碳化深度对混凝土强度影响的研究

影响混凝土强度的因素有很多,混凝土的碳化就是其中的一个。介绍混凝土碳化过程的基础上,通过实际工程和实验分析混凝土碳化对强度的影响,最终论证混凝土强度随碳化深度的加深逐渐降低。在实际工程和实验中分别采取回弹法来测定混凝土强度,用酒精酚酞指示剂的方法检测混凝土的碳化深度。然后整理、分析混凝土强度和碳化深度数据,实验室理论数据和实测数据结合分析验证结论。     

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.     

混凝土碳化深度的精细测量与分形特征

目的 研究混凝土分形特征与混凝土碳化之间的联系,探索碳化的精细测量方法,了解不同掺合料对混凝土碳化耐久性方面的影响规律.方法 通过快速碳化试验,利用改变粗视化程度的方法,精细测量了混凝土的碳化深度,并利用分形理论评价了其孔隙结构的变化对碳化耐久性宏观行为的影响.结果 精细测量过程中,尺寸越小,混凝土的真实碳化深度越小.混凝土断面的二维碳化边界轮廓具有显著的多重分形的特征,碳化边界轮廓的分形维数越小,相应的碳化深度也越小.结论 通过分形特征研究混凝土的碳化耐久性问题是有效的,利用分形理论可以定量地表述碳化深度的变化.     

碳化环境下钢纤维混凝土基本性能试验研究

以混凝土强度等级、钢纤维体积率、碳化时间为变化参数,进行了碳化环境下混凝土、钢纤维混凝土和钢纤维高强混凝土试件的基本性能试验,测试了不同碳化时间混凝土和钢纤维混凝土的抗压强度、劈拉强度、抗折强度以及碳化深度,探讨了钢纤维对混凝土碳化性能的增强机理.研究结果表明:混凝土强度等级、碳化时间等对钢纤维混凝土的基本力学性能和碳化深度具有较为显著的影响,高强钢纤维混凝土具有较高的抗碳化能力;钢纤维体积率对钢纤维混凝土的抗碳化性能具有一定程度的影响.     

再生混凝土碳化深度预测模型

采用正交试验的方法研究了温度、水灰比、粗骨料取代率和水泥用量4个因素对再生混凝土碳化深度的影响规律.结果表明:温度是影响再生混凝土碳化的主要因素,其次为水灰比、水泥用量及粗骨料取代率;再生混凝土碳化深度随时间的增加而增大,随水灰比的增大、粗骨料取代率的增加而减小.在此基础上,通过实验数据的回归分析建立了再生混凝土碳化深度的预测模型.预测模型计算结果与试验数据对比分析表明,该预测模型所选相关参数合理,能较好地预测普通大气环境下再生混凝土的碳化深度.     

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.     

粉煤灰混凝土早期碳化规律研究

选取粉煤灰掺量为0、10%、20%和30%,混凝土强度为C30、C40和C50的粉煤灰混凝土为研究对象,通过试验得到了粉煤灰混凝土浇筑后300天内自然条件下的碳化发展规律,分析研究了养护时间及不同浇筑面早期碳化发展的差异,建立了粉煤灰混凝土早期碳化深度的计算模型.结果表明:粉煤灰混凝土的早期碳化深度增长随养护时间的延长而减慢,碳化深度随粉煤灰掺量的增加而增大;浇筑顶面的碳化深度最大而底面的碳化深度最小.     

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。     

再生混凝土抗碳化性能试验研究及理论分析

通过快速碳化试验,以再生骨料掺量、水灰比、水泥用量、原始混凝土强度和矿物掺合料为影响因素,对再生混凝土的碳化性能进行研究。试验结果表明：再生混凝土的碳化深度随水灰比、再生骨料掺量的增加而减小,随原始混凝土强度的增大和水泥用量的增加而增大,适量添加矿物掺和料能降低再生混凝土的碳化深度,提升其抗碳化性能。在已有的普通混凝土碳化模型研究基础上,结合本试验和中国其他学者的试验数据,建立了再生混凝土碳化深度预测模型,模型预测结果与试验值吻合较好。     

碳化对海砂混凝土中氯离子扩散的影响

选取海阳海砂、淡化海阳海砂和河砂三种细骨料,分别制备强度等级为C30和C50的混凝土,进行加速碳化与氯离子侵蚀复合试验的研究,测出混凝土试块不同深度的水溶性自由氯离子含量.结果表明：海砂混凝土、淡化海砂混凝土在碳化与氯离子侵蚀复合作用下的破坏规律与河砂混凝土基本一致.碳化时间对各种混凝土中氯离子的扩散影响都很大.混凝土强度等级,海砂中固有的氯离子等因素也影响混凝土各深度的水溶性自由氯离子含量.     

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。     

基于混凝土碳化的水工结构正常使用概率寿命预测

基于Fick经典碳化模型,建立水工结构混凝土碳化正常使用状态表达式,对小样本碳化检测数据进行数理统计分析,计算混凝土碳化深度、混凝土保护层厚度以及碳化速度系数的统计特征,根据可靠度理论计算水工结构混凝土碳化正常使用概率寿命.实例分析表明:该方法简易可靠,能够明确给出碳化耐久性失效的时间,为水工结构维修加固提供决策依据.     

钢筋混凝土结构耐久性预测的时变可靠度方法

分析了钢筋混凝土耐久性的碳化与钢筋腐蚀影响机制，研究了钢筋混凝土结构碳化时间与腐蚀宽度模式、以及钢筋混凝土耐久性时变统计特征，提出了钢筋混凝土结构耐久性预测的时变可靠度方法。     

钢筋混凝土结构微裂缝下的碳化试验分析

通过加速碳化的试验方法,分析了钢筋混凝土结构细微裂缝对碳化深度和钢筋锈蚀的影响,并得出结论．在微裂缝条件下,裂缝处的碳化深度是非裂缝处碳化深度的1．4～1．8倍,裂缝处的钢筋锈蚀严重．     

养护方式对再生混凝土抗碳化性能的影响

通过实验室加速碳化试验,研究了养护方式和再生粗骨料取代率对混凝土抗碳化性能的影响。结果表明,在其他条件不变的情况下,养护剂养护下混凝土的碳化深度最小,洒水养护和覆膜养护下混凝土的碳化深度依次增大。混凝土碳化深度随再生粗骨料取代率的增加而增大,与普通骨料混凝土相比,再生粗骨料取代率为50%的混凝土部分碳化区尺寸和碳化前沿深度分别增大了7.5%和23.7%,而再生粗骨料取代率为100%的混凝土两者分别增大了21.3%和55.3%。通过吸水特性试验分析了养护方式及再生骨料取代率对混凝土抗碳化性能的影响机理,结果表明,养护剂养护下的混凝土毛细吸水系数最小,洒水养护和覆膜养护下混凝土的毛细吸水系数依次增大;混凝土毛细吸水系数随再生粗骨料取代率的增加近似呈线性增大。     

基于微分等价递归算法的桥梁体系耐久性可靠度动态评估

结构耐久性可靠度评估应以体系为对象,并且要体现结构性能的自身特征及动态时变特性。基于贝叶斯动态更新技术,以混凝土碳化深度为随机变量,利用体现结构个性特征的实桥检测信息对传统静态碳化模型进行修正。以可靠度指标为评价标准,引入能计入构件间相关性的微分等价递归算法,并将其嵌入到贝叶斯动态更新框架中,构造出体系碳化耐久性动态评估模型和计算流程,形成了复杂体系碳化耐久性动态可靠度计算方法,采用MATLAB平台开发了计算程序。利用碳化试验模拟实桥检测数据,对钢筋混凝土拱桥进行了体系动态耐久性评估,发现模型更新后拱圈和立柱的碳化耐久性可靠度比更新前有所增大,而桥面板则有所降低,体系耐久性可靠度低于构件可靠度。     

大气污染对钢筋混凝土结构物耐久性影响研究

论述了大气环境的变化及大气污染后空中污染物的成分;分析了污染物中ＣＯ２、ＨＣｌ、ＳＯ２等使混凝土碳化的机理和碳化深度随时间的变化关系及碳化的主要影响因素;运用碳化原理和大气环境变化的预测分析了未来５０年钢筋混凝土结构物的碳化深度,并提出了考虑大气污染影响钢筋混凝土结构物的设计建议。     

细胞自动机原理及其在混凝土碳化模拟中的应用

在介绍细胞自动机建模基本原理的基础上,结合混凝土碳化的特点,将碳化看作是CO2在混凝土内部的扩散过程,建立了细胞自动机模型.算例分析表明:细胞自动机能较好地模拟混凝土碳化的演变过程,由CO2粒子在细胞间的随机扩散导出的局部规则在宏观上符合Fick第二扩散定律,通过进一步的扩展,将能对碳化过程中更为复杂的现象进行模拟.