Effects of mineral admixtures on the fresh and hardened properties of self compacting concretes: Binary, ternary and quaternary systems

Abstract

Kendiliginden yerlesen beton (KYB) taze haldeki yüksek akıcılık ve yüksek ayrısmadirencine sahip yeni bir yüksek performanslı beton türüdür. KYB'lar donatıaralarından vibrasyon ve sıkıstırma islemine gerek olmadan geçebilerek kalıbıdoldurabilme özelligine sahiptirler. nsaat alanında gürültü azalması, çevre veçalısma kosullarında iyilesme, üretim kalitesi ve verimlilik artısı KYB kullanılmasıile elde edilebilen faydalardan bazıları olarak sıralanabilir. KYB'lara bu özelliklerikazandıran yeni kusak süperakıskanlastırıcılar, viskozite düzenleyici katkılar vemineral katkı malzemelerinin üretimde kullanılmasıdır.Bu çalısmada, ikili, üçlü ve dörtlü mineral katkı kullanımının KYB'ın taze, mekanikve durabilite özellikleri üzerindeki etkileri arastırılmıstır. Su/baglayıcı oranı 0.32 ve0.44 olan toplam 65 KYB üretiminde uçucu kül, ögütülmüs yüksek fırın curufu, silisdumanı ve metakaolin ikili, üçlü ve dörtlü olarak çimento ile yer degistirilerekkullanılmıstır. KYB'ların taze özellikleri, yayılma süresi ve çapı, V-hunisi akmasüresi, L-kutusu yükseklik oranı, priz baslangıç ve bitis süreleri tayini ve viskoziteüzerinden gözlemlenmistir. Ayrıca, üretilen KYB numuneleri üzerinde basınç,yarmada çekme ve ultrasonik ses hızı deneyleri, serbest kuruma rötresi, hızlı klorgeçirimliligi, elektriksel özdirenç, su emme, kılcal su geçirimliligi, ve basınçlı sugeçirimliligi deneyleri yapılmıstır.Üretilmis olan KYB'ların deney sonuçları karısım parametrelerine baglı olarak yapaysinir agları (ANN) ve genetik programlama (GEP) teknikleri yardımı ile tahminedilmistir. Elde edilen yapay sinir agları temelli matematiksel fonksiyonlarkullanılarak beton karısım oranları tekli ve çoklu objektifli optimizasyon problemlerihaline dönüstürülüp, hedef fonksiyonları optimum yapan karısım oranlarıbulunmustur.Elde edilen sonuçlar ısıgında, uçucu kül, ögütülmüs yüksek fırın cürufu, silis dumanıve metakaolin'in çimento ile ikili, üçlü ve dörtlü kullanımları ile KYB'larüretilebilmektedir. Uçucu kül ve ögütülmüs yüksek fırın curufunun çimento ile ikilikullanımının KYB taze özelliklerini iyilestirdigi fakat silis dumanı ve metakaolininise taze beton özelliklerini olumsuz etkiledigi görülmüstür. Kullanılan mineralkatkıların ikili, üçlü ve dörtlü kullanımlarının üretilen KYB'ların durabiliteözelliklerini iyilestirdigi fakat uçucu külün mekanik özellikleri özellikle 28. gündeazalttıgı gözlemlenmistir. Ayrıca, KYB özelliklerinin iki çok iyi bilinen sezgiselyöntem yardımı ile (yapay sinir agları ve genetik programlama) yüksek korelasyonkatsayısı ve düsük ortalama mutlak hata yüzdesi ile tahmin edilebilinecegigörülmüstür. Yapay sinir agları kullanılarak elde edilen formüller genetikprogramlama yöntemi ile elde edilenlere göre daha iyi istatistiksel verilere sahipolmasına ragmen genetik programlama yardımı ile elde edilen formüller daha kısa vekullanımı kolay oldugu görülmüstür.Anahtar Kelimeler: Kendiliginden yerlesen beton, mineral kakılar, yapay siniragları, genetik programlama, karısım optimizasyonu

SCC is a new kind of high performance concrete with excellent deformability andsegregation resistance. It can flow through and fill the gaps of reinforcement andcorners of moulds without any need for vibration and compaction during the placingprocess. Use of SCC lowered the noise level on the construction site, diminished theeffect on the environment, and increased productivity. Use of SCC, thus improvedboth the conditions for the labour on the work site and for the surroundings. In orderto achieve a SCC of high fluidity and to prevent the segregation and bleeding duringtransportation and placing, the formulators have employed a high portland cement(PC) content and used superplasticizer, viscosity modifying admixtures and mineraladmixtures.In this study, an experimental program was conducted to investigate the effects ofmineral admixtures used in binary (two components), ternary (three components),and quaternary (four components) cementitious blends on the mechanical, physical,and durability properties of self compacting concretes. In this frame work fourmineral admixtures, namely fly ash, ground granulated blast furnace slag, silicafume, and metakaolin were employed. A total of 65 self compacting concretemixtures were designed at 0.32 and 0.44 water/binder ratios. The fresh properties ofthe produced self compacting concretes were observed through slump flow diameter,slump flow time, V-funnel flow time, L-box height ratio, initial and final settingtimes, and viscosity. The concretes were also tested for the mechanical, physical, anddurability properties. The hardened concretes were tested for the compressivestrength, splitting tensile strength, and ultrasonic pulse velocity for the evaluation ofmechanical properties. Shrinkage accompanied by the water loss were alsomonitored. Moreover, the durability tests were conducted to investigate theresistance to chloride ion penetration, electrical resistivity, water absorption,sorptivity, and water permeability. Based on the test results, the fresh and hardenedproperties of self compacting concretes were predicted depending on the mixtureconstituents of SCCs using artificial neural network (ANN) and geneticprogramming (GEP) techniques. Using the explicit artificial neural networks basedmathematical expressions single and multi objective optimization problems areformulated and solved to obtain the best possible values for ingredient of SCCs forsingle and several responses.The test results revealed that it is possible to produce SCC with binary, ternary andquaternary blends of fly ash, ground granulated blast furnace slag, silica fume andmetakaolin. The binary use of fly ash and ground granulated blast furnace improvedthe fresh properties but silica fume and metakaolin had adverse effect on the freshproperties. Mechanical properties of produced SCCs improved with groundgranulated blast furnace slag, silica fume and metakaolin but decreased with FA. Itwas observed that use of mineral admixtures as binary, ternary and quaternary blendsimproved the durability properties of SCCs. In addition, ANN appeared to have abetter prediction performance than GEP by having owing to the higher coefficient ofcorrelation and the lower mean absolute percentage of error. However, the GEPsuggested a much shorter and more user-friendly model than ANN.Keywords: Self compacting concrete, mineral admixtures, artificial neural network,genetic programming, mixture optimization