Concrete monitoring innovation increases strength by 30 percent
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L'innovation de surveillance du béton augmente la résistance de 30 %
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Pour augmenter la résistance du béton, les chercheurs proposent de nouvelles façons de le renforcer, généralement avec des structures métalliques ou des nanofibres. Aujourd'hui, un professeur de l'Université RUDN et des collègues iraniens ont découvert un moyen plus simple.
Même à partir d'un mélange de béton conventionnel, on peut obtenir un matériau plus durable. L'essentiel est de choisir les bonnes proportions et les bonnes conditions de durcissement. Les résultats sont publiés dans Bâtiments.
Pour rendre le béton plus résistant aux charges statiques et cycliques, il est complété par une "armature" - armature ou nanofibres. Dans le même temps, il est encore nécessaire de rechercher des moyens de renforcer le béton même sans armature. Par exemple, il est nécessaire de réparer d'anciennes structures construites en béton ordinaire. Un professeur du RUDN avec des collègues iraniens a mené une série d'expériences et créé un réseau de neurones artificiels pour calculer comment rendre le béton plus solide sans nouveaux "ingrédients".
« Le béton est un matériau composite de petits et gros granulats, qui sont collés les uns aux autres avec un mortier de cimentation et durcissent. Pour augmenter la résistance statique et cyclique des bâtiments, les ingénieurs civils utilisent du béton armé. Les grandes structures telles que les barrages et les parkings à plusieurs étages sont en béton armé. Cependant, il existe encore de vieilles structures en béton conventionnelles dans le monde qui doivent être rénovées. Par conséquent, trouver des moyens pratiques et peu coûteux d'augmenter la résistance du béton conventionnel reste une tâche importante. La plupart des recherches sont dépassées. Seuls quelques chercheurs utilisent de nouvelles méthodes, telles que l'exploration de données, les algorithmes de réseau neuronal, les méthodes d'optimisation hybrides et l'apprentissage automatique pour évaluer la résistance du béton ordinaire », a déclaré Kazem Reza Kashyzadeh, professeur au Département des transports de l'Université RUDN.
Les ingénieurs ont calculé les paramètres de mélange optimaux qui rendent le béton aussi solide que possible sans l'utilisation d'éléments supplémentaires. La résistance est affectée par la forme et la taille des particules de la charge - pierre concassée, gravier ou sable - et la température de solidification de la solution. La meilleure forme de particules de charge est arrondie. Les fractions angulaires, au contraire, réduisent la résistance. Lorsque la taille des particules augmente, la résistance augmente. Et la température à laquelle la solution durcit est mieux maintenue à 10 ℃ . Ainsi, il est possible d'obtenir une augmentation de la résistance du béton de 30%.
Pour la simulation, les ingénieurs de RUDN ont créé un réseau neuronal artificiel en utilisant la méthode dite de rétropropagation. Pour former le réseau de neurones, les chercheurs ont mené une série d'expériences avec différents échantillons de béton. Une partie des données expérimentales a été laissée pour tester le modèle résultant.
« Nous avons constaté que dans le béton conventionnel, l'apparence des granulats, leur taille et leur géométrie, ainsi que les conditions de cure, ont un impact significatif sur la résistance. Nous avons étudié expérimentalement la relation entre ces paramètres et obtenu les meilleures conditions pour obtenir un béton durable », a déclaré Kazem Reza Kashyzadeh, professeur au Département des transports de l'Université RUDN.
NJC.© Info Russian Foundation for Basic Research
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30/09/22-English
Concrete monitoring innovation increases strength by 30 percent
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To increase the strength of concrete, researchers are coming up with new ways to reinforce it, usually with metal structures or nanofibers. Now a RUDN University professor, along with colleagues from Iran have discovered an easier way.
Even from a conventional concrete mix, one can get a more durable material. The main point is to choose the right proportions and hardening conditions. The results are published in Buildings.
To make concrete more resistant to static and cyclic loads, it is supplemented with a “framework” – reinforcement or nanofibers. At the same time, it is still necessary to look for ways to strengthen concrete even without reinforcement. For example, it is necessary to repair old structures built of ordinary concrete. A RUDN professor with colleagues from Iran conducted a series of experiments and created an artificial neural network to calculate how to make concrete stronger without new “ingredients.”
“Concrete is a composite material of small and large aggregates, which are bonded to each other with a cementing mortar and harden. To increase the static and cyclic strength of buildings, civil engineers use reinforced concrete. Large structures such as dams and multi-storey car parks are made of reinforced concrete. However, there are still old conventional concrete structures around the world that need to be refurbished. Therefore, finding practical and inexpensive ways to increase the strength of conventional concrete is still an important task. Most of the research is outdated. Only a few researchers use new methods, such as data mining, neural network algorithms, hybrid optimization methods, and machine learning to assess the strength of ordinary concrete,” said Kazem Reza Kashyzadeh, Professor in the Department of Transport at RUDN University.
Engineers have calculated the optimal mixture parameters that make concrete as strong as possible without the use of additional elements. The strength is affected by the shape and size of the particles of the filler – crushed stone, gravel or sand – and the solidification temperature of the solution. The best shape of filler particles is rounded. Angular fractions, on the contrary, reduce strength. As the particle size increases, the strength increases. And the temperature at which the solution hardens is best kept at 10 ℃ . Thus, it is possible to achieve an increase in the strength of concrete by 30%.
For simulation, RUDN engineers created an artificial neural network using the so-called backpropagation method. To train the neural network, the researchers conducted a series of experiments with different concrete samples. Part of the experimental data was left to test the resulting model.
“We have found that in conventional concrete, the appearance of the aggregates, their size and geometry, as well as the curing conditions, have a significant impact on strength. We investigated the relationship between these parameters experimentally and obtained the best conditions for obtaining durable concrete,” said Kazem Reza Kashyzadeh, Professor in the Department of Transport at RUDN University.
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30/09/22-NL
Concrete monitoring innovatie vergroot slagkracht met 30 procent
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Om de sterkte van beton te vergroten, bedenken onderzoekers nieuwe manieren om het te versterken, meestal met metalen structuren of nanovezels. Nu hebben een professor van de RUDN Universiteit, samen met collega's uit Iran, een gemakkelijkere manier ontdekt.
Zelfs van een conventionele betonmix kan men een duurzamer materiaal krijgen. Het belangrijkste punt is het kiezen van de juiste verhoudingen en uithardingsomstandigheden. De resultaten worden gepubliceerd in Gebouwen.
Om beton beter bestand te maken tegen statische en cyclische belastingen, wordt het aangevuld met een “raamwerk” – wapening of nanovezels. Tegelijkertijd moet nog steeds worden gezocht naar manieren om beton te versterken, zelfs zonder wapening. Het is bijvoorbeeld noodzakelijk om oude constructies van gewoon beton te repareren. Een RUDN-professor met collega's uit Iran voerde een reeks experimenten uit en creëerde een kunstmatig neuraal netwerk om te berekenen hoe beton sterker kan worden gemaakt zonder nieuwe 'ingrediënten'.
“Beton is een composietmateriaal van kleine en grote toeslagstoffen, die met een cementeermortel aan elkaar worden gehecht en uitharden. Om de statische en cyclische sterkte van gebouwen te vergroten, gebruiken civiel ingenieurs gewapend beton. Grote constructies zoals dammen en parkeergarages zijn gemaakt van gewapend beton. Er zijn echter nog steeds oude conventionele betonconstructies over de hele wereld die moeten worden opgeknapt. Daarom is het vinden van praktische en goedkope manieren om de sterkte van conventioneel beton te vergroten nog steeds een belangrijke taak. Het meeste onderzoek is achterhaald. Slechts een paar onderzoekers gebruiken nieuwe methoden, zoals datamining, neurale netwerkalgoritmen, hybride optimalisatiemethoden en machine learning om de sterkte van gewoon beton te beoordelen”, zegt Kazem Reza Kashyzadeh, professor in de afdeling Transport aan de RUDN University.
Ingenieurs hebben de optimale mengselparameters berekend die beton zo sterk mogelijk maken zonder het gebruik van extra elementen. De sterkte wordt beïnvloed door de vorm en grootte van de deeltjes van de vulstof – steenslag, grind of zand – en de stoltemperatuur van de oplossing. De beste vorm van vulstofdeeltjes is afgerond. Hoekfracties daarentegen verminderen de sterkte. Naarmate de deeltjesgrootte toeneemt, neemt de sterkte toe. En de temperatuur waarbij de oplossing uithardt kan je het beste op 10 ℃ houden. Zo is het mogelijk om een verhoging van de sterkte van beton met 30% te bereiken.
Voor simulatie hebben RUDN-ingenieurs een kunstmatig neuraal netwerk gemaakt met behulp van de zogenaamde backpropagation-methode. Om het neurale netwerk te trainen, voerden de onderzoekers een reeks experimenten uit met verschillende concrete monsters. Een deel van de experimentele gegevens werd overgelaten om het resulterende model te testen.
“We hebben ontdekt dat in conventioneel beton het uiterlijk van de toeslagstoffen, hun grootte en geometrie, evenals de uithardingsomstandigheden, een aanzienlijke invloed hebben op de sterkte. We hebben de relatie tussen deze parameters experimenteel onderzocht en de beste omstandigheden verkregen voor het verkrijgen van duurzaam beton”, zegt Kazem Reza Kashyzadeh, professor in de afdeling Transport aan de RUDN University.
NJC.© Info Russian Foundation for Basic Research
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