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J-GLOBAL ID：202202269817862566   整理番号：22A0478655

Grey-Taguchi法とユーティリティ概念を用いたハイブリッド繊維工学セメント複合材料の多重応答最適化【JST・京大機械翻訳】

Multi-response optimization of hybrid fibre engineered cementitious composite using Grey-Taguchi method and utility concept

著者 (4件)： Rawat S. (School of Engineering and Information Technology, The University of New South Wales, Canberra, ACT 2600, Australia) ,  Zhang Y.X. (School of Engineering and Information Technology, The University of New South Wales, Canberra, ACT 2600, Australia) ,  Zhang Y.X. (School of Engineering, Design and Built Environment, Western Sydney University, NSW 2751, Australia) ,  Lee C.K. (School of Engineering and Information Technology, The University of New South Wales, Canberra, ACT 2600, Australia)
資料名： Construction and Building Materials  (Construction and Building Materials)
巻： 319  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0560A  ISSN： 0950-0618  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ハイブリッド繊維工学セメント系複合材料(ECC)の混合設計最適化のために,Taguchi-Grey関係解析(GRA)とTaguchi法の適合性を,ユーティリティ概念(UC)で評価する実験調査を提示した。スラグ,フライアッシュおよびドロマイトをバインダ材料として用い,ECCの種々の成分量を最適化して圧縮および引張性能を改善した。さらに,等価重量と最大偏差に基づく2つの重みづけ技術を解析に用いて,最適化アプローチの効率改善に及ぼすそれらの影響も評価した。実験の設計は,4つのレベルで5つの因子,すなわち,全セメント置換レベル,ドロマイト対バインダ比,スラグ対フライアッシュ比,繊維比率,および水結合材比から成る標準田口直交配列を用いて最初に実施した。その後,GRAとUCを適用して,複合指数を評価し,5つの応答パラメータ,すなわち,圧縮強度,ピーク圧縮歪,弾性率,引張強度,および極限引張歪を目標とする最適比率を計算した。結果は,ECCの最適混合設計を得るために,GRAとUCの両方がTaguchi法と効果的に統合できることを示した。さらに,最大偏差法に基づく重み付け技法の使用は,異なる応答パラメータの相対的有効性を区別することができるので,より適切であることが分かった。最良の性能調合品は,60%のセメント置換,バインダによる15%のドロマイト含有量,1:0.2のFAに対するスラグ,2.25%の全繊維含有量,0.20の水-結合材比,および構造用途のための望ましい圧縮および引張特性を示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  弾性係数 ,  効率化 ,  *セメント ,  スラグ ,  フライアッシュ ,  調合品 ,  直交配列 ,  引張 ,  結合材料 ,  圧縮強さ ,  引張強さ
準シソーラス用語： 水結合材比 ,  圧縮歪 ,  引張歪 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ECC ,  灰色関係解析 ,  最適化 ,  Taguchi法 ,  ユーティリティ概念

分類 (1件)： モルタル,コンクリート  (RA06042H)

タイトルに関連する用語 (7件)： ユーティリティ ,  概念 ,  繊維工学 ,  セメント ,  複合材料 ,  多重応答 ,  最適化