Autogenous Shrinkage, Microstructure, and Strength of Ultra-High Performance Concrete Incorporating Carbon Nanofibers
Notice bibliographique
Résumé
The mix design of ultra-high performance concrete (UHPC) is complicated by the presence of many "ingredients." The fundamental packing density allows a simpler mix design with fewer ingredients to achieve optimum packing density and dense microstructure. The optimum particle grading increases the flowability of UHPC and eliminates entrapped air. This study presents a simplified particle grading design approach that positively influences the strength, autogenous shrinkage, and microstructure characteristics of UHPC. Carbon nanofibers (CNFs) of superior mechanical properties were added to enhance the strength of UHPC and to reduce its autogenous shrinkage. In addition, ground granulated blast-furnace slag (GGBS) was used as a cement replacement material to reduce the amount of cement in UHPC mixes. Test results showed that the presence of homogeneously dispersed CNF increased the compressive strength and compensated the autogenous shrinkage of UHPC. The findings indicated that an ideal particle distribution, which is close to the modified Andreasen and Andersen grading model, contributed to achieving high compressive strength and CNFs were capable of providing nano-bridges to compensate the shrinkage caused by GGBS.
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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) | 0,000 | 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 ».