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Experimental dataset from a central composite design to develop mortars with self-compacting properties and high early age strength

Título
Experimental dataset from a central composite design to develop mortars with self-compacting properties and high early age strength
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2021-11-12
Autores
Lino Maia
(Autor)
FEUP
Revista
Título: Data in BriefImportada do Authenticus Pesquisar Publicações da Revista
Vol. 39 107563
Páginas: 1-8
ISSN: 2352-3409
Editora: Elsevier
Indexação
Publicação em ISI Web of Knowledge ISI Web of Knowledge - 0 Citações
Publicação em Scopus Scopus - 0 Citações
Classificação Científica
CORDIS: Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia civil > Engenharia do betão
FOS: Ciências da engenharia e tecnologias > Engenharia civil
Outras Informações
ID Authenticus: P-00V-QBV
Resumo (PT):
Abstract (EN): The concrete workability and the compressive strength are the principal properties of the fresh and hardened concrete, respectively. When self-compacting properties are required, scientific knowledge is important and appropriate models applied to achieve optimized compositions. Here, experimental data regarding to the mortars is presented. The dataset regards to a design of experiments carried out in mortars with commercial materials through a central composite design with five independent variables: Water(v)/Cement(v), Superplasticyzer(m)/Powder(v), Water(v)/Powder(v), Sand(v) /Mortar(v), FineSand(v)/Sand(v). In total 64 mortar composition were done: 25 factorial design consisting on 32 treatment combinations augmented by 10 axial runs plus 8 central runs, resulting in a central composite design with 50 mortar trial mix composition. Beside 14 extra mixes were done to allow comparing and validating results for the response models to be applied. Four dependent variables were measured: the D-flow and the t-funnel to measure the workability and the tensile strength and the compressive at the age of 24 h to assess the mechanical properties. Since the experiments were run based in a central composite design and extra mixes were prepared, response models can be applied to the dataset in order to find optimized mix compositions. (C) 2021 The Author(s). Published by Elsevier Inc.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Notas: The published source is acknowledged.
Nº de páginas: 8
Tipo de Licença: Clique para ver a licença CC BY-NC-ND
Documentos
Nome do Ficheiro Descrição Tamanho
10_DataInBrief_FactorialRealSand_Nov2021 Paper 284.11 KB
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