Investigating the Influence of Recycled Coarse Aggregate and Steel Fiber on the Rheological and Mechanical Properties of Self-Compacting Geopolymer Concrete
Notice bibliographique
Résumé
This experimental study presents the effect of steel fiber (SF) and recycled coarse aggregate (RCA) on the fresh and hardened properties of Self-compacting geopolymer concrete (SCGC).Sixteenth alkali-activated based metakaolin (MK) concrete mixtures with constant binder content of 500 kg/m 3 incorporated 0, 0.5, 1.0, and 1.5% volume fraction of SF and 0, 10, 20, and 30% RCA as a partially replacement for natural coarse aggregate (NCA) with sodium hydroxide concentration of 12 Molarity at ambient conditions.Fresh state of SCGC were examined slump flow, T500 flow, V-funnel, and Lbox test.At 28 and 90 days the compressive strength and splitting tensile strength were investigated, the flexural strength was evaluated at 90 days.The results highlighted that RCA (30%) and SF (1.5%) significantly constrain the fresh properties of SCGC mixes.Moreover, SCGC incorporated RCA can be produced with compressive strength as high as 31.91-41.13at 28 and 90 days, respectively.However, 1% SF and 30% RCA in MKbased SCGC appear better performance than the control mixture and leads to an ecologically friendly concrete mix that has appropriate hardening properties and that would contribute to the longevity of the construction industry.
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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 ».