Factorial Design Approach in Proportioning Prestressed Self-Compacting Concrete
Notice bibliographique
Résumé
In order to model the effect of mixture parameters and material properties on the hardened properties of, prestressed self-compacting concrete (SCC), and also to investigate the extensions of the statistical models, a factorial design was employed to identify the relative significance of these primary parameters and their interactions in terms of the mechanical and visco-elastic properties of SCC. In addition to the 16 fractional factorial mixtures evaluated in the modeled region of -1 to +1, eight axial mixtures were prepared at extreme values of -2 and +2 with the other variables maintained at the central points. Four replicate central mixtures were also evaluated. The effects of five mixture parameters, including binder type, binder content, dosage of viscosity-modifying admixture (VMA), water-cementitious material ratio (w/cm), and sand-to-total aggregate ratio (S/A) on compressive strength, modulus of elasticity, as well as autogenous and drying shrinkage are discussed. The applications of the models to better understand trade-offs between mixture parameters and carry out comparisons among various responses are also highlighted. A logical design approach would be to use the existing model to predict the optimal design, and then run selected tests to quantify the influence of the new binder on the model.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».