Improving mechanical properties of concrete by using fibrous materials
Notice bibliographique
Résumé
Concrete is the most significant source of construction in the construction industry of the world. However, concrete causes excessive production of cement, which is one of the key contributors of carbon dioxide emissions to the environment. To minimize the use of cement in concrete, various innovative materials are being added in concrete to make it sustainable. In this study, a comparative study between three fibers Carbon Fiber, Glass Fiber, and steel fibers was done to determine which one is the most suitable fiber. For this purpose, testing on specimens was done for tensile and compressive strength at 0.5% addition of each fiber. Testing was done after 3, 7, 14, and 28 days of curing. The results spelled out that the highest compressive strength of 37.53 MPa of cube specimens was found in carbon fiber after 28 days, and Glass fibers exhibited the lowest gain in strength at about 32.335 MPa. Carbon Fiber gained 28% more strength than the control mix. On the other hand, tensile strength was also found highest in carbon fibers i.e. for the cubes the maximum difference between different fibers inducted concrete samples is 28% approximately, and for cylinders it is 27%, respectively. On the other hand, the highest tensile strength of concrete was also gained with the carbon fiber at about 3.61 MPa. The same was found lowest in glass fiber at 3.12 MPa. Carbon fiber got about 44 % improvements in tensile 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 | 0,000 |
| 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 ».