The aim of this study is to investigate the usability of fuzzy logic modelling for prediction of fresh properties of self-compacting concrete. In the modelling process, the percentage of fly ash and the percentage of granulated blast furnace slag, as replacement of cement, the percentage of micronized calcite, as replacement of total aggregate, were used as inputs. The slump flow diameter and time and also the V-funnel time were used as outputs. Results show that fuzzy logic modelling may be a useful approach to predict fresh properties of self-compacting concrete, containing fly ash, granulated blast furnace slag and micronized calcite.
Geopolimerler silis ve alümina bakımından zengin toz malzemelerin yüksek alkaliniteye sahip çözeltilerle birlikte kullanılması ile üretilen çevre dostu yapı malzemeleridir. Farklı uygulamalar için geliştirilen kompozit malzemelerin çekme dayanımları ve enerji yutma kapasitelerini arttırmak için sürekli veya süreksiz liflerle matris fazının takviye edilmesi uzun yıllardır uygulanmaktadır. SIFCON kompozitler de bunlardan biri olup liflerin kalıba yerleştirilmesi ve devamında çok akıcı matris fazının lifler arasındaki boşluğu doldurması yöntemi ile üretilmektedir. Ancak geopolimer matrisin, SIFCON üretiminde kullanımı hakkında araştırmalara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada hacimce %5 çelik lif içeren uçucu kül tabanlı geopolimer SIFCON kompozitler üretilmiş ve bunların eğilme dayanımları, basınç dayanımları ve tokluk özellikleri hem yüksek sıcaklığa maruz bırakılmamış, hem de 900°C etkisine maruz bırakılmış numuneler üzerinde incelenmiştir. Ayrıca, geopolimer SIFCON ile benzer eğilme dayanımına sahip çimento tabanlı geleneksel SIFCON kompozitler kıyaslama amacı ile kullanılmıştır. Çalışmanın sonucunda uçucu kül tabanlı geopolimer SIFCON'ların yüksek sıcaklık etkisi sonrasında çimento tabanlı SIFCON'lardan daha yüksek eğilme dayanımı ve tokluk değerlerine sahip olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca benzer eğilme dayanımlarında, geopolimer SIFCON'ların daha yüksek basınç dayanımına ulaştıkları görülmüştür.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.