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陶粒泡沫混凝土是指将陶粒和泡沫两种物质同时应用于混凝土中,二者的结合可以弥补各自应用于混凝土中的缺点。采用正交试验方法,以抗压强度为考察指标,研究了陶粒泡沫混凝土的可行性。试验结果表明,影响泡沫混凝土强度的主次顺序是粉煤灰掺量、陶粒掺量、泡沫剂的体积。陶粒掺量为30%,泡沫剂的体积比为1.2,粉煤灰掺量为15%时,该配合比得到的陶粒泡沫混凝土抗压强度最高,7 d强度为3.79 MPa,28 d强度为7.57 MPa。同时,陶粒泡沫混凝土中粉煤灰的使用是必不可少的,它可以弥补由于掺入陶粒导致的混凝土强度下降。 相似文献
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采用L16(45)正交表设计超轻泡沫混凝土正交试验配比方案,通过化学发泡的方式制备超轻泡沫混凝土试块并进行相关性能测试,研究分析了水泥、无水硫酸钠、硬脂酸钠、聚丙烯纤维和水灰比等因素对泡沫混凝土28d抗压强度和吸水率的影响。研究结果表明,硬脂酸钠适量的掺入可有效改善泡沫混凝土的抗压强度和吸水率;无水硫酸钠作为促凝剂,适量掺入可降低吸水率;制备出容重350kg/m~3的超轻泡沫混凝土强度可达1.5MPa。 相似文献
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采用正交试验法对9组纤维泡沫混凝土和1组泡沫混凝土进行强度试验,考察的因素有纤维种类、纤维掺量和纤维长度,同时对不同纤维与浆体基体的结合进行微观分析。通过正交试验的直观分析法比较各因素对纤维泡沫混凝土强度的影响。结果表明:在纤维种类、掺量以及长度三因素中,纤维掺量对纤维泡沫混凝土的强度影响最大,纤维长度影响最小;同时,加入适量的纤维可以提高泡沫混凝土的强度,抗折强度比抗压强度提高更为显著。 相似文献
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通过泡沫混凝土正交试验,分析相关因素对泡沫混凝土导热系数、抗压强度和体积吸水率的影响规律,验证了用废瓷粉部分取代水泥配置泡沫混凝土的可行性。 相似文献
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新型高性能泡沫混凝土制备技术研究 总被引:19,自引:1,他引:19
利用硅酸盐水泥和矿渣、粉煤灰及硅灰等混合材 ,采用预制气泡后混合的方法制备出高性能泡沫混凝土。当水泥的用量为280~650kg/m3,粉煤灰为42~97kg/m3,矿渣为64~146kg/m3,硅灰为34~78kg/m3,砂为0~920kg/m3 时制成的泡沫水泥混凝土的相应密度为430~1500kg/m3,导热系数为0.16~0.75W/(m·℃) ,抗压强度为1.1~23.7MPa。控制干燥密度1500kg/m3,选择适当的配合比并且添加适量超塑化剂 ,泡沫混凝土的抗压强度可达44.1MPa。用本方法制备的泡沫混凝土 ,由于新拌浆体具有极好的流动性 ,混凝土浇筑时无需机械振动捣实 ,特别适用于大体积现场浇筑工程和地下不规则空间的混凝土填充浇筑 ,也可以在工厂预制成砖块、砌块、墙板等建筑构件。 相似文献
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泡沫混凝土是一种新型的节能环保型建筑材料,泡沫混凝土的主要特性有:轻质、保温隔热性能好、隔音性能好、防水性能强、环保性能好等;研究了泡沫混凝土的制备原理以及制备工艺;综合论述了泡沫混凝土在国内外应用的研究进展;指出了泡沫混凝土应用的问题,并对前景进行了展望。 相似文献
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发泡聚苯乙烯混凝土具有应用于地上地面和地下工程的潜力,但由于发泡聚苯乙烯自身具有疏水性,在制备过程中容易发生浮起,因此其强度无法得到良好控制。为此,基于制备及抗压强度试验,采用正交试验设计表L18(37)分析了水灰比、颗粒掺量比、高效减水剂用量、添加剂Ⅰ、Ⅱ用量、砂率、纤维含量的不同配合比对发泡聚苯乙烯混凝土抗压强度的影响。试验结果表明,水灰比和颗粒掺量比是影响发泡聚苯乙烯混凝土抗压强度的两个关键因素。为得到聚苯乙烯膨胀混凝土的最佳抗压强度,基于方差分析提出了最优配合比,即当水灰比为0.3、颗粒掺量比为4∶1、高效减水剂用量为1.5%、添加剂Ⅰ为1%、添加剂Ⅱ为0.08%、砂率为32%、纤维含量为0.9 kg/m^3时,发泡聚苯乙烯混凝土的抗压强度大于35 MPa,达到满足地上地面及地下工程要求发泡聚苯乙烯混凝土的最佳状态。 相似文献
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Ahmad SHARAFATI H. NADERPOUR Sinan Q. SALIH E. ONYARI Zaher Mundher YASEEN 《Frontiers of Structural and Civil Engineering》2021,15(1):61-79
Concrete compressive strength prediction is an essential process for material design and sustainability. This study investigates several novel hybrid adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) evolutionary models, i.e., ANFIS–particle swarm optimization (PSO), ANFIS–ant colony, ANFIS–differential evolution (DE), and ANFIS–genetic algorithm to predict the foamed concrete compressive strength. Several concrete properties, including cement content (C), oven dry density (O), water-to-binder ratio (W), and foamed volume (F) are used as input variables. A relevant data set is obtained from open-access published experimental investigations and used to build predictive models. The performance of the proposed predictive models is evaluated based on the mean performance (MP), which is the mean value of several statistical error indices. To optimize each predictive model and its input variables, univariate (C, O, W, and F), bivariate (C–O, C–W, C–F, O–W, O–F, and W–F), trivariate (C–O–W, C–W–F, O–W–F), and four-variate (C–O–W–F) combinations of input variables are constructed for each model. The results indicate that the best predictions obtained using the univariate, bivariate, trivariate, and four-variate models are ANFIS–DE– (O) (MP= 0.96), ANFIS–PSO– (C–O) (MP= 0.88), ANFIS–DE– (O–W–F) (MP= 0.94), and ANFIS–PSO– (C–O–W–F) (MP= 0.89), respectively. ANFIS–PSO– (C–O) yielded the best accurate prediction of compressive strength with an MP value of 0.96. 相似文献
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通过对混凝土试块抗压强度的深度分析,得到混凝土抗压强度的分布情况,找到管理、材料、技术措施、作业队伍、技术人员等多方面存在的问题,找到影响工程质量的因素,也为管理的针对性和细化提供了依据。 相似文献
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从回弹法的原理到采用回弹法检测注意事项,碳化深度的测量及回弹值的修正,数据的最终处理等几个方面介绍了要想有效地提高检测精度应做好的工作,以确保检测数据能够真实地反映实体情况。 相似文献