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王田凤 《混凝土与水泥制品》2007,(6):9-11
采用经改进的轴向拉伸试验装置对三种不同水灰比的高性能混凝土早龄期的抗拉强度和拉伸弹性模量等拉伸特性进行了实验研究.结果表明,所采用的试验装置和试验方法能较有效地评价硬化过程中高性能混凝土的轴向抗拉特性;早龄期高性能混凝土的抗拉强度发展迅速,轴心抗拉强度约为同龄期劈裂抗拉强度的0.96倍;高性能混凝土早期拉伸弹性模量的发展比抗拉强度的发展更快. 相似文献
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成厚昌 《土木建筑与环境工程》1999,21(3):74-77
为了弄清高性能混凝土的有关力学性能,本文对龄期为56天、抗压强度60至100MPa(加硅粉或不加硅粉)的高性能混凝土进行了试验研究。分析并讨论了抗压强度随时间变化和受干燥影响的试验结果。通过20个试件的试验测得了静力弹性模量和泊松比的试验值,并用回归方法导出了弹性模量的线性方程式。 相似文献
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通过配合比的设计和优选,对高性能微膨胀混凝土的原材料、配合比、混凝土的性能进行了试验研究,配制出满足设计要求的高性能微膨胀混凝土,并提出了现场施工的技术要求。 相似文献
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本文通过试验得出的高性能混凝土的弹性模量和柏松比,并将实验结果与一些国内外相关资料进行了对比与总结,得到高强混凝土弹性模量与普通混凝土的弹性模量、以及高性能混凝土与普通混凝土的泊松比相差不多等一些有价值的结论。 相似文献
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纤维织物与混凝土基体界面粘结性能试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
结合课题,研究了纤维织物与混凝土基体界面粘结性能.首先配制了与纤维织物性能相适应的高性能混凝土,然后对纤维织物增强混凝土薄板粘结性能进行试验.试验表明,纤维织物与混凝土之间的粘结性能与纤维的弹性模量有关,弹性模量越高,界面粘结性能越好;对纤维织物浸胶后,会明显改善纤维织物与混凝土之间的界面粘结性能.并根据试验结果,分析了纤维织物与混凝土的粘结锚固机理. 相似文献
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本讲介绍高性能混凝土的抗压和抗拉强度以及弹性模量,同时介绍梁和板的试验,表明高性能混凝土使构件挠度减小. 相似文献
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高性能混凝土现场生产配制研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文结合京九铁路后张梁高性能混凝土现场生产配制开展试验研究和应用,就高性能混凝土集料选用、配合比设计、水泥与高效减水剂相容性、以及高效减水剂对高性能混凝土坍落度损失的影响、假凝现象的防止等作了理论性阐述,并分析了高效减水剂、水灰比、坍落度、水泥与粗骨料用量、混凝土弹性模量在高性能混凝土中的机理作用。 相似文献
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制备了强度等级为C30、C50和C70的海水海砂钢纤维混凝土试件,通过180个标准立方体和72个棱柱体试件,完成了工作性、立方体抗压强度、轴心抗压强度、劈裂抗拉强度以及弹性模量试验,得到了基于两种规范模式下海水海砂钢纤维混凝土的弹性模量与立方体抗压强度的关系公式。结果表明,海水海砂能够配置成工作性良好的高强混凝土,钢纤维有利于提升混凝土拌合物的流动性。对于混凝土抗压强度、轴心抗压强度、劈裂抗拉强度和弹性模量四个指标,海水海砂混凝土均略低于普通混凝土,且随着混凝土强度等级的提高,差距逐渐减小,此外,随着钢纤维体积掺量的增加,上述指标值均逐渐增大。海水海砂混凝土的弹性模量与抗压强度关系模型与试验数据吻合较好,且具有一定安全储备,可供沿海、海岛土木加固工程借鉴。 相似文献
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为了研究片麻岩机制砂骨料混凝土的劈裂抗拉强度、轴心抗压强度和弹性模量与立方体抗压强度之间的关系,选取水胶比、机制砂砂率和机制砂石粉含量为配比参数,制备11组C50片麻岩骨料混凝土进行不同龄期的基本力学性能试验。根据试验结果,探讨了片麻岩骨料混凝土各力学性能受各配比参数变化的影响规律,采用数理统计回归的方法,对立方体抗压强度与其他力学性能指标之间的换算关系进行了分析。结果表明:片麻岩骨料混凝土力学性能中受配比参数变化影响最大的是劈裂抗拉强度,其次是立方体抗压强度和轴心抗压强度,最小的是弹性模量; 拟合的片麻岩骨料混凝土劈裂抗拉强度、轴心抗压强度、弹性模量与立方体抗压强度之间换算关系式,较GB 50010—2010中相应的关系式能更准确地反映片麻岩骨料混凝土立方体抗压强度与其他力学性能指标之间的关系; 片麻岩骨料混凝土试块回弹值与立方体抗压强度的相关性很小。 相似文献
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In the present paper, application of artificial neural networks (ANNs) to predict elastic modulus of both normal and high strength concrete is investigated. The paper aims to show a possible applicability of ANN to predict the elastic modulus of both high and normal strength concrete. An ANN model is built, trained and tested using the available test data gathered from the literature. The ANN model is found to predict elastic modulus of concrete well within the ranges of the input parameters considered. The average value of the experimental elastic modulus to the predicted elastic modulus ratio is found to be 1.00. The elastic modulus results predicted by ANN are also compared to those obtained using empirical results of the buildings codes and various models. These comparisons show that ANNs have strong potential as a feasible tool for predicting elastic modulus of both normal and high strength within the range of input parameters considered. 相似文献
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《Construction and Building Materials》2010,24(8):1479-1485
Elastic modulus is an important property of concrete and is used to calculate deformation of structures. Support vector machine (SVM) is firmly based on learning theory and uses regression technique by introducing accuracy insensitive loss function. This paper investigates the use of SVM to predict elastic modulus of normal and high strength concrete. The elastic modulus predicted by SVM was compared with the experimental data and those from other prediction models. SVM demonstrated good performance and proven to be better than other models. 相似文献
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