Lightweight Self-consolidating Concrete with Expanded Shale Aggregates: Modelling and Optimization
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents statistical models developed to study the influence of key mix design parameters on the properties of lightweight self-consolidating concrete (LWSCC) with expanded shale (ESH) aggregates. Twenty LWSCC mixtures are designed and tested, where responses (properties) are evaluated to analyze influence of mix design parameters and develop the models. Such responses included slump flow diameter, V-funnel flow time, J-ring flow diameter, J-ring height difference, L-box ratio, filling capacity, sieve segregation, unit weight and compressive strength. The developed models are valid for mixes with 0.30–0.40 water-to-binder ratio, high range water reducing admixture of 0.3–1.2 % (by total content of binder) and total binder content of 410–550 kg/m 3 . The models are able to identify the influential mix design parameters and their interactions which can be useful to reduce the test protocol needed for proportioning of LWSCCs. Three industrial class ESH–LWSCC mixtures are developed using statistical models and their performance is validated through test results with good agreement. The developed ESH–LWSCC mixtures are able to satisfy the European EFNARC criteria for self-consolidating concrete.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».