Predicting Mechanical Properties of Concrete Using Equivalent Mortar: A Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
Comprehending the mechanical characteristics of concrete is paramount for its efficient deployment in construction.This investigation endeavors to predict these properties utilizing equivalent mortar, furthering previous inquiries on the topic.Literature suggests a viable approach to create concrete through a method employing both natural and crushed aggregates.This technique considers the corresponding mortar, amalgamated with crushed (SC) and dune sand (SD), as a novel mortar.Implementing this method could curtail the consumption of natural resources while conserving the mechanical attributes in both fresh (flow) and hardened states (strength and durability).This approach aims to anticipate the mechanical performance of concretes formulated from equivalent mortar data.Five mixtures were constituted to discern the optimal blend from a binary amalgamation of crushed coarse aggregates (30% fraction 3/8 and 70% fraction of 8/15) sized 3.8mm and 8.15mm, alongside five mixed sand percentages: (30% SC+70% SD), (40% SC+60% SD), (50% SC+50% SD), (60% SC+40% SD), and (70% SC+30% SD).The application of super plasticizer was investigated, and the compressive strength function of coarse aggregate was ascertained at intervals of 7, 14, and 28 days.The mechanical strength was determined at the 28-day mark.The empirical study indicates that density attains its zenith when a 40% mortar is incorporated into the concrete matrix.Conversely, with a 50% SC composition within the mixed sand, the mechanical strengths achieve acceptable values with moderate CS dosages.Specification tests reveal that incorporating 50% to 70% mortar into the concrete matrix can yield highquality concrete.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».