Strength and Elastic Properties of Low-Fine Self-Compacting Concretes Designed with Nano SiO2
Notice bibliographique
Résumé
Self-compacting concrete (SCC) is increasingly takes place in construction applications due to its excellent selfcompacting characteristic.It is known that, in order to achieve self-compacting feature, it is necessary to use high volume of fine materials in the mix design with effective superplasticizers.Using high volume of fine materials causes a decrease in the amount of total coarse aggregates.Coarse aggregates have an important role on the strength and elastic properties of concretes.This paper presents the results of an experimental study which investigated the strength and elastic properties of SCC mixtures modified with nano-SiO2.Nano-SiO2, having 35nm average particle size, was used with the aim of reducing the total fine material in SCC designs.Five different nano-SiO2 percentages (0.5%, 1.0%, 1.5%, 2.0% and 2.5%) were utilized and the total fly ash content used in the reference mixture was gradually reduced.The volumetric emptiness occurred by the fly ash reduction was filled by aggregates.Successful mixtures which exhibited desired SCC properties were subjected to compressive tests at 28 th and 120 th days.Moduli of elasticity of concrete specimens were also measured.Results have shown that with increasing W/Cm ratio, compressive strengths were decreased.The use of nano-SiO2 in reduced-fly ash content mixtures could not compensate the strength decrement.However, the use of nano-SiO2 combined with fly ash has prominently enhanced the elastic modulus of nano-modified SCC mixtures.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».