Concrete compressive strength of mix proportioning cockle shell, glass powder and epoxy resin under hot water curing condition through response surface methodology
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, the significant demand for concrete has become a problem in concrete using aggregate from waste. Using standard concrete is recommended to reduce the breakdown of buildings. Unfortunately, standard materials used to produce previous concrete are not entirely environmentally friendly. As a result, many researchers have committed their awareness to identifying eco-friendlier substitutions in manufacturing concrete substitution aggregate from waste. In this respect, this paper discussed the proposed efficient procedure to indicate the compressive strength from mixed proportioning cockle shell, glass powder, and epoxy resin as concrete under hot water curing conditions (60°C, 4 hr) using response surface methodology. The experimental design used in this research uses a response surface methodology. There are three aggregates to be investigated, namely cockle shell powder, glass powder and epoxy resin under hot water curing condition (60°C, 4 hr). Under hot water curing conditions, this research discovered that adding 4.0% cockle shell powder and 10.0 % glass powder increased the compressive strength to 104.68 MPa. On the other hand, 4.0% cockle shell powder, 10.0% glass powder and 2% epoxy resin under hot water curing conditions improved the compressive strength to 115.70 MPa. It was therefore inferred that the use of both cockle shell powder and glass powder to produce cleaner and compressive strength concrete is applicable, both mechanically and environmentally.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».