Avaliação e determinação de parâmetros para otimização de esqueleto granular em atendimento à autoadensabilidade de concretos

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Autor(a) principal: Melo, Cássia Vanessa Albuquerque de
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal de Alagoas (UFAL)
Texto Completo: http://www.repositorio.ufal.br/handle/riufal/6544
Resumo: Self-compacting concrete (SCC) is a composite material consisting by paste and granular skeleton phases, being the first obtained by measuring the water / cement ratio, additions and additives, which ensure flowability between aggregates. In the second, the compositions of the aggregates are formulated aiming at the best performance of self-compactability properties. The packing theory of aggregate grains, which relate the lowest void content with the best particle size distribution and lower paste volume, has been applied to obtain the optimization of aggregate compositions for SCC. However, no studies have been identified that have shown that a composition of aggregates with larger concentrations of small and large particle sizes, in a continuous distribuction, have a smaller distance from each other, providing a granular arrangement with higher voids content, contributing, to this, for better performance in the fresh state of SCC. Thus, the present study aims to propose aggregate grading parameters in order to optimize these compositions by evaluating particle size distributions of large and fine aggregates, seeking to “ideal” packing for SCC. To meet the proposed, the following aggregate grading parameters (PGA) were determined: particle diameter predominance (PDP), uniformity coefficient (CU) and coarse aggregate percentage (PAG). Different binary, ternary and quaternary aggregate compositions based on the lowest void content were developed using natural, industrial, and concrete recicled aggregates. In addition, different SCC granular skeletons obtained in the literature were analyzed. In the production of concretes, the composition of the cement paste remained fixed. Fresh performance was evaluated using slump flow, apparent plastic viscosity (t500), box L and funnel V test methods in order to associate the results obtained with the grading parameters. Of these, only the scattering diameter (SF), V-funnel time (VF) and passing ability (HP) measurements were response variables. Assurance of hardened properties was obtained from the test methods of compressive strength, initial tangent modulus of elasticity e physical indices of the concrete such as water absorption and concrete voids and real specific gravity. In general, the continuous particle size distributions predominated in meeting SCC properties, with a PAG of around 50%. In the statistic application of the parameters with the statistical technique Principal Component Analysis (PCA), the results showed significant evidence regarding the interpretation of the variability of the data of SCC mixtures encompassing the six variables referring to the grading parameters (PDP, CU and PAG) and the response variables (SF, VF and HP). An indication of a higher discontinuity and predominance ratio of large and small particles negatively affected the uniformity of the mixtures. Finally, based on the establishment of relationships between the six variables, the following PDP and CU intervals can be proposed: 6 < PDP < 25; 9 < CU < 23. The relationships between the PGA and the proposed particle size zones served as performance indicators of the fresh SCC mixtures, with guaranteed of the performance in the hardened state.
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spelling Avaliação e determinação de parâmetros para otimização de esqueleto granular em atendimento à autoadensabilidade de concretosParâmetro de graduação de agregadosAgregados (Concreto)Concreto autodensávelGraduation parameter of aggregatesAggregates (Concrete)particles packingself-compacting concreteCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE MATERIAIS E METALURGICASelf-compacting concrete (SCC) is a composite material consisting by paste and granular skeleton phases, being the first obtained by measuring the water / cement ratio, additions and additives, which ensure flowability between aggregates. In the second, the compositions of the aggregates are formulated aiming at the best performance of self-compactability properties. The packing theory of aggregate grains, which relate the lowest void content with the best particle size distribution and lower paste volume, has been applied to obtain the optimization of aggregate compositions for SCC. However, no studies have been identified that have shown that a composition of aggregates with larger concentrations of small and large particle sizes, in a continuous distribuction, have a smaller distance from each other, providing a granular arrangement with higher voids content, contributing, to this, for better performance in the fresh state of SCC. Thus, the present study aims to propose aggregate grading parameters in order to optimize these compositions by evaluating particle size distributions of large and fine aggregates, seeking to “ideal” packing for SCC. To meet the proposed, the following aggregate grading parameters (PGA) were determined: particle diameter predominance (PDP), uniformity coefficient (CU) and coarse aggregate percentage (PAG). Different binary, ternary and quaternary aggregate compositions based on the lowest void content were developed using natural, industrial, and concrete recicled aggregates. In addition, different SCC granular skeletons obtained in the literature were analyzed. In the production of concretes, the composition of the cement paste remained fixed. Fresh performance was evaluated using slump flow, apparent plastic viscosity (t500), box L and funnel V test methods in order to associate the results obtained with the grading parameters. Of these, only the scattering diameter (SF), V-funnel time (VF) and passing ability (HP) measurements were response variables. Assurance of hardened properties was obtained from the test methods of compressive strength, initial tangent modulus of elasticity e physical indices of the concrete such as water absorption and concrete voids and real specific gravity. In general, the continuous particle size distributions predominated in meeting SCC properties, with a PAG of around 50%. In the statistic application of the parameters with the statistical technique Principal Component Analysis (PCA), the results showed significant evidence regarding the interpretation of the variability of the data of SCC mixtures encompassing the six variables referring to the grading parameters (PDP, CU and PAG) and the response variables (SF, VF and HP). An indication of a higher discontinuity and predominance ratio of large and small particles negatively affected the uniformity of the mixtures. Finally, based on the establishment of relationships between the six variables, the following PDP and CU intervals can be proposed: 6 < PDP < 25; 9 < CU < 23. The relationships between the PGA and the proposed particle size zones served as performance indicators of the fresh SCC mixtures, with guaranteed of the performance in the hardened state.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFAPEAL - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de AlagoasO concreto autoadensável (CAA) é um material compósito constituído pelas fases pasta e esqueleto granular, sendo a primeira obtida pela dosagem da relação água/cimento, adições e aditivos, que garantem a fluidez entre os agregados; na segunda, são formuladas composições dos agregados, visando o melhor desempenho das propriedades de autoadensabilidade. A teoria de empacotamento dos grãos dos agregados, que relacionam o menor índice de vazios com a melhor distribuição granulométrica e menor volume de pasta, tem sido aplicada para obtenção da otimização de composições de agregados para CAA. Contudo, não têm sido identificados estudos que tenham comprovado que uma composição de agregados com maiores concentrações de partículas miúdas e graúdas, em uma distribuição contínua, apresentem uma menor distância entre si, proporcionando-se um arranjo granular com maior índice de vazios, contribuindo para melhores desempenhos no estado fresco do CAA. Assim, o presente estudo tem como objetivo propor parâmetros de graduação de agregados, a fim de otimizar estas composições, avaliando distribuições granulométricas de agregados graúdos e miúdos, buscando-se um empacotamento “ideal” para CAA. Para o atendimento ao proposto, foram determinados os seguintes parâmetros de graduação de agregados: predominância de diâmetros de partículas (PDP), coeficiente de uniformidade (CU) e porcentagem de agregado graúdo (PAG). Diferentes composições de agregados dos tipos binária, ternária e quaternária, baseadas no menor índice de vazios foram desenvolvidas, utilizando-se agregados naturais, industriais e reciclados de concreto. Além disso, foram analisados distintos esqueletos granulares para CAA obtidos na literatura. Na produção dos concretos, a composição da pasta de cimento manteve-se fixa. O desempenho no estado fresco foi avaliado a partir de métodos de ensaios de espalhamento (slump flow), viscosidade plástica aparente (t500), caixa L e funil V, de modo a associar os resultados obtidos aos parâmetros de graduação. Destas, apenas as medições dos diâmetros de espalhamento (SF), tempo de funil-V (VF) e habilidade de passagem (HP) foram as variáveis de resposta. A garantia das propriedades no estado endurecido foi obtida a partir dos métodos de ensaio de resistência à compressão, módulo de elasticidade tangente inicial e índices físicos do concreto, tais como absorção de água, índice de vazios do concreto e massa específica real. No geral, tanto distribuições granulométricas contínuas quanto descontínuas atenderam às propriedades do CAA, com PAG em torno de 50 %. Atendidos PGA e parâmetros de autoadensabilidade, a proposta de zonas granulométricas superior e inferior para os grupos G12 e G19 foi mais uma contribuição que possibilitou estabelecer um domínio para originar demais composições de agregados para CAA. Na aplicação estatística dos parâmetros com a técnica estatística Análise de Componentes Principais (ACP), os resultados apresentaram evidências significativas em relação à interpretação da variabilidade dos dados das misturas de CAA englobando-se as seis variáveis referentes aos parâmetros de graduação (PDP, CU e PAG) e às variáveis de resposta (SF, VF e HP). Um indicativo de maior descontinuidade e maior razão de predominância de diâmetro das partículas graúdas e miúdas afetaram, de forma negativa, a uniformidade das misturas. Por fim, baseado no estabeleciomento das relações entre as seis variáveis pode-se fazer a proposição dos seguintes intervalos de PDP e CU: 6 < PDP < 25; 9 < CU < 23. As relações entre os PGA e as zonas granulométricas propostas serviram como indicadores de desempenho das misturas de CAA no estado fresco, com garantia do desempenho no estado endurecido.Universidade Federal de AlagoasBrasilPrograma de Pós-Graduação em MateriaisUFALGomes, Paulo César Correiahttp://lattes.cnpq.br/9251195831675055Carvalho, Frede de Oliveirahttp://lattes.cnpq.br/8611799985963528Moraes, Karoline Alves de Melohttp://lattes.cnpq.br/3666730659065228Melo Neto, Antônio Acacio dehttp://lattes.cnpq.br/4716724024622223Santos Filho, Manoel Martins doshttp://lattes.cnpq.br/8060697649276101Melo, Cássia Vanessa Albuquerque de2020-01-31T18:08:40Z2019-12-052020-01-31T18:08:40Z2019-11-22info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfMELO, Cássia Vanessa Albuquerque de. Avaliação e determinação de parâmetros para otimização de esqueleto granular em atendimento à autoadensabilidade de concretos. 2019. 246 f. Tese (Doutorado em Materiais) – Centro de Tecnologia, Programa de Pós Graduação em Materiais, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2019.http://www.repositorio.ufal.br/handle/riufal/6544porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal de Alagoas (UFAL)instname:Universidade Federal de Alagoas (UFAL)instacron:UFAL2020-01-31T18:08:40Zoai:www.repositorio.ufal.br:riufal/6544Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufal.br/oai/requestri@sibi.ufal.bropendoar:2020-01-31T18:08:40Repositório Institucional da Universidade Federal de Alagoas (UFAL) - Universidade Federal de Alagoas (UFAL)false
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