混凝土碳化深度的计算分析与试验研究

利用有限元分析软件对碳化深度进行了二维与三维模拟,并利用快速碳化试验进行了验证,结果表明:试验数据与模拟结果吻合较好,为准确预测实际混凝土结构在真实状态下碳化寿命提供了参考。     

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。     

混凝土碳化性能的试验研究

混凝土的碳化(中性化)是引起钢筋锈蚀、混凝土耐久性降低的原因之一,为提高混凝土的耐久性,必须防止混凝土的碳化或降低碳化速度。本文通过试验研究了影响混凝土碳化的因素,并提出了降低混凝土碳化或放慢碳化速度所采取的措施,为提高混凝土的耐久性提供了重要依据。     

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     

矿物掺合料混凝土早期碳化深度计算模型

通过自然暴露环境下多种掺料混凝土(掺粉煤灰、矿粉、煤矸石)的碳化试验,分析碳化时间、养护时间对掺料混凝土早期碳化深度发展规律的影响。研究结果表明:掺料混凝土的碳化深度在浇筑后的90 d内发展极快,90～180 d由于回碱现象碳化深度发展较慢,180 d后碳化深度继续发展并趋于稳定;掺料混凝土的碳化深度与其碳化时间的平方根呈线性关系;混凝土早期碳化速度随养护时间的延长而减慢,单掺、双掺、三掺混凝土的减慢程度依次减弱。结合前期研究成果,考虑掺料种类及掺量、养护时间、碳化时间、碳化部位、水胶比等因素建立了掺料混凝土早期碳化深度的计算模型,与其他试验结果对比验证了模型的适用性。     

钢纤维陶粒混凝土碳化深度试验研究

在轻骨料(陶粒)混凝土中掺人钢纤维成为钢纤维轻骨料混凝土,它集中了钢纤维混凝土和轻骨料混凝土的优点,弥补了普通混凝土存在的抗拉强度低和自重大等不足.通过对钢纤维陶粒混凝土的室内快速碳化试验.建市钢纤维陶粒混凝土的碳化深度预测模型,确定快速碳化与自然碳化之间的关系.结果表明:该计算模型原理清晰,具有较高精度.适合于钢纤维陶粒混凝土碳化深度的计算.     

混凝土碳化深度模型与仿真研究

采用PSO-BP神经网络建立各影响因素与部分碳化区长度的关系模型,通过MATLAB仿真软件对模型进行训练,逐步改善影响部分碳化区长度的各因素权值,使网络样本的实际输出与期望输出误差和均方差达到最小。试验验证了该模型的逼真性、可行性与强健性。结果表明,该模型能够对钢筋混凝土部分碳化区长度进行预测,为混凝土结构耐久性设计、评估和寿命预测提供科学指导。     

水闸混凝土碳化深度预测研究

在水闸工程病害中,混凝土碳化最为典型,混凝土碳化是造成混凝土裂缝、钢筋锈蚀的最直接因素,因此,对混凝土碳化深度预测研究尤为重要。采用遗传算法优化神经网络,选取混凝土碳化深度的主要影响因素,建立混凝土碳化深度预测模型,并基于VS平台,开发水闸混凝土碳化深度预测系统。收集了盐城市25组水闸数据样本进行预测分析研究,结果表明,采用遗传算法优化BP神经网络模型进行水闸混凝土碳化深度预测是可行的,能够快速、准确识别混凝土碳化深度,为水闸除险加固提供技术支持。     

混凝土碳化深度模型与仿真研究

采用PSO-BP神经网络建立各影响因素与部分碳化区长度的关系模型,通过MATLAB仿真软件对模型进行训练,逐步改善影响部分碳化区长度的各因素权值,使网络样本的实际输出与期望输出误差和均方差达到最小.试验验证了该模型的逼真性、可行性与强健性.结果表明,该模型能够对钢筋混凝土部分碳化区长度进行预测,为混凝土结构耐久性设计、评估和寿命预测提供科学指导.     

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。     

煤矸石陶粒混凝土碳化性能试验研究

为探究煤矸石陶粒混凝土的抗碳化性能,通过混凝土快速碳化试验,研究了煤矸石陶粒取代率及碳化时间对煤矸石陶粒混凝土抗碳化性能的影响,并建立了适用于不同煤矸石陶粒取代率和不同碳化时间的混凝土碳化模型。研究表明,随着碳化时间的增加,各取代率混凝土的碳化深度逐步加大,且碳化深度与碳化时间的平方根成线性关系,煤矸石陶粒取代率依次为20%、40%和60%时,混凝土抗碳化性能逐渐减弱。     

碳化作用下玻化微珠保温混凝土碳化深度及强度变化试验研究

为研究玻化微珠保温混凝土的碳化性能,进行了不同碳化龄期的室内快速碳化试验。在保温混凝土优化配合比的基础上选定三种不同的水灰比设计试验,测定不同龄期的碳化深度和立方体抗压强度,并选定同等条件下的普通混凝土进行了对比。试验结果表明,保温混凝土的抗碳化性能较好,运用回归分析法建立了保温混凝土的碳化深度预测模型,确定了抗压强度与碳化龄期之间的定量关系表达式。     

混凝土碳化研究现状

混凝土碳化是一个非常复杂的物理化学过程,国内外众多学者分别从碳化机理、影响碳化的因素、碳化深度预测模型等方面,对这个问题进行了深入研究.本文对这些成果进行了总结与分类,在此基础上提出了尚存在的问题,并对混凝土碳化研究发展方向进行了展望.     

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。     

混凝土构件碳化深度与回弹强度检测

文章基于混凝土构件碳化深度以及回弹强度检测进行分析,从中确定出构件影响因素,从而深入探究混凝土碳化对检测结果影响,为更科学的检测提供有效参考。     

钢筋混凝土桥梁碳化深度计算方法分析比较

混凝土碳化深度预测是结构耐久性评价的重要组成部分.文中讨论了钢筋混凝土结构的混凝土碳化机理及碳化速度的影响因素,总结了混凝土碳化深度的多种计算模型.以一座实际桥梁为例,运用各碳化模型进行计算分析找出较为符合实际工程的碳化模型,再将保护层厚度代入模型估算出碳化前沿达到钢筋的时间.     

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。     

混凝土结构耐久性与碳化深度计算分析

本文首先对混凝土结构耐久性损伤产生的原因及损伤类型进行了分类研究,认为混凝土结构损伤是从混凝土碳化开始的,因此,本文深入分析了混凝土碳化的机理及影响因素,同时对混凝土碳化深度的经验模型进行了计算和对比分析。     

钢纤维混凝土碳化性能的研究

钢纤维混凝土(SFRC)是一种以混凝土为基体的新型复合材料,其抗碳化性能优于普通混凝土.通过改变钢纤维掺量和碳化龄期,对钢纤维混凝土的碳化性能进行了试验研究,得出了钢纤维对混凝土抗碳化性能的增强机理,以及钢纤维体积掺量、混凝土强度、二氧化碳浓度和碳化龄期对混凝土碳化深度的影响,并提出了钢纤维混凝土碳化深度的计算公式.     

混凝土碳化深度的控制

混凝土的强度和耐久性是混凝土结构的两个重要指标,其中混凝土抗碳化能力是衡量混凝土结构耐久性非常重要的一个指标。通过对混凝土碳化反应机理的探讨,分析导致混凝土碳化的各种因素,提出施工时对混凝土减缓碳化处理的建议。