Effect of Abaca Fiber and Basalt Fiber in Mono and Hybrid Incorporating in Improving the Mechanical Properties of Self‐Compacting Concrete
Notice bibliographique
Résumé
To address the growing demand for environmentally friendly building materials, increasing attention is being given to adding natural fibers to concrete. While incorporating natural fibers enhances stability by reducing flow, their use in self‐compacting concrete (SCC) presents challenges in maintaining flowability. This study investigates the impact of mono and hybrid natural fibers on the fresh and mechanical properties of SCC, aiming to create more sustainable and cost‐effective concrete by identifying optimal dosages without using mineral admixtures. Abaca fiber (AF) of 50 mm length at a dosage of 0.25% and 0.5% and basalt fiber (BF) of 12 mm length were incorporated in SCC from 0.25% till 2% at 0.25% increment, and the optimum level of usage was identified based on the fresh property tests like slump flow diameter, T500 test, and mechanical tests like compressive strength and split tensile strength after 7 and 28 days of normal water curing. It was observed that AF of 0.25% was considered the optimal dosage, as its compressive strength and tensile strength at 28 days was 4.25% and 8.03%; 11.42% and 6.84% greater than conventional concrete, and AF of 0.5% mix. BF with 0.25%, 0.75%, 1.25%, and 1.75% provided good strength in all parameters, and 1.25% was its optimum dosage. In hybrid fiber mixes, the optimal dosages from mono fiber mixes were combined, and their mechanical behavior like compressive strength, split tensile strength, impact strength, and flexural strength was tested, and the selected specimens were analyzed for microstructural changes using scanning electron microscopy (SEM) to validate the results. The finding indicated that 0.25% AF and 0.25% BF mix achieved better flowability and the highest compressive strength compared to other combinations. In addition, the mix of 0.25% AF and 1.75% BF demonstrated tensile, impact, and flexural strength improvements of 21.42%, 8.21%, and 94.19%, respectively, over control concrete. It is concluded that AF‐based SCC (A‐SCC) and BF‐based SCC (B‐SCC) could not comply with EFNARC norms requiring increased superplasticizer for flow, but the strength parameter was higher in FR‐SCC than the conventional SCC.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».