Mechanical and Thermal Characteristics of Concrete Reinforced with Crushed Glass and Glass Fiber: An Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
The incorporation of waste glass and glass fiber, as replacements for fine aggregate and cement respectively, offers a sustainable strategy to mitigate landfilling and virgin aggregate extraction. The present study delves into the influence of these waste derivatives on the mechanical and thermal attributes of concrete. Fine aggregate was substituted by crushed glass shards in a weight-to-weight ratio ranging from 5% to 30%, and cement was replaced by glass fiber in a weight-to-weight ratio of 1%. Mechanical attributes such as compressive, flexural, and splitting strength were evaluated, along with thermal characteristics of the concrete. A concrete mix ratio of 1:2:4 and a water/cement ratio of 0.45 were employed. The results revealed that concrete designated as Mcf20% demonstrated superior mechanical properties compared to the reference concrete. After 28 days, compressive strength of 51.2 MPa, flexural strength of 6.5 MPa, and splitting tensile strength of 3.78 MPa were recorded for Mcf20% concrete, signifying the beneficial effects of the combined use of glass fiber and crushed glass. Furthermore, an inverse relationship was observed between the percentage of waste additives and thermal conductivity. This investigation underscores the potential of recycling glass and glass fiber as eco-friendly additives in concrete, improving both mechanical properties and thermal performance, thus endorsing their use in structural and architectural concrete applications.
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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 ».