The effects of fly ash and superplasticizer (SP) on workability of concrete are quite difficult to predict because they are dependent on other concrete ingredients. Because of high complexity of the relations between workability and concrete compositions, conventional regression analysis could be not sufficient to build an accurate model. In this study, a workability model has been built using artificial neural networks (ANN). In this model, the workability is a function of the content of all concrete ingredients, including cement, fly ash, blast furnace slag, water, superplasticizer, coarse aggregate, and fine aggregate. The effects of water/binder ratio (w/b), fly ash-binder ratio (fa/b), superplasticizer-binder ratio (SP/b), and water content on slump were explored by the trained ANN. This study led to the following conclusions: (1) ANN can build a more accurate workability model than polynomial regression. (2) Although the water content and SP/b were kept constant, a change in w/b and fa/b had a distinct effect on the workability properties. (3) An increasing content of fly ash decreased the workability, while raised the slump upper limit that can be obtained.
In this paper, the workability and static stability were evaluated using a proposed test method. Workability and static stability represent a key property of self-compacting concrete (SCC) in fresh state. A number of standardized test methods were developed to assess these properties. However, no accelerated test method reliably predicts both workability and static stability of SCC. In the present work, a modified K-slump test method was developed to evaluate workability and static stability of SCC. In order to take implicit mixture variations of SCC constituents that can affect fresh SCC properties, a central composite design was adopted to highlight the effect of gravel to sand ratio (G/S), gravel 3/8 to gravel 8/15 ratio (G1/G2), water to cement ratio (W/C), marble powder to cement ratio (MP/C) and superplasticizer content (SP) on workability measured with slump and flow time (T50) tests and static stability measured with sieve stability test (Pi), segregation test index (SSI), Penetration test (Pd) and the proposed K-slump test (Km). The obtained results show that G/S ratio close to 1 and G1/G2 ratio close to 60% can be considered as optimal values to achieve a good workability while ensuring a sufficient static stability of SCC. Acceptable relationships were obtained between Slump flow, Pi, Pd and Km. Results show that the proposed K-slump test allow to assess both workability and static stability of fresh SCC mixtures.
Estimating the workability of self-compacting concrete (SCC) is very important both in laboratories and on construction site. A method using visual information during the mixing process was proposed in this paper to estimate the workability of SCC. First, fourteen specimens of concrete were produced by a single-shaft mixer. A digital camera was used to record all the mixing processes. Second, employing the digital image processing, the visual information from mixing process images was extracted. The concrete pushed by the rotating blades forms two boundaries in the images. The shape of the upper boundary and the vertical distance between the upper and lower boundaries were used as two visual features. Thirdly, slump flow test and V-funnel test were carried out to estimate the workability of each SCC. Finally, the vertical distance between the upper and lower boundaries andthe shape of the upper boundary were used as indicators to estimate the workability of SCC. The vertical distance between the upper and lower boundaries was related to the slump flow, the shape of the upper boundary was related to the V-funnel flow time. Based on these relationships, the workability of SCC could be estimated using the mixing process images. This estimating method was verified by three more experiments. The experimental results indicate that the proposed method could be used to automatically estimate SCC workability.
본 연구에서는 중유동 콘크리트 제조를 위해 기존의 재료분리 판정법과 레올로지 정수를 활용하여 콘크리트 재료분리 상황을 정의하고자 하였다. 중유동 콘크리트는 일반강도 범위의 비교적 높은 물시멘트비 조건에서 높은 유동성을 발현하는 조건으로 고성능 감수제를 사용하면서 재료분리를 제어하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구조건에서는 고형분량이 다른 두 가지 고성능 감수제를 사용하여 일반강도 콘크리트 배합의 유동성을 증진시키면서 재료분리가 발생하기 시작하는 범위의 유동특성과 레올로지 정수의 변화에 대해 관찰하였다. 기존의 레올로지를 이용한 유동성 측정연구는 고유동성을 확보한 조건에서 측정되어야 했기 때문에 재료분리가 발생하는 조건은 측정의 대상에서 제외되었던 경우가 많았다. 본 연구에서는 재료분리가 발생하기 시작하는 상태의 콘크리트 배합조건에서 기존의 재료분리 판정법이나 관찰에 의한 방법으로는 아직 재료분리에 이르르지 않았다고 판단되더라도 레올로지 측정 정수인 소성점도와 정적 항복응력 측정값에서 이상측정값이 관찰되는 것을 확인하였다. 이러한 결과가 콘크리트에 있어서 재료분리가 발생하는 조건을 레올로지적으로 정의할 수 있는 기초적인 자료를 제공할 것으로 판단한다.
A method is proposed in this paper to estimate the workability of self-compacting concrete (SCC) in different mixing conditions with different mixers and mixing volumes by recording the mixing process based on deep learning (DL). The SCC mixing videos were transformed into a series of image sequences to fit the DL model to predict the SF and VF values of SCC, with four groups in total and approximately thirty thousand image sequence samples. The workability of three groups SCC whose mixing conditions were learned by the DL model, was estimated. One additionally collected group of the SCC whose mixing condition was not learned, was also predicted. The results indicate that whether the SCC mixing condition is included in the training set and learned by the model, the trained model can estimate SCC with different workability effectively at the same time. Our goal to estimate SCC workability in different mixing conditions is achieved.
In this study, the effects and the interactions of water content, SP-binder ratio, and water-binder ratio on the workability performance of concrete were investigated. The experiments were designed based on flatted simplex-centroid experiment design modified from standard simplex-centroid one. The data gotten from the design was used to build the concrete slump model using neural networks. Research reported in this paper shows that a small number of slump experiments can be performed and meaningful data obtained with the experiment design. Such data would be suitable for building slump model using neural networks. The trained network can be satisfactorily used for exploring the effects of the components and their interactions on the workability of concrete. It has found that a high water content and a high SP/b ratio is essential for high workability, but achieving this by increasing these parameters will not in itself guarantee high workability. The w/b played a very important role in producing workability and had rather profound effects; however, the medium value about 0.4 is the best w/b to reach high slump without too much effort on trying to find the appropriate water content and SP/b.
This study was conducted to recognize a possibility that cone index can be used as a means of evaluating the tillage workability. Cone indexes were measured every 24 hours after rainfall at the experimental plots, and the rotary and plowing operations were conducted at the same time. The workability was evaluated on a basis of three categories of good, fair and poor depending on the quality of the performed works. Although the workability was affected by many factors such as soil type, moisture content ground slope and weather condition, the duration and amount of rainfall were of most influence. Results of the study showed that a good workability was resulted from the cone indexes greater than an average of 552 kPa for rotary operations and 671 kPa for plowing operations. Fair work was obtained with cone indexes greater than an average of 331 kPa for rotary operations and 459 kPa for plowing operations. The cone indexes less than an average of 171 kPa and 149 kPa resulted in poor workabilities for rotary and plowing operations, respectively. The experimental results may provide a general guideline for evaluating the tillage workability by cone index.
Since the material property of binder in polyester polymer concrete has a viscous mechanism, the workability of polyester polymer concrete mixture showed different characteristics from that of cement concretes. Therefore, this study was devised to evaluate workability characteristics of polyester polymer concrete using slump and flow tests. Study results showed that the test temperature and ST/UP ratio were the most dominantly affecting factor on the viscosity of binder, and viscosity of the binder was strongly correlated with the workability of polyester polymer concrete mixture.
The use of polypropylene fibers in concrete has been widely advertised by the fiber manufacturers. However, the behavior of concrete containing plastic fibers has not been fully understood. The effects of fiber on concrete have been forcused on shrinkage crack control mainly from field observation, and the mechanism and the side effect of fiber such as workability reduction have been neglicted. In this paper, the effect of fiber on workability and shrinkage properties have been studied. The addition of fiber significantly reduce workability and requires additional water to maintain the workability, which causes adversal effects on concrete properties.
In this study, methyl methacrylate (MMA)- modified polyester polymer concrete, in which the MMA was added to the unsaturated polyester resin, was developed for improving the early-age strength and the workability of the conventional polymer concrete, binder of which was the unsaturated polyester resin. Then the fundamental properties of the polymer concrete such as workability and strength were surveyed. The experimental results showed that the workability was remarkably improved as the MMA contents increased, and the filler-binder ratio was turned out to be important factor for the workability. Slump prediction equation was derived by the regression analysis based on MMA content and filler-binder ratio. Furthermore, early-age strength was greater when the MMA content were increased in the range of 20-40 % but the strength rather showed a tendency of decrease when the MMA content was 50 %.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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