Application of Stiffness Damage Test on Rubberized Concrete
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Utilizing waste rubber tires in concrete as a partial replacement of aggregate reduces its carbon footprint and modifies its performance. Several researchers have evaluated the properties of crumb rubber concrete (CRC). This article evaluated the potential of one of the most promising testing techniques for concrete (i.e., the stiffness damage test (SDT)) for CRC. Fine crumb rubber aggregate (FCRA) was added as a replacement for fine aggregate at a dosage of 10 % by volume. Results reveal that compressive strength decreased by 29.5 %, 28.4 %, and 28.0 %, and tensile strength decreased by 31.1 %, 31.3 %, and 28.0 % because of FCRA at 28, 56, and 90 days, respectively. A strong relation was found between the strength and time (i.e., specimen age) and was represented linearly with R2 around 0.99 for compressive and tensile strength. The modulus of elasticity of CRC showed 27.7 %, 26.0 %, and 25.5 % reductions at 28, 56, and 90 days, respectively. Poisson’s ratio for the same mixture exhibited an increase of about 34.7 %, 31.3 %, and 28.0 % at 28, 56, and 90 days, respectively. The results showed that SDT output parameters, including the hysteresis area, stiffness, plasticity deformation, and elasticity, decreased as a function of time and were sensitive enough to quantify the change of CRC mixture properties. In addition, adding FCRA caused an increase in plasticity deformation and elasticity over time.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».