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Enregistrement W2908643410 · doi:10.1155/2019/3658125

Mechanical and Durability Characteristics of Latex‐Modified Fiber‐Reinforced Segment Concrete as a Function of Microsilica Content

2019· article· en· W2908643410 sur OpenAlexaff
Woong Kim, Ri-On Oh, Joo-Ha Lee, Mi-Sol Kim, Sang-Min Jeon, Chan-Gi Park

Notice bibliographique

RevueAdvances in Civil Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensContech (Canada)
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaMinistry of EducationNational Research Foundation
Mots-clésSilica fumeDurabilityMaterials scienceComposite materialFiberFiber-reinforced concreteReinforced concreteStructural engineeringCompressive strengthEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluated the performance of latex‐modified fiber‐reinforced concrete (RC) segments as a function of the substitution level of microsilica and type of reinforced fiber, to address the problem of corrosion of steel segments and steel‐reinforced fiber segments, which are commonly used to shield tunnel‐boring machine (TBM) tunnels in urban spaces. Our study compared macro synthetic, steel, and hybrid (macro synthetic fiber + polypropylene fiber) reinforcing fibers. The substitution levels of microsilica used were 0, 2, 4, and 6%. The target strengths were set at 40 and 60 MPa to test compressive strength, flexural strength, chloride ion penetration resistance, and impact resistance. Testing of latex‐modified and fiber‐reinforced segment concrete showed that the compressive strength, flexural strength, and chloride ion penetration resistance increased with an increasing substitution level of microsilica. These improvements were attributed to the densification of the concrete due to filling micropores with microsilica. Micro synthetic fiber was more effective in terms of improved compressive strength, flexural strength, and chloride ion penetration resistance than steel fiber. These results were due to the higher number of micro synthetic fibers per unit volume compared with steel fiber, which reduced the void volume and suppressed the development of internal cracks. The optimal microsilica content and fiber volume fraction of micro synthetic fiber were 6% and 1%, respectively. To evaluate the effects of the selected mixtures and hybrid fibers simultaneously, other mixing variables were fixed and a hybrid fiber mixture (combination of macro synthetic fibers and polypropylene fibers) was used. The hybrid fiber mixture produced better compressive strength, flexural strength, chloride ion penetration resistance, and impact resistance than the micro synthetic fibers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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