Concrete mix design is used as essential data for the quality of concrete, analysis of structures, and stable use of sustainable structures. However, since most of the formulation design is established based on the experience of experts, there is a lack of data to base it on. are suffering Accordingly, in this study, the purpose of this study is to build a predictive model to use the concrete mixing factor as basic data for calculation using the DNN technique. As for the data set for DNN model learning, OPC and ternary concrete data were collected according to the presence or absence of admixture, respectively, and the model was separated for OPC and ternary concrete, and training was carried out. In addition, by varying the number of hidden layers of the DNN model, the prediction performance was evaluated according to the model structure. The higher the number of hidden layers in the model, the higher the predictive performance for the prediction of the mixing elements except for the compressive strength factor set as the output value, and the ternary concrete model showed higher performance than the OPC. This is expected because the data set used when training the model also affected the training.
Enhancement of durability and reduction of maintenance cost of concrete, with the implementation of various approaches, has always been a matter of concern to researchers. The integration of pozzolans as a substitute for cement into the concrete is one of the most desirable technique. Silica fume (SF) and colloidal nanosilica (CS) have received a great deal of interest from researchers with their significant performance in improving the durability of concrete. The synergistic role of the micro and nano-silica particles in improving the main characteristics of cemented materials needs to be investigated. This work aims to examine the utility of partial substitution of cement by SF and CS in binary and ternary blends in the improvement of the durability characteristics linked to resistance for electrochemical corrosion using electrical resistivity and half-cell potential analysis and chloride penetration trough rapid chloride penetration test. Furthermore, the effects of this silica mixture on the compressive strength of concrete under normal and aggressive environment have also been investigated. Based on the maximum compression strength of the concrete, the optimal cement substituent ratios have been obtained as 12% SF and 1.5% CS for binary blends. The optimal CS and SF combination mixing ratios has been obtained as 1.0% and 12% respectively for ternary blends. The ternary blends with substitution of cement by optimal percentage of CS and SF exhibited decreased rate for electrochemical corrosion. The strength and durability studies were found in consistence with the microstructural analysis signifying the beneficiary role of CS and SF in upgrading the performance of concrete.
The technique of experimentally determining concrete's compressive strength for a given mix design is time-consuming and difficult. The goal of the current work is to propose a best working predictive model based on different machine learning algorithms such as Gradient Boosting Machine (GBM), Stacked Ensemble (SE), Distributed Random Forest (DRF), Extremely Randomized Trees (XRT), Generalized Linear Model (GLM), and Deep Learning (DL) that can forecast the compressive strength of ternary geopolymer concrete mix without carrying out any experimental procedure. A geopolymer mix uses supplementary cementitious materials obtained as industrial by-products instead of cement. The input variables used for assessing the best machine learning algorithm not only include individual ingredient quantities, but molarity of the alkali activator and age of testing as well. Myriad statistical parameters used to measure the effectiveness of the models in forecasting the compressive strength of ternary geopolymer concrete mix, it has been found that GBM performs better than all other algorithms. A sensitivity analysis carried out towards the end of the study suggests that GBM model predicts results close to the experimental conditions with an accuracy between 95.6 % to 98.2 % for testing and training datasets.
In this study, the analysis was conducted in the aspect of non-hardened concrete of Ternary Mixed Aggregates, and it was determined that flowing and amount of air increased as the mixing combinations of RS increased. However, it is difficult to see the phenomenon only as a result of increasing mixing combinations of RS, and it is thought that the influence of CS and SS also plays a large role. For later analysis, we plan to conduct research on compressive strength and shrinkage according to age, and analyze more suitable mixing combinations.
This study aimed to evaluate the feasibility of estimating the setting time and compressive strength in Ternary Blended Concrete(TBC) using Settimeter, Strength meter, and Hybrid meter. It was determined that the hardness values at the initial setting time and final setting time of Settimeter, Hybrid meter, and at the 5 MPa of Strength meter were not affected by the mixing ratio of TBC. However, future studies need to consider the errors caused by the instability of the measurement surface during condensation and the state of the measurement surface after hardening.
현재 산업 및 토목기술의 발전으로 인한 콘크리트 구조물의 대형화 및 다양화가 시도되고 있으나 대형 구조물의 시공 시 발생하는 수화열은 온도균열을 유발하여 콘크리트 구조물의 내구성능을 저하시키는 문제를 발생한다. 본 논문은 시멘트의 종류에 따른 콘크리트의 내구성능 및 수화열 저감 특성을 고찰하기 위하여 보통포틀랜드시멘트, 플라이애쉬를 혼합한 2성분계 시멘트, 플라이애쉬와 고로슬래그를 혼합한 3성분계 시멘트 및 저발열 시멘트를 각 각 사용하여 제작한 콘크리트의 물성, 내구성능 및 수화특성 등의 결과를 비교 분석한 결과, 3성분계 혼합 시멘트가 내구성능 및 수화열 저감 효과에 가장 우수한 것으로 나타나 매스 콘크리트 및 내구성능이 요구되는 구조물 축조에 적합하다고 판단되었다.
반응성 분체 콘크리트(RPC)는 월등히 뛰어난 기계적 성능을 바탕으로 최근의 건설 환경 변화에 적절히 대응할 수 있는 차세대 건설재료로서 기대를 모으고 있지만, 이에 대한 국내에서의 연구는 매우 부족한 실정이다. 특히 유럽에서 개발된 RPC는 단위시멘트량이 매우 높거나 반응성 분체로서 국내에서는 전량 수입에 의존하고 있는 고가의 실리카퓸(silica fume)을 다량 사용하고 있다. 때문에 국내 실정에 맞는 실용적인 RPC의 개발에 관한 다양한 연구가 필요하다. 이 연구에서는 기존 RPC의 성능 범위 내에서 단위시멘트량의 감소와 실리카퓸의 대체재로서 고로슬래그분말이나 플라이애쉬의 사용 등을 검토하기 위하여 다양한 양생방법에 따른 3성분계 포졸란재(고로슬래그, 플라이애쉬, 실리카퓸) 혼입 RPC의 강도발현 및 미세구조 특성을 분석 평가하였다. 시험 결과는 3성분계 포졸란재의 적절한 혼합사용과 최적 양생방법의 적용이 RPC의 강도발현 및 미세구조 개선에 매우 효과적임을 잘 보여주었다.
Needs for the new technologies and cutting-edge Ultra Flowing Self-Compacting Concrete are emerging as the concrete structures are becoming bigger and more specialized recently. In North America and Europe, SCC, which has high resistance against flow ability and segregation, is being used as concrete material in applications such as precast and prestressed bridges, where reinforcing bars are overcrowdedly placed. In Korea, SCC has been utilized limitedly in building structures but its utilization should be expanded to engineering structures such as bridges. In this study, for the application in precast and prestressed bridges with overlycrowded reinforcing bars, USCC was mixed with admixtures to give a binary system and a ternary system according to the 1st grade rules by JSCE (Japan Society of Civil Engineers). Compressive strength and splitting tensile strength of the resulting USCCs were tested. Elastic modulus were compared with the values suggested in CEB-FIP code and ACI 318-05.
In the era of building engineering the intensification of Self Compacting Concrete (SCC) is world-shattering magnetism. It has lot of rewards over ordinary concrete i.e., enrichment in production, cutback in manpower, brilliant retort to load and vibration along with improved durability. In the present study, the mechanical strength of CM-2 (SCC containing 10% of rice husk ash (RHA) as cement replacement and 600 grams of glass fibers per cubic meter) was investigated at various dosages of cement replacement by fly ash (FA) and GGBS. A total of 17 SCC mixtures including two control SCC mixtures (CM-1 and CM-2) were developed for investigating fresh and hardened properties in which, ten ternary cementitious blends of SCC by blending OPC+RHA+FA, OPC+RHA+GGBS and five quaternary cementitious blends (OPC+RHA+FA+GGBS) at different replacement dosages of FA and GGBS were developed with reference to CM-2. For constant water-cement ratio (0.42) and dosage of SP (2.5%), the addition of glass fibers (600 grams/m3) in CM-1 i.e., CM-2 shows lower workability but higher mechanical strength. While fly ash based ternary blends (OPC+RHA+FA) show better workability but lower mechanical strength as FA content increases in comparison to GGBS based ternary blends (OPC+RHA+GGBS) on increasing GGBS content. The pattern for mixtures appeared to exhibit higher workablity as that of the concentration of FA+GGBS rises in quaternary blends (OPC+RHA+FA+GGBS). A decrease in compressive strength at 7-days was noticed with an increase in the percentage of FA and GGBS as cement replacement in ternary and quaternary blended mixtures with respect to CM-2. The highest 28-days compressive strength (41.92 MPa) was observed for mix QM-3 and the lowest (33.18 MPa) for mix QM-5.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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