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Enregistrement W2955499025 · doi:10.3390/ma12132151

Evaluation of Engineering Properties of Calcium Sulfoaluminate Cement-based Concretes Reinforced with Different Types of Fibers

2019· article· en· W2955499025 sur OpenAlexaff
Vahid Afroughsabet, Luigi Biolzi, Sara Cattaneo

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCementComposite materialEttringiteFlexural strengthShrinkagePortland cementPolyvinyl alcoholMicrostructureCuring (chemistry)FiberCarbonationFiber-reinforced concreteHardening (computing)Properties of concreteLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

emissions, as compared to that of the ordinary Portland cement (OPC). This paper evaluates the impact of different types of fibers on the engineering features of CSA-based concretes at different water-cement ratios of 0.35 and 0.28. In this study, metallic fibers including double hooked-end steel fibers and hooked-end steel fibers, and non-metallic fibers (i.e., polyvinyl alcohol (PVA) fibers) were utilized at fiber content of 1%. The mechanical properties of concretes were assessed at different curing ages. Dimensional stability of the concrete mixes was also examined. The morphology of the fractured specimens was studied by using the SEM method. The results indicate that the engineering properties of concrete were improved by introducing fibers to the concrete, irrespective of fiber type. The results show that DHE steel fiber has an important effect on the flexural performance of CSA cement-based concretes and results in deflection-hardening behavior. It was observed that fibers and particularly PVA fibers cause a decrease in shrinkage deformation. Microstructure tests demonstrate that prismatic ettringite is the main hydration product of CSA cement-based concrete. The SEM observation also confirms that the inclusion of CSA cement in concrete improves the cohesiveness between the fibers and cement matrix.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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