Performance Prediction and Mix Ratio Optimization for Multielement Green High-Performance Fiber-Reinforced Cement Matrix Composite
Notice bibliographique
Résumé
Green high-performance fiber-reinforced cement (GHPFRC) matrix composite is prepared by mixing matrix composites like slurry, mortar, or concrete with reinforcing materials like metal or inorganic nonmetal fiber, synthetic fiber, or natural organic fiber by a certain method. This composite is more energy-efficient, ductile, low-carbon, economic, and environmentally friendly than ordinary concrete. However, the performance of GHPFRC matrix composite has not been fully studied. The existing research only deals with the seismic performance and fire resistance of the material, failing to systematically discuss the optimal mix ratio. To solve the problem, this paper presents an optimization strategy for multielement GHPFRC matrix composite, and carries out multiple tests on its basic mechanical performance, toughness, impact resistance, shrinkage cracking, dry shrinkage performance, and durability. The test data on various indices verify the superior performance of the prepared multielement GHPFRC matrix composite. Further, the optimal mix ratio of the material was determined as: 60% cement, 30% fly ash, and 10% silica ash, with the water-cement ratio of 0.4, water reducer dosage of 1.5%, and quartz sand dosage of 500g.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».