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Enregistrement W4378421092 · doi:10.14359/51738818

Linking Concrete Rheology to Strength: Sustainability Model Approach

2023· article· en· W4378421092 sur OpenAlexfundno aff
Fayez Moutassem, S.E. Chidiac

Notice bibliographique

RevueACI Materials Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovations in Concrete and Construction Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFederal Highway AdministrationMcMaster UniversityCement Association of CanadaUniversity of Texas at Austin
Mots-clésRheologySustainabilityMaterials scienceGeotechnical engineeringComposite materialGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A requirement for achieving sustainable concrete structures is to develop a quantitative method for designing concrete mixtures that yields the target rheological properties and compressive strength.Toward this objective, this paper proposes a mathematical model approach to improve the sustainability of the concrete industry.A postulation that packing density, a function of the concrete mixture, provides the link between concrete mixture, rheological properties, and compressive strength was investigated.Rheological models for yield stress and plastic viscosity, and a compressive strength model were adopted with packing density as a central variable.The rheological models employ a cell description that is representative of fresh concrete.The compressive strength model is based on excess paste theory to account for the concrete mixture proportions, gradation of aggregate particles, and porosity.An experimental program was developed to calibrate and test these models.Results revealed that packing density provides a consistent and reliable link, and that the concrete mixture composition can be designed to achieve the target rheological properties and hardened properties and ensure quality control.Consequently, a new mixture proportioning methodology was developed and proposed as an improvement to the ACI 211.1 mixture design method.Furthermore, a case study was conducted to test for the applicability and adequacy of this proposed method.This research outcome, which provides a quantitative approach to design concrete mixtures to meet specific strength requirements and rheology, can also be used to ensure quality control before concrete is cast.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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