The rising prices of landfills and the lack of cement production are motivating researchers to be more interested in using wastes to produce concrete mixtures materials. The use of waste materials such as eggshell and matakoline waste not only reduces landfill costs and space, but also reduces the cost of cement production for the concrete mixture. However, recycling waste materials has become critical in order to effectively manage environmental sustainability. The purpose of this paper is to investigate the appropriate properties of self-compacting concrete (SCC) by incorporating waste materials such as crushed ceramics as coarse aggregate and nano egg shell (NES) and nanoclay (NC) as cement replacements. Fresh properties of SCC, such as segregation, flow time and diameter, V-funnel, H2/H1 ratio, and fresh unit weight of concrete mixtures, as well as hardened properties, such as 7, 14, and 28 days compressive strength and 28 and 90 days flexural strength, were measured for this purpose. The presence of NC in the SCC mixture enhanced the compressive strength of the concrete when 5% of NES was added or in the case without the addition of NES compared to the control mixture. The flexural strength enhanced with the incorporation of NC in the SCC increased the flexural strength of the concrete compared to the control mixture, but the incorporation of 5% of NES decreased the flexural strength compared to the mixtures with NC. These results prove the possibility of using crushed ceramics as the coarse aggregate, and NES and NC as substitutes for 5, 7, and 10% of the cement in SCC, because the properties of such SCC in hardened and fresh states are satisfactory.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2017.11a
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pp.73-74
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2017
In this study, unlike high flowing concrete, using glass bubble to develop self-compacting concrete(hereinafter referred to as "SCC") with excellent filler performance by evaluating both flowability and yield stress, viscosity An experiment was conducted. Experimental results show that when 1 kg of glass bubbles are used, it is effective in stabilizing the physical properties of concrete, reducing the yield stress and viscosity.
This paper presents a study of the properties and behavior of self-compacting concretes (SCC) in the hot climate. The effect of curing environment and the initial water curing period on the properties and behavior of SCC such as compressive strength, ultrasonic pulse velocity (UPV) and sorptivity of the SCC specimens were investigated. Three Water/Binder (W/B) ratios (0.32, 0.38 and 0.44) have been used to obtain three ranges of compressive strength. Five curing methods have been applied on the SCC by varying the duration and the conservation condition of SCC. The results obtained on the compressive strength show that the period of initial water curing of seven days followed by maturation in the hot climate is better in comparison with the four other curing methods. The coefficient of sorptivity is influenced by W/B ratio and the curing methods. It is also shown that the sorptivity coefficient of SCC specimens is very sensitive to the curing condition. The SCC specimens cured in water present a low coefficient of sorptivity regardless of the ratio W/B. Furthermore, the results show that there is a good correlation between ultrasonic pulse velocity and the compressive strength.
Self-Compacting Concrete (SCC) has been originally developed in Japan to offset a growing shortage of skilled labors, is a highly workable concrete, which is not needed to any vibration or impact during casting. The utilizing of fibers in SCC improves the mechanical properties and durability of hardened concrete such as impact strength, flexural strength, and vulnerability to cracking. The purpose of this investigation is to determine the effect of steel fibers on mechanical performance of traditionally reinforced Self-Competing Concrete beams. In this study, two mixes Mix 1% and Mix 2% containing 1% and 2% volume friction of superplasticizer are considered. For each type of mixture, four different volume percentages of 60/30 (length/diameter) fibers of 0.0%, 1.0%, 1.5% and 2% were used. The mechanical properties were determined through compressive and flexural tests. According to the experimental test results, an increase in the steel fibers volume fraction in Mix 1% and Mix 2% improves compressive strength slightly but decreases the workability and other rheological properties of SCC. On the other hand, results revealed that flexural strength, energy absorption capacity and toughness are increased by increasing the steel fiber volume fraction. The results clearly show that the use of fibers improves the post-cracking behavior. The average spacing of between cracks decrease by increasing the fiber volume fraction. Furthermore, fibers increase the tensile strength by bridging actions through the cracks. Therefore, steel fibers increase the ductility and energy absorption capacity of RC elements subjected to flexure.
Although the self-compacting concrete (SCC) offers several practical and economic benefits and quality improvement in concrete constructions, in comparison with conventionally vibrated concretes confronts with autogenously chemical and drying shrinkage which causes the formation of different cracks and creates different problems in concrete structures. Using different fibers in the mix design and implementation of fibrous concrete, the problem can be solved by connecting cracks and micro cracks together and postponing the propagation of them. In this study an experimental investigation using response surface methodology (RSM) based on full factorial design has been undertaken in order to model and evaluate the polypropylene fiber effect on the fibrous self-compacting concrete and curing time, fiber percentage and fiber amount have been considered as input variables. Compressive strength has been measured and calculated as the output response to achieve a mathematical relationship between input variables. To evaluate the proposed model analysis of variance at a confidence level of 95% has been applied and finally optimum compressive strength predicted. After analyzing the data, it was found that the presented mathematical model is in very good agreement with experimental results. The overall results of the experiments confirm the validity of the proposed model and this model can be used to predict the compressive strength of fibrous self-compacting concrete.
In the present study an Artificial Neural Network (ANN) was used to predict the compressive strength of self-compacting concrete. The data developed experimentally for self-compacting concrete and the data sets of a total of 99 concrete samples were used in this work. ANN's are considered as nonlinear statistical data modeling tools where complex relationships between inputs and outputs are modeled or patterns are found. In the present ANN model, eight input parameters are used to predict the compressive strength of self-compacting of concrete. These include varying amounts of cement, coarse aggregate, fine aggregate, fly ash, fiber, water, super plasticizer (SP), viscosity modifying admixture (VMA) while the single output parameter is the compressive strength of concrete. The importance of different input parameters for predicting the strengths at various ages using neural network was discussed in the study. There is a perfect correlation between the experimental and prediction of the compressive strength of SCC based on ANN with very low root mean square errors. Also, the efficiency of ANN model is better compared to the multivariable regression analysis (MRA). Hence it can be concluded that the ANN model has more potential compared to MRA model in developing an optimum mix proportion for predicting the compressive strength of concrete without much loss of material and time.
The formulation of self-compacting concretes (SCC) and the study of their properties at the laboratory level were currently well mastered. The aim of this work is to characterize SCC under hot climatic conditions and their effects on the properties of fresh and hardened SCC. Particularly, the effect of the initial wet curing time on the mechanical behavior such as the compressive strength and the durability of the SCCs (acid and sulfate attack) as well as the microstructure of SCCs mixtures. In this study, we used two types of cement, Portland cement and slag cement, three water/binder (W/B) ratio (0.32, 0.38 and 0.44) and five curing modes. The obtained results shows that the compressive strength is strongly influenced by the curing methods, 7-days of curing in the water and then followed by a maturing in a hot climate was the optimal duration for the development of a better compressive strength, regardless of the type of binder and the W/B ratio.
Shireen T. Saadullah;James H. Haido;Yaman S.S. Al-Kamaki
Advances in concrete construction
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v.16
no.1
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pp.35-57
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2023
Majority of the plastic produced each year is being disposed in land after single-use, which becomes waste and takes up a lot of storage space. Therefore, there is an urgent need to find alternative solutions instead of disposal. Recycling and reusing the PET plastic waste as aggregate replacement and fiber in concrete production can be one of the eco- friendly methods as there is a great demand for concrete around the world, especially in developing countries by raising human awareness of the environment, the economy, and Carbon dioxide (CO2) emissions. Self-compacting concrete (SCC) is a key development in concrete technology that offers a number of attractive features over traditional concrete applications. Recently, in order to improve its durability and prevent such plastics from directly contacting the environment, various kinds of plastics have been added. This review article summarizes the latest evident on the performance of SCC containing recycled PET as eco-friendly aggregates and fiber. Moreover, it highlights the influence of substitution content, shape, length, and size on the fresh and properties of SCC incorporating PET plastic. Based on the findings of the articles that were reviewed for this study, it is observed that SCC made of PET plastic (PETSCC) can be employed in construction era owing to its acceptable mechanical and fresh properties. On the other hand, it is concluded that owing to the lightweight nature of plastic aggregate, Reusing PET waste in the construction application is an effective approach to reduces the earthquake risk of a building.
A total of 28 wall panels were cast and tested under uniformly distributed axial load in one-way in-plane action to study the effect of slenderness ratio (SR) and aspect ratio (AR) on the ultimate load. Two concrete formulations, normal concrete (NC) and self compacting concrete (SCC), were used for the casting of wall panels. Out of 28 wall panels, 12 were made of NC and the remaining 16 panels were of SCC. All the 12 NC panels and 12 out of 16 SCC panels were used to study the influence of SR and the remaining 4 SCC panels were tested to study the effect of AR on the ultimate load. A brief review of studies available in literature on the strength and behaviour of reinforced concrete (RC) wall panels is presented. Load-deformation response was recorded and analyzed. The ultimate load of SCC wall panels decreases non-linearly with the increase in SR and decreases linearly with increasing values of AR. Based on this study a method is proposed to predict the ultimate load of reinforced SCC wall panels. The modified method includes the effect of SR, AR and concrete strength.
This paper concentrates on the results of experimental work on tensile strength of self-compacting concrete (SCC) caused by flexure, which is called rupture modulus. The work focused on concrete mixes having water/binder ratios of 0.35 and 0.45, which contained constant total binder contents of 500 $kg/m^3$ and 400 $kg/m^3$, respectively. The concrete mixes had four different dosages of a superplasticizer based on polycarboxylic with and without silica fume. The percentage of silica fume that replaced cement in this research was 10%. Based upon the experimental results, the existing equations for anticipating the rupture modulus of SCC according to its compressive strength were not exact enough. Therefore, it is decided to use artificial neural networks (ANN) for anticipating the rupture modulus of SCC from its compressive strength and workability. The conclusion was that the multi layer perceptron (MLP) networks could predict the tensile strength in all conditions, but radial basis (RB) networks were not exact enough in some circumstances. On the other hand, RB networks were more users friendly and they converged to the final networks quicker.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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