Strength Assessment of Steel Fibre Reinforced Recycled Aggregate Concrete by Means of Correlation between Ultrasonic and Point Load Tests
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 125
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CIVLJ-10-2_006
تاریخ نمایه سازی: 23 شهریور 1403
چکیده مقاله:
This paper aimed at assessing the in-situ strength of steel fibre reinforced concrete containing recycled coarse aggregate (RCA) using the correlation between ultrasonic and point load tests. The mechanical properties of recycled aggregate concrete can be improved by adding fibres in concrete mixes. On the other hand, the importance of strength estimation of existing concrete at the building site has led to use non-destructive and partially testing methods. So, in this research, the compressive strength of wet and dry cured mixes made with RCA and steel fibre (SF) at ۱.۵% by volume was evaluated by mean of point load test (PLT) and ultrasonic method. As per the experimental outputs, the standard deviation (SD) values increased up to ۲۰% by increasing the substitution amount of natural aggregate with RCA from ۵۰% to ۱۰۰%. In addition, the point load index (PLI) of wet cured concrete mixes was obtained averagely about ۱۴.۳% more than that of dry cured concrete mixes. Furthermore, the strength estimation of conventional concrete or fibre reinforced recycled aggregate concrete at different ages was carried out using a two-variable equation between ultrasonic pulse velocity (UPV) and PLI values.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hossein Razzaghi
Department of Civil Engineering, Qazvin Branch, Islamic Azad University, Qazvin, Iran
Rahmat Madandoust
Professor, Department of Civil Engineering, University of Guilan, P.O. Box ۳۷۵۶, Rasht, Iran
Hassan Aghabarati
Department of Civil Engineering, Qazvin Branch, Islamic Azad University, Qazvin, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :