Optimal Mix Ratios of Green Building Materials and Construction Cost Control
Notice bibliographique
Résumé
Green concrete wall-building composite materials (namely GBMs, green building materials for short) have superior mechanical properties and good durability, thus they are now a high-profile topic in relevant research field. However, due to the existence of risk factors such as the high initial cost, and unclear policy direction, the promotion of GBMs has been greatly limited. In this context, it is a necessary work to study the cost control of construction projects, and figure out the relationship between the saving of building operating cost and the increase of initial construction cost. For this purpose, this study experimented on the optimal mix ratios of GBMs to control the construction budget of engineering projects. At first, this paper modeled the strain-hardening and steady-state cracking of GBMs, and constrained the models based on the bridging rule, the energy criterion, and the strength criterion. Then, this paper constructed a fractal model for the dense effect of powder particles in the aggregates of the GBMs, and analyzed its fractal features; after that, this paper designed the mix ratios of GBMs and experimented on the mechanical properties; at last, this paper constructed a production cost-use benefit model of the GBMs, completed the construction budget control of the engineering project, and gave experimental results of the performance of GBMs and the use cost calculation and analysis results.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».