Properties and Behavior of Rubberized Concrete Enhanced with PVA Fibers
Notice bibliographique
Résumé
Due to growing populations, approximately one billion scrap tires are generated annually worldwide. This is a problem particularly in more developed countries where the per-head share of scrape tires is much higher than the global average. The adverse environmental impacts associated with landfilling scrap tires made it imperative to promote eco-friendly solutions such as utilizing them in civil engineering applications. This paper explores the use of tire-derived aggregates (TDAs) with large particle sizes that require less energy to produce as a substitute for traditional aggregates in concrete production. A comprehensive experimental program was conducted to study the effects of the TDA content on the density, compressive strength, elastic modulus, strain at failure, splitting tensile strength, and flexural strength of rubberized concrete at 28 days. Furthermore, with the aim of improving the tensile and flexural properties of rubberized concrete, the use of polyvinyl alcohol (PVA) fibers was also investigated in this study. A total of 126 specimens, half of them containing PVA fibers, were prepared from fourteen different concrete mixtures with varying percentages of TDAs replacing coarse aggregates. Results indicate that a reasonable TDA content of less than 20% can be used to produce concrete with comparable or even superior properties for specific applications requiring moderate strength and higher deformability while reducing waste tires in landfills. In addition, adding 1% PVA fibers to the mixtures was found to enhance the specimens’ compressive, tensile, and flexural strengths and reduce the observed loss of strength rate in rubberized concrete, especially at higher TDA contents. Overall, this research suggests that TDAs can be a sustainable and cost-effective solution for applications that do not require great concrete compressive strength but a more accommodating plastic behavior.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».