Evaluation of the physical and mechanical properties of concrete with steel fibers from recycled tires for applications in coastal areas
Notice bibliographique
Résumé
This article addresses the low tensile strength in reinforced concrete structures affected by corrosion of reinforcing steel, as corrosion weakens the concrete by generating stresses that exceed its strength.Structures in coastal areas, such as Lima, are especially vulnerable due to the presence of chlorides and extreme weather conditions, which increase atmospheric corrosivity.The objective of this study is to evaluate the physical and mechanical properties of concrete enhanced with steel fibers obtained from recycled tires (RTSF) for applications in coastal areas.The characterization of the aggregates and the RTSF was carried out.In addition, a concrete mix design was developed with the addition of, 20kg/m3, 30kg/m3 and 40kg/m3 of RTSF.In addition, tests were carried out on the fresh concrete (slump, temperature and air content) and tests on the hardened concrete (tensile, compressive and flexural strength) to determine the workability, thermal control and the amount of air trapped in the mix, key factors for the durability and quality of the concrete.The analysis of the properties of RTSF shows that its incorporation improves various characteristics of the concrete, such as compressive and tensile strength, especially with 40 kg/m of fibers, which increase these strengths by 6.97% and 6.65%, respectively.An increase in the modulus of rupture is also observed, with the greatest increase in the 30 kg/m mix.However, the incorporation of RTSF increases the water absorption and porosity of the concrete, which can be a factor to consider in humid environments.
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 | 0,000 |
| 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 ».