Shear Behavior of SCC Beams with Different Coarse-to-Fine Aggregate Ratios and Coarse Aggregate Types
Notice bibliographique
Résumé
The effect of mixture composition and coarse aggregate density on the shear strength and cracking behavior of self-consolidating concrete (SCC) beams are presented in this study. The experimental test parameters included coarse/fine (C/F) aggregate ratio (ranging from 0.7 to 1.2), coarse aggregate size (10 and 20 mm), coarse aggregate type/density (slag, expanded slate, and crushed stone), and varying compressive strengths (26–72 MPa). The density of the tested mixtures varied from 1,848 to 2,286 kg/m3. The study investigates the fresh properties of all tested mixtures and the shear strength and cracking behavior of 16 full-scale concrete beams. Based on some selected design codes, the ultimate shear strength of the tested beams is also predicted. The results showed that SCC mixtures with a higher C/F ratio or bigger normal-weight aggregate had better flowability and less high range water reducer admixtures (HRWRA) demand. Although all tested beams showed comparable normalized shear strength, beams with a high C/F ratio or bigger normal-weight aggregate had higher postdiagonal cracking resistance. The results also showed that the expanded slate and slag lightweight aggregates were found to be relatively strong (compared to most common lightweight aggregates) as they did not entirely break along the diagonal crack. Increasing the volume of these lightweight aggregates in SCC mixtures not only reduced the mixture density but also enhanced the postdiagonal cracking resistance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».