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混凝土強度psi的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦許聖富寫的 鋼結構設計入門 可以從中找到所需的評價。
朝陽科技大學 環境工程與管理系 章日行所指導 劉怡伶的 估算再利用水泥中廢棄物添加比例及以真空濃縮處理硝酸根廢水之研究 （2021），提出混凝土強度psi關鍵因素是什麼，來自於混凝土、再生料、飛灰、爐石、底渣、硝酸鹽氮、真空蒸餾。
而第二篇論文國立高雄科技大學 土木工程系 黃立政所指導 郭忠勇的 機器學習應用於混凝土相關影響因子抗壓強度迴歸與分類 （2020），提出因為有 非破壞檢測法、機器學習、抗壓強度、迴歸、分類的重點而找出了 混凝土強度psi的解答。
鋼結構設計入門
為了解決混凝土強度psi 的問題，作者許聖富 這樣論述：
「鋼結構設計」乃大專院校土木營建職類科系中不可或缺的科目，由於現代科技和鋼料生產技術的長足進步，加上鋼結構的多種材料優勢及設計師的巧思，讓造型多變及尺寸多元的鋼構建築物及構造物不斷推陳出新。本書是以去蕪存菁、簡單扼要、穿插圖片和照片的方式，介紹鋼結構設計的基本知識，屬實用型的大學用書，共分八章。第一章緒論，旨在說明結構的基本概念、結構如何分類、構件如何受力、分析及設計作業之準則、鋼結構設計之基本規範及方法；第二章鋼材之性質及力學行為，係說明鋼材之化學成分及產製方式、鋼材的力學特性及材料強度、鋼結構如何防火及防蝕、斷面如何表示；第三章軸向拉力構件，說明拉力構件之受力及變
形、如何計算斷面積、受力極限，簡要介紹ASD及LRFD之強度、分析及設計內涵；第四章軸向壓力構件，介紹壓力構件之種類及強度極限、柱的彈性挫屈、非彈性挫屈及局部挫屈，以及簡要介紹ASD及LRFD之強度、分析及設計內涵；第五章梁構件，說明梁構件之受力及變形、梁斷面之塑性強度及形狀因子、結實性及側向扭轉挫屈，及簡要介紹結實斷面梁ASD及LRFD之強度、分析及設計內涵；第六章梁柱構件，說明梁柱放大係數、軸力及彎矩互制作用、梁柱構件ASD及LRFD之強度、分析及設計流程；第七章鋼構件接合方式，主要介紹高強度螺栓接合及焊接接合之相關內容；第八章鋼結構其他說明，簡單介紹合成構件及SRC結構、結構隔減震之相關
工法及以鋼結構進行結構補強之方式。希望讀者在研讀本書後能獲得鋼結構設計之基本知識，對於有志參加公職及專門職業技師考試者，仍需再精研其他有助於考試的書籍，多多練習例題及演算歷屆考題，則金榜題名之日不遠矣。
估算再利用水泥中廢棄物添加比例及以真空濃縮處理硝酸根廢水之研究
為了解決混凝土強度psi 的問題，作者劉怡伶 這樣論述：
本研究分為二部分作為試驗，為估算再利用水泥中廢棄物添加比例及以真空濃縮處理硝酸根廢水之研究。在水泥研究方面，採取某建物的未知摻配比的混凝土塊為樣品，透過元素分析儀法及廢棄物測定方法之試驗分析結果得出，此混凝土樣是使用高爐石作為水泥生料，此外有機物含量較低，顯示混凝土樣品中沒有添加飛灰及底渣；接著以微波輔助酸消化法及感應耦合電漿原子發射光譜法分析樣品金屬濃度，其濃度皆符合毒性特性溶出程序溶出標準（TCLP）；經化學分析結果得知，二氧化矽（SiO2）29%、氧化鋁（Al2O3）13%、氧化鈣（CaO）58%，藉此繪製三相關係圖顯示混凝土塊樣品近似添加高爐石，並依據上述檢測數據建立公式估算混凝土樣
品中再生料之摻配比，經公式估算水泥與高爐石摻配比例約為1:1.4，且透過文獻指出添加高爐石之混凝土抗壓強度優於一般水泥混凝土，經驗證混凝土樣品抗壓強度在4000psi以上（一般混凝土約為3000psi），證實與本研究推估結論相符合。 研究第二部分係將作業廢水和實驗室配置之硝酸鹽氮溶液，經真空蒸餾設備試驗後，暸解其硝酸鹽氮之回收效率及在不同操作參數（不同藥劑不同濃度）對真空蒸餾設備去除效果之影響，最後評估設備耗能及其使用成本。透過試驗結果得出，設備運轉後90分鐘後，其硝酸鹽氮濃度皆明顯降低，其濃縮物中硝酸鹽氮為原始水樣濃度2倍以上，顯示設備處理有極佳的改善水質效果；且處理後之蒸餾水，經水質
分析結果皆可達回製程內再利用之標準，可減少環境用水量之負擔；而試驗中產出之濃縮物，為偏鹼性物質，經毒性特性溶出程序（TCLP）分析結果表示，此濃縮物為一般廢棄物，可經曝曬、脫水等處理，減少其濃縮物重量，再委託清運處理，能降低廢棄物處理費用及成本，達廢棄物回收再利用之理念。
機器學習應用於混凝土相關影響因子抗壓強度迴歸與分類
為了解決混凝土強度psi 的問題，作者郭忠勇 這樣論述：
在現代大城市建築及土木建設中，混凝土材料廣泛使用於工程建設，而現今的非破壞檢測法是使用反彈錘檢測法來檢驗混凝土抗壓強度。從以往文獻得知相關混凝土強度，幾乎是以實驗室混凝土試體為主，若能建立實驗室試體與現地檢測都能通用之混凝土抗壓強度預測模型，則可提高工程便利度及縮減等待報告的時間性。而不同類型混凝土配比會隨著主要材料不同如粗骨材、水灰比、水膠比、細骨材中配比比例不同而影響最終混凝土強度，本研究目的是為建立一套混凝土抗壓強度準確率較高預測模型，本研究是使用一組台南某工地整理出混凝土強度4000PSI實際數據，首先針對所蒐集的主要影響因子所測得之數據分類，進行線性、K鄰近(KNN)迴歸、支持向量
機迴歸(SVR)、隨機森林(Random Forest; RF)迴歸四種迴歸模型之預測，再建構羅吉斯迴歸（Logistic Regression）、K鄰近分類、支持向量機分類(SVC)以及隨機森林分類四種不同分類機器學習方法，並進行參數研究·結果顯示出LR迴歸最好R2值為0.63，SVR的效果並不很好R2值為0.3。二、三分類的分數最高為 0.8及 0.75，可見此模型不至於發生過擬合(Over fitting)。整體而言，發現二分類與三分類之結果比迴歸分析好。