International Journal of Concrete Structures and Materials
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제10권4호
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pp.451-460
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2016
An anchorage system is necessary in most reinforced concrete structures for connecting attachments. It is very important to predict the strength of the anchor to safely maintain the attachments to the structures. However, according to experimental results, the existing design codes are not appropriate for large anchors because they offer prediction equations only for small size anchors with diameters under 50 mm. In this paper, a new prediction model for breakout shear strength is suggested from experimental results considering the characteristics of large anchors, such as the prying effect and size effect. The proposed equations by regression analysis of the derived model equations based on the prying effect and size effect can reasonably be used to predict the breakout shear strength of not only ordinary small size anchors but also large size anchors.
Although some prediction models have successfully developed for ultra-high performance concrete (UHPC), they do not provide insights and explicit relations between all constituents and its consistency, and compressive strength. In the present study, based on the experimental results, several mathematical models have been evaluated to predict the consistency and the 28-day compressive strength of UHPC. The models used were Linear, Logarithmic, Inverse, Power, Compound, Quadratic, Cubic, Mixed, Sinusoidal and Cosine equations. The applicability and accuracy of these models were investigated using experimental data, which were collected from literature. The comparisons between the models and the experimental results confirm that the majority of models give acceptable prediction with a high accuracy and trivial error rates, except Linear, Mixed, Sinusoidal and Cosine equations. The assessment of the models using numerical methods revealed that the Quadratic and Inverse equations based models provide the highest predictability of the compressive strength at 28 days and consistency, respectively. Hence, they can be used as a reliable tool in mixture design of the UHPC.
The ultrasonic pulse velocity test has a strong potential to be developed into a very useful and relatively inexpensive in-place test for assuring the quality of concrete placed in structure. The main problem in realizing this potential is that the relationship between compressive strength ad ultrasonic pulse velocity is uncertain and concrete is an inherently variable material. The objective of this study is to improve the reliability of in-place concrete strength predictions by ultrasonic pulse velocity method. Experimental cement content, s/a rate, and curing condition of concrete. Accuracy of the prediction expressed in empirical formula are examined by multiple regression analysis and linear regression analysis and practical equation for estimation the concrete strength are proposed. Multiple regression model uses water-cement ratio cement content s/a rate, and pulse velocity as dependent variables and the compressive strength as an independent variable. Also linear regression model is used to only pulse velocity as dependent variables. Comparing the results of the analysis the proposed equation expressed highest reliability than other previous proposed equations.
The damage of concrete due to the expansion of alkali-aggregate reaction (AAR) and thermal-chemical reactions affecting the strength of concrete is studied. The empirical equations for the variations of expansion of AAR, compressive strength and degradation of the modulus of elasticity with time, and compressive strength with degradation of the modulus of elasticity are proposed by analysing numerous experimental data. It is revealed that the expansion of AAR and compressive strength increase with time. The proposed combination of the time variations of chemical and mechanical parameters provides a satisfactory prediction of the concrete strength. Seismic analysis of the aged Koyna dam is conceded for two different long-term experimental data of concrete incorporating the proposed AAR based properties. The responses of aged Koyna dam reveal that the crest displacement of the Koyna dam significantly increases with time while the contour plots show that major principal stress at neck level reduces with time. As the modulus of elasticity decreases with ages the stress generated in the concrete structure get reduces. On the other hand with lesser value of modulus of elasticity the structure becomes more flexible and the crest displacement becomes very high that cause the seismic safety of the dam reduce.
The strength development of concrete is influenced by temperature and cement type which greatly affect hydration degree of cement. There is not pertinent concrete strength management methods for estimating the in-place strength of concrete. One such method is the maturity concept. The maturity concept is based on the fact that concrete gains strength with time as a result of the cement hydration and, thus the rate of hydration, as in any chemical reaction, depends primarily on the concrete temperature during hydration. Thus, the strength of concrete is function of its time-temperature history. This goals of the present study are to investigate a relationship between strength of high-fluidity concrete and maturity that is expressed as a function of an integral of the curing period and temperature, predict strength of concrete.
This paper presents an analytical procedure for the analysis of high strength steel fiber reinforced concrete members considering the cracking effect in the serviceability loading range. Modifications to a previously proposed formula for the effective moment of inertia are presented. Shear deformation effect is also taken into account in the analysis, and the variation of shear stiffness in the cracked regions of members has been considered by reduced shear stiffness model. The effect of steel fibers on the behavior of reinforced concrete members have been investigated by the developed computer program based on the aforementioned procedure. The inclusion of steel fibers into high strength concrete beams and columns enhances the effective moment of inertia and consequently reduces the deflection reinforced concrete members. The contribution of the shear deformation to the total vertical deflection of the beams is found to be lower for beams with fibers than that of beams with no fibers. Verification of the proposed procedure has been confirmed from series of reinforced concrete beam and column tests available in the literature. The analytical procedure can provide an accurate and efficient prediction of deflections of high strength steel fiber reinforced concrete members due to cracking under service loads. This procedure also forms the basis for the three dimensional analysis of frames with steel fiber reinforced concrete members.
Said Ikram Sadat;Fa-xing Ding;Fei Lyu;Naqi Lessani;Xiaoyu Liu;Jian Yang
Computers and Concrete
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제32권6호
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pp.595-606
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2023
Dune sand (DS) has been widely used as a partial replacement for regular sand in concrete construction. Therefore, investigating its mechanical properties is critical for the analysis and design of structural elements using DS as a construction material. This paper presents a comprehensive investigation of the mechanical properties of DS concrete, considering different replacement ratios and strength grades. Regression analysis is utilized to develop strength prediction models for different mechanical properties of DS concrete. The proposed models exhibit high calculation accuracy, with R2 values of 0.996, 0.991, 0.982, and 0.989 for cube compressive strength, axial compressive strength, splitting tensile strength, and elastic modulus, respectively, and an error within ±20%. Furthermore, a stress-strain relationship specific to DS concrete is established, showing good agreement with experimental results. Additionally, nonlinear finite element analysis is performed on concrete-filled steel tube columns incorporating DS concrete, utilizing the established stress-strain relationship. The analytical and experimental results exhibit good agreement, confirming the validity of the proposed stress-strain relationship for DS concrete. Therefore, the findings presented in this paper provide valuable references for the design and analysis of structures utilizing DS concrete as a construction material.
The compressive strength of concrete is greatly affected by the temperature inside the concrete at the initial age immediately after pouring. In the KCI Concrete Standard Specification, only the temperature correction strength (Tn) according to the curing temperature is applied in the mixing strength calculation formula, and mSn is not considered. The formula based on the Chrino model of the blast furnace slag concrete was calculated, and the strength of the structural concrete and the strength of the water cured specimen in the same mixture were compared with the predicted strength. As a result, the error between the predicted strength and the measured strength was greater in the structural concrete than in the concrete specimen.
The shrinkage mechanism of high strength concrete is different from that of normal concrete. The shrinkage of normal concrete is subjected to evaporate moisture in concrete, but most shrinkage in high strength concrete is caused by chemical reaction. To analyze shrinkage of concrete exactly, it is necessary to divide drying shrinkage with autogenous shrinkage in terms of degree of hydration, especially in concrete with low W/C ratio. The proposed method can provide a rational basis for prediction of shrinkage in high strength concrete structure.
In this study, two powerful techniques, namely particle swarm optimization (PSO) and imperialist competitive algorithm (ICA) were selected and combined with a pre-developed ANN model aiming at improving its performance prediction of the compressive strength of concrete modified with fly ash. To achieve this study's aims, a comprehensive database with 379 data samples was collected from the available literature. The output of the database is the compressive strength (CS) of concrete samples, which are influenced by 9 parameters as model inputs, namely those related to mix composition. The modeling steps related to ICA-ANN (or neuro-imperialism) and PSO-ANN (or neuro-swarm) were conducted through the use of several parametric studies to design the most influential parameters on these hybrid models. A comparison of the CS values predicted by hybrid intelligence techniques with the experimental CS values confirmed that the neuro-swarm model could provide a higher degree of accuracy than another proposed hybrid model (i.e., neuro-imperialism). The train and test correlation coefficient values of (0.9042 and 0.9137) and (0.8383 and 0.8777) for neuro-swarm and neuro-imperialism models, respectively revealed that although both techniques are capable enough in prediction tasks, the developed neuro-swarm model can be considered as a better alternative technique in mapping the concrete strength behavior.
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