Prediction and mathematical modeling of compressive strength of recycled concrete under different loading conditions by steel fibers
Notice bibliographique
Résumé
Under the rapid development of China’s infrastructure, concrete materials are widely used. Traditional concrete materials have defects such as poor compressive performance, and steel fibre concrete has a broad engineering application prospect. In this study, the compressive performance of steel fibre recycled concrete was analysed and tested using experiments such as cubic compression test and split tensile compression test. Subsequently, the compressive strength prediction model of steel fibre recycled concrete is constructed by combining the experimental test results and the uniaxial compression constitutive model, and the prediction effect of the model is analysed. The results show that when the volume rate of steel fibre admixture in recycled concrete is 1.2%, the compressive strength of recycled concrete is the highest under different loading conditions, indicating that the admixture of steel fibre can improve the compressive performance of recycled concrete. It was also found that the prediction error of the prediction model for the compressive strength of concrete under standard curing conditions and low-pressure conditions averaged 1.49% and 1.19%, which has good prediction effect. The compressive strength prediction model proposed in this paper can achieve reliable prediction of the compressive properties of steel fibre recycled concrete, which lays a foundation for the reasonable use of recycled concrete materials under different conditions in infrastructure projects.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».