废弃纤维再生混凝土碳化模型及可靠度分析北大核心

通过废弃纤维再生混凝土快速碳化试验结果,给出预测其碳化深度的随机模型及各参数的统计参数;利用结构可靠度理论对该模型进行可靠度分析。试验结果表明:(1)废弃纤维再生混凝土抗碳化能力随混凝土强度等级、保护层厚度、纤维掺入量、环境湿度的增加而增强;(2)在影响废弃纤维再生混凝土抗碳化能力的因素中混凝土强度等级影响最大,其次为保护层厚度,再次为纤维掺入量,最后是环境因素;(3)对于辽宁地区的废弃纤维再生混凝土结构,取抗碳化目标可靠指标为0时,20 mm保护层厚度,纤维掺入8%时的C25废弃纤维再生混凝土,碳化寿命约为47年。     

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...     

废弃纤维再生混凝土受压徐变及预测模型

为研究再生粗骨料替代率、废弃纤维体积掺入量对废弃纤维再生混凝土受压徐变破坏时间、徐变变形和徐变度的影响规律,对普通混凝土、再生混凝土和废弃纤维再生混凝土试件在实验室条件下进行了85%、90%和95%应力水平的徐变试验。试验结果表明：随着再生粗骨料替代率的增加,徐变破坏的时间缩短、徐变变形及徐变度增大;随着废弃纤维体积掺入量的增加,徐变变形及徐变度减小,徐变破坏时间增加。废弃纤维的加入能有效缓解再生混凝土受压徐变的破坏程度。在考虑再生粗骨料替代率及废弃纤维体积掺入量的基础上,对ACI209R徐变预测模型进行修正,模型预测结果与试验值吻合较好。     

再生陶瓷粗骨料混凝土碳化深度预测模型试验研究

基于C45强度混凝土,以再生陶瓷粗骨料按照不同质量配合比替代天然粗骨料,配制再生陶瓷混凝土(RCAC)试块进行碳化深度试验。试验表明:标准环境下,碳化深度总趋势随陶瓷粗骨料掺量的增加而增加;以一维碳化深度为基准,二维碳化深度约为其1.7倍、三维碳化深度约为其2.6倍;浇筑面的碳化深度比侧面深约1 mm;基于碳化深度试验,提出了再生陶瓷粗骨料混凝土碳化深度预测模型,计算结果与试验数据吻合较好。     

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。     

再生混凝土的碳化

在快速碳化试验的基础上,并结合国内外其他学者的研究成果,分析了大气环境中CO2气体使再生混凝土发生碳化的作用机理以及影响再生混凝土碳化的主要因素,提出了防止再生混凝土发生碳化的技术措施.     

再生混凝土梁裂纹演化的分形试验研究

对4根不同再生骨料取代率的再生混凝土梁进行四点弯曲试验,运用分形理论对混凝土梁表面裂纹进行分形计算,探讨在全梁区域、纯弯段、弯剪段及单条裂缝分形维数的异同。分析不同再生骨料取代率下分形维数与混凝土梁跨中挠度、最大裂缝宽度等的关系,分析表明:在全梁区域,同级荷载下分形维数随着取代率的变大先下降后上升,当混凝土达到极限荷载后,纯弯段、弯剪段分形维数均随着取代率的变大而变大,并且纯弯段分形维数小于弯剪段,对试验梁AB面典型裂纹分形维数统计发现,伴随取代率的变大,其表面单条裂纹的分形维数也逐渐增大。把分形维数与混凝土跨中挠度、最大裂缝宽度进行二次多项式进行拟合,具有较高的拟合度,有很好的正相关关系。随着取代率的变大,混凝土底部受拉钢筋屈服荷载先增大后减小,且综合分析得出再生混凝土梁粗骨料取代率为30%时性能更优。     

废弃纤维再生混凝土收缩性能试验研究

为探究再生骨料取代率和废弃纤维对混凝土干燥收缩性能影响,对普通混凝土、再生混凝土和废弃纤维再生混凝土进行收缩试验。结果表明,再生混凝土收缩率呈由快变缓趋势且随再生骨料取代率增大收缩变形也增大;添加废弃纤维能有效减小再生混凝土的收缩,废弃纤维均匀分布组成网状结构可提高混凝土均质性,优化混凝土孔结构,阻断混凝土渗水通道进而减缓内部水分渗透;变形能力较大的废弃纤维削弱了再生混凝土水分蒸发在毛细孔形成的负压力,抑制了再生混凝土的收缩变形。     

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。     

废弃纤维再生混凝土简支单向板承载力研究

在两端简支条件下,对两块废弃纤维再生混凝土板,一块再生混凝土板和一块普通混凝土板进行了静载试验,旨在测量废弃纤维再生混凝土楼板在静载荷载作用下的应力、应变、挠度及裂缝分布,以及试件的变形及裂缝开展情况;然后通过ABAQUS有限元分析软件对四块试验混凝土板在与试验同等条件的前提下进行模拟分析。与试验数据进行对比后,模拟结果与试验结果能够得出一致结论。通过分析底板开裂荷载、极限承载力以及各板破坏特征,将废弃废弃纤维参入再生混凝土中可以改善再生混凝土的力学性能,废弃纤维能够与钢筋协同工作。     

基于碳化机理的混凝土碳化深度实用数学模型

基于混凝土碳化机理，建立了水灰比、水泥用量等混凝土碳化主要影响因素与理论模型中有效扩散系数Ｄｃｅ及单位体积混凝土的ＣＯ２吸收量ｍ０之间的定量关系，推导得出一个有充分理论基础的混凝土碳化深度实用数学模型。经用试验结果验证表明，数学模型合理、准确、实用。     

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。     

混凝土碳化深度的检测

在水泥混凝土中因水泥中含有C_3S和C_2S等矿物成分,在硬化过程中不断析出Ca(OH)_2。它是强碱性物质,所以新鲜砼的PH值为10～12.6。强碱性可使钢筋表面形成纯化膜,对钢筋具有良好的保护作用。但是砼在硬化过程中失去水份,析出Ca(OH)_2而形成毛细孔,成为一种微观的多孔体物质。在结构使用环境中存在CO_2(一般     

再生混凝土碳化性能试验研究

配制水灰比为0.45、0.55、0.65,再生骨料掺量为30％、50％、70％和100％的再生混凝土和普通混凝土,对其碳化深度进行了测试,试验结果表明,再生混凝土的碳化性能可优于普通混凝土,水灰比和再生骨料掺量对再生混凝土的碳化性能的影响交互作用.     

纤维增强混凝土抗碳化性能的初步研究

对普通混凝土、钢纤维增强混凝土、耐碱玻璃纤维增强混凝土及聚丙烯纤维增强混凝土进行了抗碳化试验.试验结果表明:纤维增强混凝土的抗碳化性能优于普通混凝土;3种纤维增强混凝土中,抗碳化性能最好的是聚丙烯纤维增强混凝土,其次是耐碱玻璃纤维增强混凝土,再次是钢纤维增强混凝土.     

冻融循环下废弃纤维再生混凝土与钢筋的黏结性能

首先通过冻融循环试验,研究冻融循环次数、再生骨料取代率、废弃纤维体积分数对再生混凝土与钢筋黏结性能的影响.其次从能量守恒与耗散的角度分析黏结性能损伤机理.最后基于损伤和强度劣化理论建立了黏结-滑移模型.结果表明：废弃纤维再生混凝土与钢筋的黏结性能随着冻融循环次数和再生骨料取代率的增大而降低;在再生混凝土中掺入废弃纤维可以显著提升黏结性能;当废弃纤维体积分数为0.12%时,黏结强度提升了11.35%;建立的黏结-滑移模型较好地表征了黏结强度与相对抗压强度之间的关系.     

废弃纤维再生混凝土黏结性能试验

为了研究废弃纤维再生混凝土与钢筋的黏结性能,选取再生骨料替代率(0%,25%,50%,75%,100%)、废弃纤维体积掺量(0%,0.12%,0.24%)为试验变量,制备7组共14个试件,进行半梁式单向拔出试验。根据试验结果,分析了再生骨料替代率和废弃纤维体积掺量对混凝土极限黏结应力和极限滑移量的作用机理。结果表明:再生骨料的加入降低了混凝土的黏结性能,但并未改变混凝土与钢筋原有的破坏方式,其黏结应力随再生骨料替代率的增加而下降,滑移量随再生骨料替代率的增加先降低后升高; 废弃纤维的加入优化了再生混凝土与钢筋的黏结接触界面,提升了再生混凝土与钢筋的黏结性能; 体积掺量0.12%的废弃纤维对黏结性能的提升效果最为明显; 建立的废弃纤维再生混凝土极限黏结应力预测公式的计算结果与试验结果拟合良好,为进一步研究废弃纤维再生混凝土与钢筋的黏结性能和黏结应力预测奠定了基础。     

碳化水泥砂浆分形特征研究

利用压汞试验对不同碳化程度水泥砂浆孔结构的分形特征进行研究。结果表明:水泥砂浆具有多重分形的特征;碳化使水泥砂浆总孔隙率降低,孔径细化,凝胶孔的孔隙体积分形维数降低;而生成的碳酸钙在大孔、毛细孔中沉积,大孔、毛细孔的体积分形维数增大。因此,分形维数能表达碳化对混凝土材料孔结构的影响。     

混凝土碳化深度预测模型的对比分析

混凝土碳化深度值是评价钢筋混凝土结构耐久性的一个重要指标。从 3个不同的角度具体论述了混凝土碳化预测模型 ,并用实例说明了不同模型计算值与实测值间的差值 ,最终得到了混凝土碳化预测的最佳模型。