Mechanical properties of 3D printed concrete: a RILEM 304-ADC interlaboratory study – compressive strength and modulus of elasticity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Traditional construction techniques, such as in-situ casting and pre-cast concrete methods, have well-established testing protocols for assessing compressive strength and modulus of elasticity, including specific procedures for sample preparation and curing. In contrast, 3D concrete printing currently lacks standardized testing protocols, potentially contributing to the inconsistent results reported in previous studies. To address this issue, RILEM TC 304-ADC initiated a comprehensive interlaboratory study on the mechanical properties of 3D printed concrete. This study involves 30 laboratories worldwide, contributing 34 sets of data, with some laboratories testing more than one mix design. The compressive strength and modulus of elasticity were determined under three distinct conditions: Default, where each laboratory printed according to their standard procedure followed by water bath curing; Deviation 1, which involved creating a cold joint by increasing the time interval between printing layers; and Deviation 2, where the standard printing process was used, but the specimens were cured under conditions different from water bath. Some tests were conducted at two different scales based on specimen size—“mortar-scale” and “concrete-scale”—to investigate the size effect on compressive strength. Since the mix design remained identical for both scales, the only variable was the specimen size. This paper reports on the findings from the interlaboratory study, followed by a detailed investigation into the influencing parameters such as extraction location, cold joints, number of interlayers, and curing conditions on the mechanical properties of the printed concrete. As this study includes results from laboratories worldwide, its contribution to the development of relevant standardized testing protocols is critical.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle