Influence of Glass Microfibers on the Control of Autogenous Shrinkage in Very High Strength Self-Compacting Concretes (VHSSCC)
Notice bibliographique
Résumé
High-performance concrete (HPC) is widely used in infrastructure for its durability and sustainability benefits. However, it faces challenges like autogenous shrinkage, leading to potential cracking and reduced durability. Fiber reinforcement offers a solution by mitigating shrinkage-induced stresses and enhancing concrete durability. In this sense, this study investigates the use of glass microfibers to mitigate autogenous shrinkage and early-age cracking in high-strength self-compacting concrete. Samples were prepared with two water-to-binder ratios (w/b): 0.25 and 0.32; and three glass microfiber contents: 0.20%, 0.25%, and 0.30 vol.%. The concrete mixtures were characterized in the fresh state for slump flow and in the hardened state for compressive strength, static, and dynamic Young’s modulus. Unrestrained and restrained shrinkage tests were also conducted in the seven days-age. The findings revealed that glass microfibers reduced the workability in mixtures with lower slump flow values (w/b of 0.25), while less viscous mixtures (w/b of 0.32) exhibited a slight improvement. Compressive strength showed a proportional enhancement with increasing fiber contents in concretes with a w/b ratio of 0.32. A contrasting trend emerged in concretes with a w/b ratio of 0.25, wherein strength diminished as fiber additions increased. The modulus of elasticity improved with fiber additions only in the matrix with a w/b ratio of 0.25, showing no correlation with compressive strength results. In shrinkage tests, the addition of glass microfibers up to specific limits (0.20% for a w/b ratio of 0.25 and 0.25% for w/b of 0.32) demonstrated improvements in controlling concrete deformation in unrestrained shrinkage analyses. Concerning cracking reduction in restrained concrete specimens, the mixtures did not exhibit significant improvements in crack prevention.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».