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多步搅拌混凝土工艺指多次投料多次搅拌的施工工艺。在相同材料、相同配合比情况下采用不同的一次搅拌和裹砂石法工艺进行强度试验和抗冻性试验,得出裹砂石法能有效提高混凝土的强度和抗冻性能。在减少水泥用量10%的新混凝土配合比情况下,进行混凝土强度和抗冻性试验,得出减少水泥用量10%时混凝土强度和抗冻性与原配合比一次搅拌混凝土仍有所提高。所以水泥裹砂石法搅拌工艺在保证强度和抗冻性的情况下可以节省水泥10%,具有一定的经济效益。 相似文献
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《混凝土与水泥制品》2018,(10)
通过调节配合比设计制备了多种粉煤灰混凝土,系统研究了粉煤灰掺量、种类、水胶比和养护龄期对混凝土抗碳化性能的影响。结果表明:混凝土碳化深度值和碳化速率均随粉煤灰掺量增加而增加,碳化120 d后W35F60的碳化深度值约为W35F0的7倍;混凝土碳化深度值随水胶比增加而增大,当粉煤灰掺量为40%时,混凝土最佳水胶比为0.30,其120 d碳化深度值仅11.28 mm;混凝土抗碳化性能:Ⅱ级粉煤灰Ⅰ级粉煤灰;养护龄期越长,混凝土抗碳化性能越强,当养护龄期为90 d时,混凝土碳化深度值是养护龄期28 d的79.47%。 相似文献
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高耐久性是高性能混凝土非常重要的技术指标之一,而抗碳化能力是高性能混凝土耐久性的一个重要方面。影响高性能混凝土碳化的因素众多,本文简要探究了高性能混凝土的碳化机理,分析了影响高性能混凝土碳化的内部因素和外部因素,以期供同行参考。 相似文献
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应用超声波波速来定义混凝土的损伤度,采用混凝土快速碳化试验方法研究了基准混凝土及损伤度为0.05,0.12,0.19,0.27的应力损伤混凝土的抗碳化性能.结果表明:应力损伤混凝土的碳化规律与基准混凝土相似,其碳化深度随时间的变化亦符合指数形式;混凝土的碳化深度随损伤度的增加而增大.为定量分析应力损伤的影响程度,定义损伤影响因子KD来描述应力损伤对混凝土抗碳化性能的影响,KD与损伤度D呈线性关系.通过对混凝土碳化耐久性的分析发现,应力损伤对混凝土碳化寿命影响较大,当损伤度D达到0.27时,其碳化寿命仅为基准混凝土的0.39. 相似文献
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活性掺合料对混凝土抗碳化耐久性的影响 总被引:4,自引:0,他引:4
通过混凝土快速碳化试验,针对南京地铁主体工程的C30泵送混凝土,研究了粉煤灰和矿渣微粉对混凝土抗碳化耐久性的影响,从而论证南京地铁主体工程钢筋混凝土结构抗碳化耐久性可满足100年的设计使用寿命。 相似文献
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通过试验研究水胶比、胶凝材料用量、粉煤灰和矿粉单掺掺量及双掺掺量对混凝土抗碳化的影响,得到了各配合比参数对混凝土抗碳化性能的影响程度,并得出了具有良好抗碳化性能的混凝土各配合比参数的规律和取值范围。 相似文献
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高温对粉煤灰混凝土抗碳化性能影响研究 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了高温对粉煤灰混凝土抗碳化性能的影响,考虑了粉煤灰掺量、高温温度、碳化时间等影响因素.结果表明:粉煤灰掺量的增加及温度的升高都导致混凝土抗碳化性能的降低,两因素共同作用起到叠加的效果.掺量超过30%时,粉煤灰加速碳化的作用尤其明显,而当粉煤灰掺量达到50%时,混凝土抗碳化性能急剧下降.温度较高(达到450℃)时,即使粉煤灰掺量较低,混凝土也完全丧失抗碳化性能.粉煤灰掺量越低,高温加速碳化作用越显著. 相似文献
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采用混凝土快速碳化试验,获得不同碳化龄期和碳化深度的混凝土试件,结合RCM法测定其氯离子扩散系数,研究了碳化作用对氯离子扩散系数的影响。试验结果表明:混凝土碳化对氯离子渗透有一定的影响,当碳化深度小的混凝上试件氯离子扩散系数会有很大程度的下降;碳化深度大的甚至完全碳化的混凝土试件的氯离子扩散系数不仅没有下降,反而略有升高。混凝土在碳化早期,由于碳化产物填充了混凝土孔隙,阻止了氯离子扩散;而随着混凝土碳化深度增加,混凝土对氯离子的化学结合能力以及物理吸附能力都下降了,自由氯离子反而增多。 相似文献
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合理应用超声波的波速完成混凝土自身的损伤程度波速测试,选取混凝土的碳化性能相关试验手段,对应力损伤进行研究分析。经过对研究结果分析,应力损伤下混凝土自身的碳化规律和基准混凝土比较相似,而且混凝土的碳化深度会随着时间的改变满足指数形式,同时随着损伤程度的不断加大而变大。文章主要分析和研究了应力损伤对混凝土抗碳化性能造成的影响。 相似文献
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为准确预测混凝土的碳化深度,开展了不同水灰比、粉煤灰掺量、矿渣掺量混凝土的制备与碳化深度测试,进行了数据采集。根据数据及BP算法,建立了3-7-1型三层BP网络,包含三因子网络输入量(水灰比、粉煤灰掺量、矿渣掺量)及单因子网络输出(碳化深度),提出了基于人工神经网络的混凝土碳化深度预测模型。采用最小二乘法建立了线性及伪线性两种预测模型与人工神经网络预测模型进行对比。结果显示:基于BP神经网络建立的混凝土碳化深度预测模型,相比较于常用的最小二乘法线性、伪线性模型更适用于多因素影响条件下的混凝土碳化深度预测,误差仅为线性模型的63.6%,伪线性模型的61.9%,采用BP神经网络能达到理想的预测结果。 相似文献
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