of 10 times GA simulations, relative errors to the previous data decrease lower than 5.0% and the simulated mix proportions are verified with the experimental results. Assuming the durability design parameters, intended diffusion coefficient for intended service life is derived and mix proportions satisfying the service life are obtained. Among the mix proportions, the most optimized case which satisfies required concrete strength and the lowest cost is selected through GA algorithm. The proposed technique would be improved with the enhancement of comprehensive data set including wider the range of diffusion coefficients.
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.
In the present work appropriate concrete material models have been proposed to predict drying shrinkage and specific creep of High-performance concrete (HPC) using Artificial Neural Network (ANN). The ANN models are trained, tested and validated using 106 different experimental measured set of data collected from different literatures. The developed models consist of 12 input parameters which include quantities of ingredients namely ordinary Portland cement, fly ash, silica fume, ground granulated blast-furnace slag, water, and other aggregate to cement ratio, volume to surface area ratio, compressive strength at age of loading, relative humidity, age of drying commencement and age of concrete. The Feed-forward backpropagation networks with Levenberg-Marquardt training function are chosen for proposed ANN models and same implemented on MATLAB platform. The results shows that the proposed ANN models are more rational as well as computationally more efficient to predict time-dependent properties of drying shrinkage and specific creep of HPC with high level accuracy.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1999.04a
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pp.463-468
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1999
The slurry wall of Inchon LNG receiving terminal tank will be planned the super flowing concrete having properties of high strength (required strength 520kg/$\textrm{cm}^2$), no-vibrating and massive structure in the underground. For the performance of this concrete, we investigate and select all materials, the optimum mix design and sensibility test in the laboratory. As test results, we choose portland blast-furnace slag cement and lime stone powder(L.S.P) as cementitious materials, W/C 41%(W/B 35.4%), S/a 50.8% and unit volume of coasre aggregate 0.30 as optimum mix design. Also test result of the fresh and hardened concrete are satisfied with specifications of slurry wall.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2018.05a
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pp.130-131
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2018
The compressive strength of concrete is determined by various influencing factors. However, the conventional method for estimating the compressive strength of concrete has been suggested by considering only 1 to 3 specific influential factors as variables. In this study, nine influential factors (W/B ratio, Water, Cement, Aggregate(Coarse, Fine), Fly ash, Blast furnace slag, Curing temperature, and humidity) of papers opened for 10 years were collected at 4 conferences in order to know the various correlations among data and the tendency of data. The selected mixture and compressive strength data were learned using the Deep Learning Algorithm to derive an estimated function model. The purpose of this study is to investigate the effect of the number of hidden layers on the prediction performance in the process of estimating the compressive strength for an arbitrary combination.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.40
no.6
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pp.104-113
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1998
The purpose of this experimental research is to produce the super-workable concrete using ordinary portland cement, blast-furnace slag lowder, and fly ash respectively, and investigate mechanical properties of super-workable concrete. For this purpose, after production of super-workable concrete for different unit weights of binder and percentages of fine aggregate, optimum mixing proportion of them was determined, and then mechanical properties of super-workable concrete such as static modulud of elasticity as well as compressive, tensile and flexural strength were tested and analyzed. Also, the mechanical performances of super-workable concrete were compared with those of high-strength concrete has an excellent mobility, compactability and segregation-resistance, but the strength of super-workable concrete is somewhat lower than that of high-strength concrete with equal mixing proportions of concrete.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1997.04a
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pp.177-185
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1997
The purpose of this study is to investigate the mechanical properties of super-workable concrete using O.P.C., blast-furnace slag, and fly ash respectively. For this purpose, after determining the optimum mix proportion of super-workable concrete according to unit weight of binder and percentage of fine aggregate respectively, mechanical properties of super-workable concrete such as compressive, tensile and flexural strength as well as elastic modules were tested and analyzed. Also, the mechanical performances of super-workable concrete were compared with those of high-strength concrete with equal mix proportion of concrete. As a result, super-workable concrete have an excellent mobility, placeability, and segregation-resistance, but the strength of super-workable concrete was shown to be somewhat lower than that of high-strength concrete with equal mix proportion of concrete.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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