Influence of Mixture Compositions on Impact Resistance and Mechanical Properties of Concrete Cured in Cold Temperature Conditions
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to present the effect of mixture proportions (including coarse-to-fine aggregate ratio and water-to-binder ratio) and mixture compositions (including the addition of different supplementary cementing materials and fibers) on the impact resistance and mechanical properties of concrete cured in cold temperatures. The impact resistance was evaluated using drop-weight and flexural impact tests conducted on concrete samples cured in different curing conditions. The studied parameters included coarse-to-fine aggregate (C/F) ratio (0.7 and 1.2), water-to-binder (w/b) ratio (0.4 and 0.55), type of supplementary cementing materials (SCMs) [20% metakaolin (MK) and 10% silica fume (SLF)], and the addition of steel fibers (0.35%) (SFs). The studied mixtures were cured under different curing conditions, including moisture condition at 23°C, air condition at 23°C, +5°C curing condition, and −10°C curing condition. The positive effect of using SFs and SCMs (MK and SLF) on enhancing the impact resistance and splitting tensile strength (STS) was more pronounced in samples cured at normal curing temperatures compared to samples cured at low temperatures. The mechanical properties and impact resistance of mixtures developed with higher C/F and w/b ratios were more affected by the low-temperature curing condition compared to the control mixture (with lower C/F and w/b ratios). The results also showed that low-temperature curing had a more pronounced negative effect on the impact resistance and STS than the compressive strength.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».