Properties of self-consolidating rubberised concrete reinforced with synthetic fibres
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to develop and optimise self-consolidating rubberised concrete (SCRC) modified by different types and volumes of synthetic fibres (SFs). Steel fibres were also tested in this investigation for comparison. The investigation particularly sought to utilise the beneficial effect of fibres to alleviate the reduction in splitting tensile and flexural strengths resulting from adding crumb rubber (CR) to SCRC mixtures. The results indicated that the addition of SFs reduced the fresh properties, which limited the maximum percentage of CR that could be used in SCRC mixtures to 20%, compared to 30% maximum percentage of CR used in developing successful SCRC mixtures without SFs. However, the use of SFs beneficially contributed to alleviating the reduction in the splitting tensile strength and flexural strength of SCRC mixtures resulting from adding CR. Although increasing the length of SFs further reduced the fresh properties of the mixtures, this also enhanced further the splitting tensile and flexural strengths of SCRC mixtures. The results also showed that when self-compactability was disregarded, it was possible to use a higher combination of CR (30%) and fibre (1% volume fraction) in the development of vibrated rubberised concrete, resulting in mixtures with further improvements in splitting tensile and flexural strengths, and reduced self-weight.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».