基于可靠度的寒冷地区混凝土桥梁碳化寿命分析

讨论了混凝土的碳化影响因素和碳化深度模型，给出了适用于寒冷地区混凝土桥梁的碳化时变随机模型，以混凝土碳化至钢筋表面作为结构耐久性失效的极限状态，建立了混凝土桥梁碳化时变可靠度分析及剩余寿命预测模型，提供了实用的分析和计算方法，并以一座现有钢筋混凝土桥梁为例，对其进行碳化可靠度分析及剩余寿命评估，该方法得到的结论对实际桥梁的耐久性评价和桥梁日常维护决策提供了重要的依据和参考作用。     

钢纤维混凝土冻融和碳化后力学性能试验研究

通过对混凝土试件进行室内快速冻融和碳化试验,测试并分析了混凝土试件在冻融循环和碳化作用后的基本力学指标,探讨了钢纤维体积率、混凝土强度等级、冻融循环次数及碳化龄期对混凝土基本力学性能的影响.试验结果表明:冻融循环损伤了混凝土的力学性能,强度较低混凝土力学性能的损伤较强度较高为严重;碳化对混凝土的密实性有加强作用,并会提高其相对抗压、劈拉强度.适量的钢纤维掺量和较小的水灰比改善了混凝土微观结构,抑制了混凝土的冻融速度,提高了混凝土的抗裂性能和抗碳化性能.     

钢渣粉对混凝土抗碳化性能的影响

研究钢渣粉对混凝土抗碳化性能的影响,结果显示:混凝土碳化初期的碳化速度较快,随碳化时间延长,碳化速度趋缓;掺入钢渣粉可降低混凝土碳化后期的碳化深度;碳化后混凝土抗压强度有所提高;掺入钢渣粉后强度提高幅度减小。     

混凝土结构裂缝处的碳化分析

混凝土结构的裂缝,加速了裂缝处混凝土的碳化,对混凝土结构的耐久性造成影响,分析了裂缝处混凝土碳化特点,在讨论影响裂缝处混凝土碳化因素的基础上,给出了裂缝处混凝土碳化深度的经验计算公式,以实测数据为基础,建立了裂缝处混凝土碳化深度的随机过程模型,为以随静载为主的混凝土结构裂缝处碳化深度的预测提供了一个可靠的方法。     

混凝土建筑物碳化深度的模型预测

目的为了研究混凝土碳化对钢筋混凝土结构耐久性的影响.方法从混凝土的碳化机理出发,分析了影响混凝土碳化的主要因素.通过现场试验,对某建筑物的混凝土强度、碳化深度及钢筋保护层厚度进行了测定.结果通过对影响该建筑物的影响因素综合分析,建立了考虑环境因素、混凝土强度、覆盖层等多因素混凝土碳化深度预测模型.结论利用试验数据验证了预测模型的正确性,结果表明在预测混凝土碳化深度时,必须考虑覆盖层的影响.     

混凝土碳化深度的预测模型

根据前人在混凝土碳化方面的研究成果,选取混凝土强度等级、环境温度、环境相对湿度、二氧化碳浓度和碳化时间为主要影响混凝土碳化深度的因素,研究了诸因素与混凝土碳化速度的关系,建立了混凝土碳化深度的预测模型.经过理论和工程实践证明,该模型既具有一定的理论基础,又具有很好的实用性,基本上可以用于工程实际.     

应力状态下混凝土碳化深度的神经网络预测

为计算应力状态下预应力混凝土在一定条件下的碳化深度,将混凝土应力水平取为影响碳化速度的参数.在已有试验结果的基础上,分别建立了预应力混凝土碳化深度实用计算模型,以及BP网络、径向基函数(RBF)网络和广义回归(GRNN)网络的三个神经网络预测模型,并通过实例将碳化深度试验值、实用公式计算值及神经网络预测值进行了比较分析.结果表明:考虑混凝土应力水平对碳化深度的影响是合理的,试验回归得到的实用碳化模型计算误差在9%以内;同时,所建立的BP、RBF以及GRNN网络模型均具有较高的计算精度以及良好的泛化能力,仿真和预测误差基本上在5%和4%以内,均低于实用计算模型的误差值.由此可见,所建神经网络模型的仿真及预测结果是理想的,可同时考虑各种影响因素组合、行之有效的混凝土碳化深度预测方法.     

一般大气环境下钢筋开始锈蚀时间的计算方法

在评估混凝土结构耐久性时,其关键是确定钢筋开始锈蚀条件.一般大气环境下混凝土中钢筋开始锈蚀的条件是混凝土碳化及钢筋脱钝.碳化残量是描述钢筋开始锈蚀的重要参数,其大小取决于部分碳化区长度、碳化速度及脱钝速度.以实际工程检测数据为主要依据,考虑不同环境条件,以碳化系数、保护层厚度和局部环境系数为主要参数,利用回归分析方法建立了碳化残量的计算公式,并由此计算钢筋开始锈蚀的时间.通过实际工程数据验证,表明本文给出的钢筋开始锈蚀时间计算方法,在工程应用上是可行的,从而为合理评定混凝土结构耐久性提供依据.     

混凝土结构碳化进程实时仿真分析

构建了混凝土碳化的数值仿真模型,并确定了相关参数的取值。采用碳化程度系数作为碳化分析结果的量化表征参数,确定了碳化锋面的碳化程度系数阈值。通过对有限元软件热分析模块中计算参数的合理化等效,实现了混凝土碳化过程的数值仿真分析。分析结果与参考文献试验结果进行对比,证明了理论模型和所选相关参数的合理性,为普通大气环境下混凝土结构的碳化仿真分析和寿命预测提供了一种较为准确便捷的方法,并基于该方法对某地区CRTSⅡ无砟轨道板在设计使用年限内的碳化发展情况进行了分析预测。     

混凝土自然碳化及其与人工加速碳化的相关性研究

在实验室研究了普通水泥混凝土和掺粉煤灰水泥混凝土在自然条件下的碳化规律,历时10年。提出了混凝土的碳化方程及其参数。通过自然碳化及相应的人工加速碳化试验和微观测试方法,对混凝土的碳化进程、孔结构和物相变化规律进行了分析。发现了自然碳化与人工加速碳化之间存在的相关性。得出的相关公式可用于碳化速率系数的计算和碳化进程的预测。     

Prediction Model for Fatigue Stiffness Decay of Concrete Beam Based on Neural Network

With the method of neural network, the processes of fatigue stiffness decreasing and deflection increasing of reinforced concrete beams under cyclic loading were simulated. The simulating system was built with the given experimental data. The prediction model of neural network structure and the corresponding parameters were obtained. The precision and results were satisfied and could be used to investigate the fatigue properties of reinforced concrete beams in complex environment and under repeating loads.     

基于BP神经网络的单层钢筋混凝土柱工业厂房震害预测

将人工神经网络理论应用于等高单层钢筋混凝土柱工业厂房的震害预测.在分析震害特点的基础上,将震害影响因子分为精确性和规律性两大类,提出以地震反应指标、天窗类型、支撑情况、建筑材料作为主要的影响因子,并给出了相应的量化取值范围,然后将震害等级作为输出结果,构造了震害预测的BP人工神经网络.通过对52个实际震害实例的检验,网络的准确率超过80%.计算结果证明了该人工神经网络的有效性.     

结构损伤神经网络辨识系统的实现

阐述了利用神经网络建立结构损伤 辨识系统的过程，并对系统建立过程中训练样本的选取和预处理问题进行了说明。通过对缺陷板结构损伤辨识的实例分析，说明了基于人工神经网络的损伤辨识系统的正确性。     

钢筋混凝土染裂纹故障分析

应用人工神经网络模型,对钢筋混凝土染结构上出现的裂纹损伤对于结构固有频率下降率的影响进行了诊断和预测研究,并与传统的诊断和预测结果进行了比较,结果表明,采用神经网络技术对工程结构进行裂纹损伤故障的联合诊断和预测比传统诊断结果精确,能够更好地反映结构损伤与特征参数之间的非线性特征。     

钢纤维混凝土动态本构模型及其有限元方法

利用改进的BP神经网络,以钢纤雏混凝土的分离式霍普金森压杆试验数据为训练样本,建立了钢纤维混凝土的隐式动态本构模型。以显式动态有限元软件ABAQUS／Explicit为开发平台,采用FORTRAN语言编写了材料用户子程序VUMAT,将神经网络表达的材料动态本构模型嵌入到有限元计算中,实现了冲击荷载下钢纤维混凝土结构响应的数值模拟。算例显示,建立的本构模型和相应的有限元方法是有效的。     

基于神经网络的高强钢管砼柱抗震性能研究

利用人工神经网络的自适应性、容错性、模糊性，建立了一个三层BP神经网络模型对高强钢管混凝土核心柱抗震性能进行了研究.在试验研究的基础上，用30组数据作为学习样本进行训练，模型的误差收敛快，学习效果很好.用另外8组数据作为测试样本，对柱的位移延性进行预测，结果和试验值吻合良好.与其它文献的柱位移延性公式计算值相比，大大提高了预测值的精度.该方法可作为实际结构设计的一种辅助手段.     

结构损伤识别神经网络方法研究

阐述了利用神经网络建立结构损伤辨识系统的过程,并针对结构损伤识别中训练样本多、难以取舍的情况,采用了一种基于正交设计思想的样本选取方法,来构造网络训练所需的“最小”样本集。通过对缺陷板结构损伤识别的实例分析,说明了基于人工神经网络的损伤辨识系统的正确性。     

基于神经网络的混凝土梁斜裂缝宽度预测

对16根高强箍筋混凝土简支梁进行了受剪试验研究,分析了加载方式,混凝土强度、配箍率对斜裂缝宽度的影响,在试验基础上建立了混凝土梁斜裂缝宽度的BP网络模型.研究结果表明,该网络模型的模拟结果与试验结果符合较好,建立了高强钢筋混凝土梁受剪斜裂缝宽度和其影响因素之间的一种函数关系.因此,可以将人工神经网络运用到高强钢筋混凝土梁受剪斜裂缝宽度的研究中,实现斜裂缝宽度的预测.     

组合网架及其应用

组合网架是一种钢和钢筋混凝土组成的空间结构。它把网架上弦杆用钢筋混凝土平板（或带肋板）来代替，下弦杆和腹杆仍然用钢材，形成一种下部是钢结构，上部由钢筋混凝土组合而成的新型空间结构；它充分发挥钢材受拉和混凝土受压的有利条件，使两种不同材料发挥各自强度优势，又使结构的承重和围护功能合二为一，是近年来较具有发展前途的一种结构形式。     

神经网络在混凝土多轴强度预测中的应用

目的 采用人工神经网络技术来处理混凝土多轴强度间的非线性关系．方法 运用BP网络模型对混凝土多轴强度试验数据进行分析，并与数学回归模型进行了比较．结果 研究表明。只要选取合适的隐层节点个数和最优化的网络结构，建立的神经网络模型可以合理地模拟具有复杂非线性关系的混凝土多轴强度模型．结论 该方法具有较高的预测能力，可以作为混凝土多轴强度准则研究的有益途径。