偏高岭土改性超高强混凝土的强度构成分析

以偏高岭土、矿粉和粉煤灰为矿物掺合料进行单掺、二元和三元复掺配制偏高岭土改性超高强混凝土。为了研究偏高岭土改性超高强混凝土的抗压强度及其强度构成、矿物掺合料的活性,分别对龄期为3d、28d、56d的混凝土试件进行抗压试验,并利用混凝土火山灰效应数值分析方法,对三种矿物掺合料的活性指数及其火山灰效应强度贡献率、水泥水化反应强度贡献率进行了计算分析。结果表明:28d龄期时,混凝土的抗压强度达到了100MPa,且三元复掺时混凝土的抗压强度最高;三种矿物掺合料中偏高岭土的活性指数最高;依据矿物掺合料的活性指数及其火山灰效应强度贡献率、水泥水化反应强度贡献率,计算出具体贡献的强度值,得出了偏高岭土改性超高强混凝土的强度构成。     

辅助胶凝材料对预应力高强混凝土管桩强度及工艺的影响

为优化混凝土管桩生产工艺,以硅灰(SF)和偏高岭土(MK)作为辅助胶凝材料,研究硅灰和偏高岭土对不同蒸养时间下混凝土抗压强度的影响,并使用X射线衍射(XRD)和扫描式电子显微镜结合能量色散谱(SEM-EDS)分析其水化产物及微观结构。通过Design-Expert8.0软件设计Box-Behnken试验,以硅灰掺量、偏高岭土掺量和蒸养时间三个因素为自变量,蒸养混凝土抗压强度为响应值,构建多因素回归方程模型。结果表明:硅灰掺量为胶凝材料质量分数8%时,对抗压强度略有提高,提高幅度为6.2%,达到83.6 MPa;5%、8%和10%(质量分数)掺量的偏高岭土均可提高蒸养混凝土的抗压强度,蒸养4 h、8 h、12 h时,10%掺量的偏高岭土对混凝土抗压强度的提升幅度依次为15.6%、13.2%和13.6%,蒸养4 h、8 h和12 h对混凝土抗压强度影响不大。XRD和SEM-EDS结果表明,硅灰和偏高岭土均消耗了Ca(OH)₂,提升了水泥早期水化程度,可以改善内部孔结构。通过响应面法建立模型可以预测,当硅灰质量分数为6.6%、偏高岭土质量分数为10%、蒸养时间为8.6 h时,混凝土抗压强度最高,达到104.8 MPa,且具有较高置信度。     

基于组合混料设计的高性能混凝土配合比优化研究

为了更加科学合理地进行高性能混凝土配合比设计,研究各个组分对高性能混凝土的影响,将水泥、矿粉、粉煤灰视为一组总质量不变的混料,细集料和粗集料视为另一组混料,通过组合设计分析了矿物掺合料、水泥、砂率的混料效应,同时得到了以坍落度和抗压强度为目标的回归方程,实现了配合比的优化设计.结果表明,为了得到工作性和抗压强度都较好的高性能混凝土,矿物掺合料的掺量和砂率均不宜过大.矿粉比粉煤灰先发挥强度作用,后期水泥与矿粉对高性能混凝土的抗压强度影响较大.砂率的增大对高性能混凝土的抗压强度影响较小,但会使高性能混凝土的坍落度先增加后降低.粉煤灰和矿粉的增加均会使高性能混凝土的坍落度增加.研究结论能够为高性能混凝土矿物掺合料、砂率的选择和配合比设计提供参考依据.     

偏高岭土对浮石轻骨料混凝土强度和孔结构的影响

通过偏高岭土(MK)取代相同质量的水泥(取代率为0％、5％、10％、15％和20％)配制浮石轻骨料混凝土,分析MK对混凝土性能的影响.对偏高岭土混凝土的立方体抗压强度进行试验研究,并采用核磁共振(NMR)对其微观结构进行分析,得到相应的T2谱和孔径比例分布图.结果表明:偏高岭土对浮石轻骨料混凝土的抗压强度有很大提高,尤其对早期强度贡献比较大;浮石轻骨料混凝土的T2谱分布主要有3个峰,偏高岭土的掺入可以优化孔结构,当其取代率为10％时,混凝土的力学性能表现最优,毛细孔和非毛细孔所占比例最小,胶凝孔比例变化与力学变化规律一致.     

复合火山灰材料对超高性能混凝土性能与微观结构的物理化学效应

利用偏高岭土部分及完全(0％、20％、40％、60％、80％、100％)取代硅灰,对比研究了复合火山灰材料对超高性能混凝土性能与微观结构的物理化学效应.结果表明:当硅灰与偏高岭土的混合比例为3/2时,可以获得较好力学性能的超高性能混凝土.这主要是因为:一方面,偏高岭土比硅灰可以更好的促进水泥水化,增加混凝土微结构密实程度;另一方面,偏高岭土的加入会降低超高性能混凝土的流动性,提高其粘度,导致混凝土不致密.     

双掺粉煤灰及偏高岭土对混凝土性能的影响研究

通过测试混凝土抗压强度、劈拉强度、抗渗、抗碳化、抗冻性能,研究了粉煤灰和偏高岭土单掺、复掺时对混凝土性能的影响。同时分析了粉煤灰和偏高岭土对混凝土性能的作用机理。研究结果表明:当粉煤灰掺量为胶凝材料的15%、偏高岭土掺量为胶凝材料的12%,相比普通混凝土,复掺粉煤灰及偏高岭土混凝土28d抗压强度提高了15.8%、劈拉强度提高了20.4%、渗透系数降低了69.1%、碳化深度降低了29.3%,200次冻融循环后,相对动弹性模量提高了33.1%、混凝土质量损失降低了43.8%。复掺粉煤灰及偏高岭土适用于制备高性能混凝土。     

偏高岭土提高喷射混凝土性能的实验研究

针对普通喷射混凝土强度低、耐久性差的问题,采用偏高岭土对其进行改性,实验得出当偏高岭土掺量为15％时,喷射混凝土28 d抗压强度最高可达54.6 MPa;利用电化学工作站、SEM等对其作用机理进行分析,结果表明偏高岭土的加入不仅起到填充作用,使内部孔结构更为致密,且与Ca(OH)2反应生成水化硅酸钙,从而提高了混凝土的阻抗值.     

偏高岭土-矿渣-磷渣地聚合物配比性能的研究

通过正交实验的方法,以地聚合物稠度、凝结时间、胶砂强度为研究依据,以偏高岭土、矿渣、磷渣、碱激发剂用量为研究对象,每个因素取3个水平,分析4个因素在各自水平上对地聚合物性能的影响。试验结果表明,偏高岭土用量是地聚合物稠度的最主要影响因素;偏高岭土和碱激发剂用量是初凝时间的主要影响因素,磷渣和偏高岭土用量是终凝时间的主要影响因素;偏高岭土用量是3 d 抗压强度的主要影响因素,矿渣用量是28 d 抗压强度的主要影响因素。按30%偏高岭土-40%矿渣-30%磷渣-10%碱激发剂制备的地聚合物具有良好的抗碳化性能,但收缩率较普通硅酸盐水泥高。     

粉煤灰-偏高岭土-石粉对混凝土微结构及早期收缩的影响研究

以偏高岭土、粉煤灰和石粉作为复合掺和料,结合混凝土孔结构、界面过渡区(ITZ)及水化热等表征研究多元复合掺合料对混凝土抗压强度及早期收缩性能的影响.研究结果表明:粉煤灰-偏高岭土-石灰石粉多元复合掺和料对混凝土抗压强度有促进作用,其28 d龄期强度增长10%以上,降低孔隙率,减少混凝土试样200 h收缩率13%~23%,且收缩率随着石粉含量增加和偏高岭土含量增加而降低.偏高岭土复合掺和料加速了水泥水化反应过程,促进了CSH凝胶的快速形成,密实了界面过渡区.     

高活性矿物掺合料混凝土力学性能试验

利用正交试验的方法对高活性矿物掺合料混凝土(以下简称掺合料混凝土)的强度进行试验.研究偏高岭土掺量、超细粉煤灰掺量、硅灰掺量对掺合料混凝土7d、14 d、28 d抗压强度和劈裂抗拉强度的影响,并对数据结果进行系统分析.试验结果表明,偏高岭土对掺合料混凝土早期的力学性能影响最大,力学性能随着偏高岭土掺量的增加而增加.通过多元线性回归,建立不同因素对掺合料混凝土各龄期抗压强度、劈裂抗拉强度的数学表达式,得到偏高岭土和硅灰对掺合料混凝土均为正影响,而超细粉煤灰为负影响的结果.当偏高岭土的掺量为10％(质量分数),超细粉煤灰掺量为15％(质量分数),硅灰掺量为5％(质量分数)时,掺合料混凝土力学性能达到最佳.最后进行微观分析得出,矿物掺合料的复合化具有超叠加效应,能增强掺合料混凝土各龄期的力学性能.     

基于BP神经网络的水泥抗压强度预测研究

探讨应用ＢＰ（ｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）神经网络进行经２８ｄ抗压强度预测的方法。利用ＢＰ网络很强的非线性映射功能,建立抗压强度相关因素与抗压强度之间的关系。通过对样本的学习,ＢＰ网络将这种非线性映射关系以分布并行的方式存储在网络的联结权矩阵中,从而达到对样本集的非逻辑归纳。本文提出了强度预测模型能够以较高的精度预测水泥２８ｄ抗压强度。作为对比,同时应用回归分析方法预测水泥２８ｄ抗压强度,两     

改进BP神经网络的再生粗骨料混凝土强度预测*

抗压强度作为评价再生混凝土主要性能指标之一,从四篇文献中搜集了43个抗压强度样本。基于改进的BP神经网络理论,建立了以再生粗骨料取代率、水灰比、龄期为输入,抗压强度为输出的神经网络模型,其结构形式为3-7-9-1。对该网络进行训练和学习,对并测试样本进行检测,结果表明,训练效率不仅大大提高,且而误差较小,并结合回归拟合系数,进一步表明该模型能够有效的的预测再生混凝土抗压强度值,能满足工程需要。     

基于灰色BP神经网络的水泥强度预测模型研究

水泥强度的预测具有多变量、非线性和大时滞特性,因此传统线性回归方法的结果不准确。除此之外,传统的神经网络预测可能对少量样本不够精确。本文建立灰色BP模型,以此来预测水泥的强度。建立一个多因素灰色模型GM(1,N)用于水泥化学成分的样本数据进行预处理,得到新的数据来作为建立预测模型的样本数据,通过BP神经网络建立预测模型。最终通过建立的灰色BP神经网络预测模型来预测28天水泥强度。仿真结果表明:灰色BP预测模型的效果比BP预测的要准确。     

基于机器学习的高温后聚丙烯纤维混凝土强度预测

影响高温后聚丙烯纤维混凝土(PFRC)力学性能的因素众多,因此相关试验的周期长,试验量大。如何利用现有试验数据预测高温后聚丙烯纤维混凝土的强度能够有效提高试验效率,为实际工程提供参考。通过研究纤维尺度、纤维掺量和温度对混凝土强度的影响,建立纤维尺度、掺量和温度为因子的回归树(RT)、支持向量机回归(SVR)和BP神经网络三种模型。将聚丙烯纤维混凝土在不同受热温度(20 ℃、200 ℃、400 ℃、600 ℃、800 ℃)下的劈裂抗拉强度和抗压强度试验值与预测值进行比较,结果表明:三种模型均能以较高的精度预测高温后聚丙烯纤维混凝土的劈裂抗拉强度和抗压强度;与实测值相比,三种模型预测值与实测值的相对误差基本控制在15%以内,个别数据出现较大预测误差;比较三种模型的平均绝对误差(MAE)和平均相关系数R²,人工神经网络(ANN)模型的预测结果较好,验证了基于机器学习的高温后聚丙烯纤维混凝土力学性能预测的可靠性。     

Effect of temperature and aging on the mechanical properties of concrete: Part II. Prediction model

In Part I, empirical relationships between compressive strength and splitting tensile strength or elastic modulus with temperature and aging were proposed. This paper investigates new prediction models estimating splitting tensile strength and elastic modulus without knowing compressive strength. The prediction model is suggested on the basis of the equation that was suggested to predict compressive strength. The mechanical properties calculated by the model are compared with empirical results presented in Part I. To evaluate in-place applicability of the model, the empirical data on strength and elastic modulus of concrete cured at variable temperature are compared with the values estimated using the prediction model. The prediction model properly estimates the strength and elastic modulus of Types I and V cement concretes cured at constant and variable temperature conditions.     

煤矸石-水泥颗粒群匹配与性能关系的人工神经元网络

建立煤矸石水泥胶砂强度与影响煤矸石水泥胶砂强度的主要因素(如：水泥细度、煤矸石细度以及煤矸石与水泥的细度匹配)间的量化预测模型。采用以反向传播学习算法．即神经网络算法(back propagation arithmetic．BP)调整网络中各权值,对煤矸石-水泥体系的胶砂强度与其影响因子建立了BP神经网络模型。用另一套非建模数据进行检验。结果表明：预测值与实测值比较接近,相对误差不超过2%。这说明BP神经网络模型在本研究系统的建立足成功的,它从一些杂乱无章的数据中找出了隐含其中的规律,较好地反映了煤矸石-水泥颗粒群特征参数与其胶砂强度的非线性函数映射,为有效激发煤矸石水泥强度提供了颗粒群匹配的方法。     

基于相关向量机模型的混凝土综合性能预测

为快速获取及评价混凝土的综合性能,选取影响混凝土综合性能的6个主要因素为输入数据,混凝土综合性能(28 d强度、坍落扩展度及表观密度)为输出数据,建立基于相关向量机(RVM)的混凝土综合性能预测模型,对14组学习样本进行拟合训练,并对其余5组预测样本进行预测。结果表明:在相同的样本条件下,与BP神经网络模型进行对比,RVM模型预测精度更高,离散性更小;同时,与实际值相比,RVM模型预测的混凝土综合性能指标的平均相对误差均明显小于BP神经网络模型预测得到的平均相对误差,进一步验证了RVM模型对混凝土综合性能预测的可靠性,具有较好的推广价值。     

Exploitation of poor Greek kaolins: strength development of metakaolin concrete and evaluation by means of k-value

In this paper, the effect of metakaolin on concrete properties is investigated. A poor Greek kaolin was thermally treated at defined conditions, and the produced metakaolin was superfine ground. In addition, a commercial metakaolin of high purity was used. Eight mixture proportions were used to produce high-performance concrete, where metakaolin replaced either cement or sand in percentages of 10% or 20% by weight of the control cement content. The strength development of metakaolin concrete was evaluated using the efficiency factor (k-value). The produced metakaolin as well as the commercial one imparts a similar behavior with respect to the concrete strength. Both metakaolins exhibit very high k-values (close to 3.0 at 28 days) and are characterised as highly reactive pozzolanic materials that can lead to concrete production with an excellent performance.     

掺入废弃混凝土颗粒的水泥复合土力学特性研究

为了研究水泥复合土在建筑垃圾处理中发挥的作用,设计了不同废弃混凝土颗粒掺入比,不同的水泥掺入比,制作了掺入无筛分废弃混凝土颗粒的水泥复合土试件,进行了无侧限抗压强度试验,研究了不同龄期下水泥复合土的无侧限抗压强度变化规律,运用SPSS软件建立了无侧限抗压强度的多元线性回归分析模型.试验结果表明,废弃混凝土颗粒掺量存在适宜区间,适宜区间随着水泥掺量的增加而向数轴右侧移动;加入过低掺量的废弃混凝土颗粒会降低水泥复合土的抗压强度,随着废弃混凝土颗粒掺量增加,废弃混凝土颗粒形成骨架支撑,使抗压强度上升;当掺入废弃混凝土颗粒超过适量值后,抗压强度反而降低;水泥复合土强度后期增长潜力大,在28~60 d龄期区间可维持0.14 MPa/d的高速增长.其研究成果可为水泥土拓展新的应用方向,提供有效解决废弃混凝土堆放问题的新思路和研究数据.