Influence of the Mix Proportion and Aggregate Features on the Performance of Eco-Efficient Fine Recycled Concrete Aggregate Mixtures
Notice bibliographique
Résumé
Most of the previous research on recycled concrete aggregates (RCA) has focused on coarse RCA (CRCA), while much less has been accomplished on the use of fine RCA particles (FRCA). Furthermore, most RCA research disregards its unique microstructure, and thus the inferior performance of concrete incorporating RCA is often reported in the fresh and hardened states. To improve the overall behaviour of RCA concrete advanced mix design techniques such as equivalent volume (EV) or particle packing models (PPMs) may be used. However, the efficiency of these procedures to proportion eco-efficient FRCA concrete still requires further investigation. This work evaluates the overall fresh (i.e., slump and rheological characterization) and hardened states (i.e., non-destructive tests, compressive strength and microscopy) performance of sustainable FRCA mixtures proportioned through distinct techniques (i.e., direct replacement, EV and PPMs) and incorporating different types of aggregates (i.e., natural and manufactured sand) and manufacturing processes (i.e., crusher fines and fully ground). Results demonstrate that the aggregate type and crushing process may influence the FRCA particles' features. Yet, the use of advanced mix design techniques, particularly PPMs, may provide FRCA mixes with quite suitable performance in the fresh (i.e., 49% lower yield stress) and hardened states (i.e., 53% higher compressive strength) along with a low carbon footprint.
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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) | 0,001 | 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 ».