混凝土碳化深度经验预测模型分析

本文阐述了混凝土的碳化机理,总结了并详细的分析了现有的比较有影响的混凝土碳化深度经验预测模型,指出了各类预测模型的优缺点,并提出了本人在试验基础上回归的混凝土碳化深度预测模型。最后通过一个实际工程对各种预测模型进行了对比分析,发现本人提出的预测模型对于现场搅拌混凝土具有很好的适应性。     

带裂缝混凝土碳化深度预测模型

裂缝的存在大大的加深了碳化深度。为探索裂缝对混凝土碳化的影响,根据Fick第二定律和热传导方程的相似性,利用有限元软件建立了碳化仿真模型。开展了裂缝混凝土碳化试验,并根据试验数据调整了无裂缝、窄裂缝、宽裂缝有限元模型参数,进而对裂缝处混凝土碳化深度影响因素进行了模拟分析。结果表明,裂缝宽度比裂缝深度影响更大。提出了裂缝碳化深度增大系数,结合前人碳化深度模型,修正建立了带裂缝混凝土裂缝处碳化深度模型。     

简述RC结构混凝土碳化深度的预测模型

介绍了混凝土的基本组成及混凝土的碳化现象，并分析了碳化的影响因素，探讨了混凝土的碳化深度预测模型，指出所取参数不同其预测模型也会有所差异。     

混凝土碳化机理及预测模型研究进展

混凝土碳化是混凝土耐久性研究极其重要的一个内容,阐述了混凝土的碳化机理,总结了并详细的分析了现有的比较有影响的混凝土碳化深度预测模型。国内外学者从不同角度对混凝土的碳化机理进行研究,所得结论基本一致:混凝土碳化深度与碳化时间的平方根成正比,即:xc=k·t～(1/2)。通过对混凝土碳化系数k的研究形成了不同的碳化模型:基于气体扩散理论的理论模型和基于试验结果的经验模型以及基于扩散理论和试验结果的模型。     

混凝土碳化机理及预测模型分析

本文从离子迁移的角度详细地分析了混凝土的碳化机理。并论述了氯离子和碳化同时存在时混凝土加速腐蚀的现象。然后,回顾了国内外现有的碳化深度预测模型,并分别指出其优缺点。最后,结合本人在试验基础上得到的混凝土碳化深度预洲模型,通过一个实际工程对各种模型进行了对比分析。发现对于同一工程用不同的预测模型计算,得到的数据差别很大,现有预测模型不具有普遍性。     

自密实再生混凝土碳化性能及碳化深度预测模型

为了考察废弃混凝土粉末、水泥与粉煤灰三种胶凝材料对自密实再生混凝土碳化性能的影响,通过快速碳化法测试五种不同胶凝材料比例下自密实再生混凝土的碳化性能.结果表明:⑴自密实再生混凝土的胶凝材料中水泥比重越高,抗碳化能力越强;⑵当胶凝材料中水泥用量相同时,掺加废弃混凝土粉末的碳化性能比掺加粉煤灰的差;⑶当胶凝材料中水泥、粉煤...     

高性能混凝土碳化试验及人工神经网络碳化深度预测模型

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。     

冻融环境下混凝土碳化深度预测模型

从寒冷地区混凝土碳化机理出发,分析了冻融循环对混凝土碳化的影响。以Papadakis碳化模型为基础,采用数值分析的方法,模拟冻融环境下混凝土碳化全过程,给出混凝土碳化区pH值的变化规律。在此基础上,建立了混凝土碳化深度预测模型。经验证,模型计算值与工程检测结果吻合较好。模型的提出为科学预测冻融环境下钢筋初始锈蚀时间奠定了基础。     

基于理论模型粉煤灰混凝土碳化深度预测模型研究

混凝土碳化深度理论模型理论基础性强,但工程应用性较差。影响粉煤灰混凝土碳化性能的因素主要有水胶比、水泥种类、单位水泥用量、CO_2浓度、碳化时间和粉煤灰掺量等。根据粉煤灰混凝土的特点,基于理论模型建立了既有理论基础,又具有实际可操作性的粉煤灰混凝土碳化深度预测模型。     

珊瑚混凝土碳化深度影响因素及其预测模型研究

通过快速碳化试验研究了水灰比、水泥用量、粉煤灰掺量、碳化龄期四个因素对珊瑚混凝土碳化深度的影响,试验龄期分别为3 d、7 d、14 d、28 d。结果表明:珊瑚混凝土的碳化深度与水灰比、粉煤灰掺量呈正比,与水泥用量呈反比;碳化深度均随碳化龄期增长而增大。基于MATLAB中双隐含层BP神经网络,建立了珊瑚混凝土碳化深度预测模型,编写了循环训练算法程序,经过40次循环近百万次网络训练筛选出了双隐含层最佳神经元节点数,分别为11、5,最小均方根误差为0.67。经验证,该预测模型预测平均误差为5.57%,预测精度良好。     

混凝土碳化的影响因素及其控制措施

混凝土碳化是影响温凝土结构耐久性的重要原因之一,通过对混凝土碳化机理以及影响因素的分析,我们可以采取更好的相关控制措施来减少碳化的危害。     

改进的BP神经网络在混凝土碳化深度预测中的应用

通过对混凝土碳化深度实测资料的分析,建立了基于 BP 神经网络原理的混凝土碳化深度预测方法.由于传统的 BP 神经网络有收敛慢,易陷入局部极小点的问题,采用改进的 BP 神经网络,通过与混凝土碳化深度的实测值、理论值的对比,证明了该方法在混凝土碳化深度预测方面的有效性并且具有令人满意的精度。     

杜拉纤维对钢筋混凝土抗压强度、碳化及钢筋腐蚀影响的实验研究

鉴于过去杜拉纤维对钢筋混凝土中钢筋腐蚀影响研究较少的现状,从杜拉纤维对钢筋混凝土的抗压强度、碳化等方面的影响进行了研究,同时用电化学的方法对加入杜拉纤维对钢筋腐蚀影响进行了探讨。结果表明:a)加入杜拉纤维对混凝土试块抗压强度提高不明显,而对钢筋腐蚀有一定的抑制作用,随杜拉纤维掺量增加,钢筋腐蚀电位增加;b)随杜拉纤维掺量增加,钢筋混凝土表面碳化深度减小。     

混凝土碳化因素敏感性研究

混凝土构筑物产生碳化现象后,会对其强度、适用性和耐久性能等产生不同程度影响。采用快速碳化实验方法,分析了水胶比(W/B)、CO2气体浓度以及粉煤灰掺入量等不同因素对混凝土碳化作用的影响,并提出了降低发生混凝土碳化的技术手段。     

混凝土碳化因素敏感性研究

混凝土构筑物产生碳化现象后,会对其强度、适用性和耐久性能等产生不同程度影响。采用快速碳化实验方法,分析了水胶比(W/B)、CO2气体浓度以及粉煤灰掺入量等不同因素对混凝土碳化作用的影响,并提出了降低发生混凝土碳化的技术手段。     

混凝土开裂面剪力传递作用的分析模型

对国内外有关混凝土开裂面剪力传递作用的试验研究结果的分析基础上，提出了三种分析模型，用来分析混凝土开裂面剪力传递作用的机理。     

混凝土化学外加剂的最新发展与动态

本文综合介绍了国外混凝土化学外加剂的最新发展与动态。并结合作者自身的研究工作和我国国内目前的市场状况和研究开发水平 ,进行了系统的分析与评价 ,指出了我国混凝土化学外加剂的出路与发展方向     

钢筋混凝土结构碳化耐久性分析

本文以混凝土强度为主要参数 ,结合环境和使用条件给出了大气环境下混凝土碳化深度和碳化残量的预测模型。运用可靠度的原理 ,计算了结构的耐久年限及对应的可靠指标 ,分析了影响钢筋混凝土结构耐久性的主要因素。     

浅谈混凝土的可持续发展

二十一世纪 ,混凝土仍将是一种应用最广的建筑材料 ,但其可持续发展已成为人们迫切需要解决的问题之一 ,目前 ,混凝土工业界已普遍认同绿色高性能混凝土 (GHPC)是 2 1世纪混凝土的发展方向 ,本文对有关此类文献进行了综述 ,并提出了几点个人看法     

基于神经元网络的混凝土碳化预测研究

基于神经元网络的混凝土碳化预测,可以同时考虑多种碳化方式以及尽可能多的影响因素,使混凝土碳化预测的众多方法得到了统一,预测既灵活又准确。