Entwicklung von dreidimensionalen Kenngrößen für die Klassifizierung von Gesteinskörnungen - Teil 2: Korrelation zwischen dreidimensionalen Kornformparametern und Frisch- sowie Festmörteleigenschaften
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Feine und grobe Gesteinskörnungen stellen den größten Volumenanteil von Mörtel und Beton dar. Ihre morphologischen Charakteristika wie z. B. die Form oder Eckigkeit beeinflussen die Eigenschaften von Mörtel und Beton. Im Rahmen des DFG-Projektes wurde untersucht inwiefern die morphologischen Eigenschaften der Gesteinskörnung automatisiert mittels Computertomographie-Aufnahmen (CT) bestimmt werden können, welcher Zusammenhang zwischen morphologischen Eigenschaften der Gesteinskörnung und Frisch- sowie Festmörteleigenschaften besteht und inwiefern diese Informationen zur gezielten Steuerung von Mörteleigenschaften genutzt werden können. Es wurde ein Verfahren zur weitestgehend automatisierten morphologischen Charakterisierung von Gesteinskörnungen entwickelt, welches auf CT-Aufnahmen loser Schüttungen basiert. Dies umfasst Angaben zur erforderlichen strukturellen Auflösung, zur erforderlichen Probenpräparation sowie der Bildbearbeitung inklusive einer automatisierten Segmentierung von sich berührenden Körnern mittels adaptiver H-Extrema Transformation in Kombination mit der Wasserscheidentransformation oder einem Random-Forest Klassifikator. Anhand der Bestimmung der Eigenschaften von verschiedenen Mörtelzusammensetzungen im frischen und erhärteten Zustand wurde der Zusammenhang mit den morphologischen Eigenschaften der Gesteinskörnung untersucht. Mittels multipler linearer Regressionsanalyse konnte gezeigt werden, dass zwischen den morphologischen Eigenschaften der Gesteinskörnung und den Frisch- sowie Festmörteleigenschaften ein komplexer Zusammenhang besteht, der von einer Vielzahl an Interaktionen mit anderen Parametern der Mörtelzusammensetzung geprägt ist. Eine gezielte Steuerung von Frisch- und Festmörteleigenschaften bei Berücksichtigung von Kornform und Korneckigkeit ist möglich.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
-
Characterization scheme for natural and recycled fine aggregate shape based on µCT imaging, in: Júlio, E.; Valenca, J.; Louro, A. S. (Eds.), Proceedings of the 18. fib Symposiums – New trends for eco-efficiency and performance, Lisbon, S. 795-804, ISBN 978-2-940643-08-0
Burgmann, S.; Dornisch-Bund, B. & Breit, W.
-
Influence of voxel size for µCT imaging of particles on measurement accuracy. Construction and Building Materials, 289, 123148.
Burgmann, Sophie; Godehardt, Michael; Schladitz, Katja & Breit, Wolfgang
-
Fine aggregate characterization by micro-computed tomography – Sample size and comparability to laboratory test results, in: di Prisco, M.; Meda, A.; Balázs, G.S. (Eds.), Proceedings of the 14. fib PhD Symposium in Civil Engineering, Rome, S. 409-416, ISBN 978-2-940643-17-2
Burgmann, S. & Breit, W.
-
Fine aggregate shape characterization by µCT imaging and ist effect on mortar mix design, in: Abstract Book of the Young Researchers Symposium 2022, Kaiserslautern, S. 44
Burgmann, S.
-
Separation of sand and gravel particles in 3D images using the adaptive h-extrema transform. Powder Technology, 404, 117468.
Burgmann, Sophie; Godehardt, Michael; Schladitz, Katja & Breit, Wolfgang
-
„Please turn on your magic beam – Mr. Sandman bring us a dream“, in: Jahresbericht Konstruktiver Ingenieurbau 2021, S. 34-35
Burgmann, S. & Breit, W.
-
Herausforderung Brechsand – Einfluss der Kornform auf die Eigenschaften von Mörtel und Beton, in: Jahresbericht Konstruktiver Ingenieurbau 2022, S. 44-45
Burgmann, S. & Breit, W.
-
Impact of Crushed Natural and Recycled Fine Aggregates on Fresh and Hardened Mortar Properties. Construction Materials, 4(1), 37-57.
Burgmann, Sophie & Breit, Wolfgang
