Mechanical and Durability Performance of 3D-Printed Concrete with Coarse Aggregates and Cold Joints
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional (3D) construction printing technology has advanced significantly in recent years. Its application in building construction depends on a thorough understanding of the performance of printed materials. Hence, there is a growing need for precise mechanical and durability properties in printed concrete. Additionally, since this technology involves layer-by-layer printing, understanding how the printed materials perform at interlayer interfaces is crucial. Previous research primarily examined the mechanical properties of printed cement mortar with fine aggregates. There were limited studies on printed concrete with coarse aggregates and the behavior of cold joints. We investigated the mechanical and durability properties of 3D-printed concrete featuring coarse aggregates up to 10 mm in size through experimental tests. The compressive, flexural, and shear strength of the printed concrete was examined in three directions focusing on three treatments for cold joints. We also used nondestructive ultrasonic pulse velocity (UPV) to evaluate the quality of the printed concrete. The test results revealed that incorporating coarse aggregate improved bonding shear strength in cold joints. Additionally, using bonding agents at cold joints resulted an increase in overall compressive and flexural strength by approximately 10% when compared with cold joints treated with water alone. The experimental findings also showed that the 3D-printed concrete had an 11% increase in void ratio compared with the mold cast concrete.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».