Grading of aggregate influences significantly almost all of the concrete performances. The purpose of this paper is to propose practicable equations that express the optimized total aggregate gradation, by weight or by number of particles in a concrete mix. The principle is based on the fractal feature of the grading of combined aggregate in a solid skeleton of concrete. Therefore, equations are derived based on the so-called fractal dimension of the grain size distribution of aggregates. Obtained model was then applied in such a way a correlation between some properties of the dry concrete mix and the fractal dimension of the aggregate gradation has been built. This demonstrates that the parameter fractal dimension is an efficacious tool to establish a unified model to study the solid phase of concrete in order to design aggregate gradation to meet certain requirements or even to predict some characteristics of the dry concrete mixture.
Steel corrosion in reinforced concrete (RC) structures is a critical problem to structural safety and many researches are being actively conducted on developing methods to maintain the required performance of the RC structures during their intended service lives. In this study, concrete mixture proportioning technique through genetic algorithm (GA) for RC structures under carbonation, which is considered to be serious in underground site and big cities, is investigated. For this, mixture proportions and diffusion coefficients of $CO_2$ from the previous researches were analyzed and fitness function for $CO_2$ diffusion coefficient was derived through regression analysis. This function based on the 12 experimental results consisted of 5 variables including water-cement ratio (W/C), cement content, sand percentage, coarse aggregate content per unit volume of concrete in unit, and relative humidity. Through genetic algorithm (GA) technique, simulated mixture proportions were proposed for 3 cases of verification and they showed reasonable results with less than relative error of 10%. Finally, assuming intended service life, different exposure conditions, design parameters, intended $CO_2$ diffusion coefficients, and cement contents were determined and related mixture proportions were simulated. This proposed technique is capable of suggesting reasonable mix proportions and can be modified based on experimental data which consider various mixing components like mineral admixtures.
As the weight of trucks increases, the need for concrete pavement also increases. Therefore, the addition of fly-ash may improve the properties of pavement concrete as well as recycle fly-ash. A full factorial experiment was performed using the primary variables, such as water-cement ratio, fly-ash substitution ratio, and maximum size of coarse aggregate, as a preliminary study for optimum mixture design for pavement concrete. The results of preliminary study indicates that the addition of fly-ash is the most important factor determining concrete strength, followed by the maximum size of coarse aggregate and water-cement ratio. It, also, shows the relative importance of fly-ash substitution ratio, compared to the water-cement ratio, and the interaction effects between the primary variables. Optimum mixture designs for pavement concrete incorporating fly-ash, that satisfied the target responses, were proposed in terms of fly-ash substitution ratio, water cement ratio and maximum size of coarse aggregate.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2002.05a
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pp.545-550
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2002
Concrete is one of the essential structural materials in the construction. But, concrete consists of many materials and is affected by many factors such as properties of materials, site environmental situations, and skill of constructor. Therefore, concrete mixes depend on experiences of experts. However, it is more and more difficult to determine concrete mixes design by empirical means because more ingredients like mineral and chemical admixtures are included. Artificial Neural Networks(ANN) are a mimic models of human brain to solve a complex nonlinear problem. They are powerful pattern recognizers and classifiers, also their computing abilities have been proven in the fields of prediction, estimation and pattern recognition. Here, among them, the back propagation network and radial basis function network are used. Compositions of high-performance concrete mixes are eight components(water, cement, fine aggregate, coarse aggregate, fly ash, silica fume, superplasticizer and air-entrainer). Compressive strength and slump are measured. The results show that neural networks are proper tools to minimize the uncertainties of the design of concrete mixtures.
This is to show some basic data for introducing both circulated aggregate and recycled powder producing waste concrete. Standard-mixing design for 24MPa has been basically used and added and replaced normal aggregate with recycled powder made of waste concrete. In addition, polycarboxylate high-range water reducing agent has been used because recycled powder is missing adhesive strength and it is not compare with cement's adhesive strength. Compressive strength with powder mixture of 2%, 4%, 6%, 8%, and 10% has been decreased down to 80% of normal concrete material strength without recycled powder mixture. This result has same decreasing proportion to tensile strength of the material. Resistant capacity change of beam varying with recycled powder mixture has been decreased down to 60% of normal concrete bean capacity, while there are 80% decrease of material strength. But strength and capacity change has same consistent decrease ratio. It is found that recycled powder with approximately 15% unit concrete volume can be replaced with cement in reasonable admixture mixing condition.
Lee Jang-Hwan;Hwang Byoung-jun;Kim Je-Sub;Jung Keun-Ho;Lim Nam-Ki;Jung Sang-Jin
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2004.11a
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pp.517-520
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2004
Concrete Filled steel Tube pipe structure is a rational type of structure that maximizes performance by combining the strong points of steel frame and concrete. In the structure, the confining effect of steel pipes increases the bearing power of infilled concrete and the strengthening of local bucking of steel pipes by infilled concrete increases the bearing power of members. and these result in the reduction of cross-sectional area and high transformation capacity. Moreover. the structure is economically efficient and widely applicable that it is used from super-high buildings to residential, business and apartment buildings. It enables the construction of multi-story buildings with long spans using columns of small cross-sectional area. In case of diaphragm, however, it is difficult to confirm the compactness of the closed inside of steel pipes. The present study examined the properties of super-high strength concrete over 80MPa by comparing it with 40MPa concrete through heat conductivity and length change tests based on a mixture ratio satisfying the mixture goal presented in the guideline for the design and construction of concrete-filled steel pipe structure. and evaluated the performance of super-high strength concrete according to the shape and size of the aperture ratio of diaphragm.
PURPOSES : It is necessary to prevent premature failure of concrete pavements caused by durability problems. The purpose of this study was to find factors affecting the durability of concrete pavements, and suggest improvement methods for existing concrete mix design. METHODS : Factors influencing durability were derived from laboratory test data for common field failure conditions and main properties of concrete cores taken from the field. The improvement of concrete properties was investigated by evaluating the performance of existing and proposed mix proportion designs and curing methods. RESULTS : The compressive strength and the absorbing performance of the low Blaine cement and the high-strength mixture were better than those of the Type I cement. Wet curing showed better compressive strength, elastic modulus, coefficient of thermal expansion, and absorption performance than air curing or compound curing. As a result of comparing concrete cores collected in the field, the sections with good durability showed good performance in terms of resistance to chloride ion penetration, absorption, and initial absorption rate. CONCLUSIONS : The absorption performance was considered as a possible foactor affecting durability of cement concrete pavements as a result of field core tests. In order to improve the durability of the pavement concrete, it is necessary to improve the existing mixtures and curing methods.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2004.11a
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pp.341-344
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2004
In the present research, slump, modulus of rupture (MOR) and flexural toughness $(I_{30})$ of high performance hybrid fiber reinforced concrete (HPHFRC) mixed with micro-fiber (carbon fiber) and macro-fiber (steel fiber) and replaced with silica fume were assessed with the analysis of variance (ANOVA). Steel fiber was a considerable significant factor in aspect of the response values of MOR and boo Based on the significance of factors related to response values from ANOVA, following assessments were available; Slump decrease: carbon fiber >> steel fiber > silica fume; MOR: steel fiber > silica fume > carbon fiber; $I_{30}$: steel fiber > carbon fiber > silica fume. Steel fiber $1.0\%$, carbon fiber $0.25\%$ and silica fume $5.0\%$, and Steel fiber $1.0\%$, carbon fiber $0.25\%$ and silica fume $2.5\%$ were obtained as the most optimum mixture.
He, Huan;Stroeven, Piet;Stroeven, Martijn;Sluys, Lambertus Johannes
Computers and Concrete
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v.9
no.2
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pp.119-131
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2012
Optimum packing of aggregate is an important aspect of mixture design, since porosity may be reduced and strength improved. It may also cause a reduction in paste content and is thus of economic relevance too. Several mathematic packing models have been developed in the literature for optimization of mixture design. However in this study, numerical simulation will be used as the main tool for this purpose. A basic, simple theoretical model is used for approximate assessment of mixture optimization. Calculation and simulation will start from a bimodal mixture that is based on the mono-sized packing experiences. Tri-modal and multi-sized particle packing will then be discussed to find the optimum mixture. This study will demonstrate that computer simulation is a good alternative for mixture design and optimization when appropriate particle shapes are selected. Although primarily focusing on aggregate, optimization of blends of Portland cement and mineral admixtures could basically be approached in a similar way.
Creep of concrete is the most dominating factor affecting time-dependent deformations of concrete structures. Especially, creep deformation for design and construction in prestressed concrete structures should be predicted accurately because of its close relation with the loss in prestree of prestressed concrete structures. Existing creep-prediction models for special applications contain several impractical factors such as the lack ok accuracy, the requirement of long-term test and the lack of versatility for change in material properties, ets., which should be improved. In order to improve those drawbacks, a methodology to modify the creep-prediction equation specified in current Korean concrete structures design standard (KCI-99), which underestimates creep of concrete and does not consider change of condition in mixture design, is proposed. In this study, short-term creep tests were carried out for early-age concrete within 28 days after loading and their test results on influencing factors in the equation are analysed. Then, the prediction equation was modified by using the early-age creep test results. The modified prediction equation was verified by comparing their results with results obtained from long-term creep test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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