无粘结部分预应力混凝土梁极限状态可靠度分析

通过分析影响无粘结部分预应力混凝土梁极限状态性能的主要因素，采用已收集到的１０６根梁的试验数据，并充分考虑各参数的不定性，对无粘结部分预应力混凝土梁的极限强度进行了可靠度分析，给出了计算无粘结筋极限应力增量与梁的极限强度设计建议公式。     

无粘结预应力RPC简支梁受弯性能分析

活性粉末混凝土是一种新型超高性能混凝土材料,为了详细评估非预应力筋配筋率、预应力筋配筋率、混凝土强度、非预应力筋屈服强度等对预应力混凝土梁的受弯性能的影响,建立了上述各种参数影响下的无粘结预应力砒,C简支梁的有限元模型。通过对比分析研究得出随着非预应力筋配筋率和无粘结预应力钢绞线配筋率的提高,跨中极限弯矩增大,跨中极限挠度和钢绞线应力增量降低;随着非预应力筋的屈服强度、混凝土轴心抗压强度的提高,跨中极限弯矩和挠度也缓慢增大,力筋应力增量相应增加。为实际工程预应力RPC结构的优化设计提供参考数据。     

一种CFRP筋在预应力混凝土梁中的应用研究

碳纤维增强塑料筋（CFRP筋）是一种强度高、密度小、耐腐蚀性能良好的非金属材料,可以替代预应力混凝土结构中的普通预应力钢筋,有较大的发展前景．本文对一种国产CFRP筋应用于预应力混凝土梁中的相关性能进行了试验研究,研究内容包括在混凝土中的粘结性能、张拉阶段的预应力损失以及梁试件的受力性能．研究结果表明该筋及其配套锚具适用于后张无粘结预应力混凝土梁中,相应张拉阶段的预应力损失以及梁试件在加载阶段的受力情况与普通无粘结预应力混凝土粱相似,具有一定的工程应用价值．     

无粘结部分预应力混凝土梁的极限强度裂缝和变形的试验研究

本文通过对18根配有非预应力钢筋的无粘结部分预应力混凝土梁的试验,研究了非预应力钢筋对梁的工作性能的影响.根据对梁的极限强度和挠曲性能的分析研究,提出了无粘结束极限应力、梁的裂缝宽度和挠度的计算公式.计算结果与试验结果吻合良好.     

无粘结预应力混凝土梁非线性有限元分析

针对无粘结预应力混凝土梁中的预应力钢筋与混凝土之间没有粘结,二者应变不协调,采用传统的平均应变平截面假定理论无法正确分析梁的工作性能,给相关研究带来了一定困难的情况,采用非线性有限元分析的方法,从材料本构关系、单元选、模型建立等方面介绍了无粘结预应力混凝土梁的模拟分析过程,并将模拟分析结果与模型试验结果进行了对比分析,以供相关研究参考．     

FRP筋预应力混凝土梁抗弯性能研究进展

FRP筋预应力混凝土结构已成为国内外工程领域研究的重点，文章分别介绍了国内外体内有粘结、体内无粘结和体外无粘结FRP筋预应力混凝土梁抗弯性能研究的主要成果，并对今后拟开展的研究工作提出了建议。     

大直径高强预应力筋混凝土梁承载能力数值分析

目的研究大直径高强钢绞线预应力混凝土梁受力性能,进一步扩展大直径高强预应力筋在实际工程中的应用范围.方法以直径为17.8 mm的1860级钢绞线作为预应力筋,普通钢筋作为非预应力筋,设计制作了6根大直径高强钢绞线预应力混凝土简支梁.试验梁进行三分点加载试验,基于相关试验数据和数值分析方法,对大直径高强钢绞线预应力混凝土梁进行受弯承载力非线性研究,探讨预应力筋配筋率、非预应力配筋率、预应力筋强度指标和混凝土强度等级等参数对模拟梁构件承载力影响规律.结果预应力筋配筋率的提高即能够明显改善预应力混凝土梁构件变形性能,又能提高梁构件承载能力;混凝土强度等级与非预应力配筋率是影响梁构件受弯承载力的重要因素.结论通过对大直径高强预应力筋混凝土梁构件的参数分析,为工程实践提供依据的同时,也为其更广泛的技术应用提供设计参考.     

有粘结预应力FRP筋混凝土梁有限元分析

本文介绍了利用有限元软件ANSYS对预应力FRP筋混凝土梁的建模方法,详细讨论了有关参数对预应力FRP筋混凝土梁非线性分析的影响,并且将分析结果与体内有粘结预应力FRP筋混凝土梁的试验结果进行了比较。研究结果表明可以利用有限元软件ANSYS对预应力FRP筋混凝土梁进行非线性分析。     

无粘结预应力筋的极限应力

基于等效变形区长度提出了极限状态下混凝土梁跨中挠度的简化计算方法,继而根据梁的跨中挠度推导了体内和体外无粘结预应力筋极限应力增量的通用计算公式.以受力钢筋的配筋率、预应力筋布置形式、预应力度、跨高比、荷载形式等为参数,对无粘结预应力混凝土梁的受力性能进行了参数分析,依据分析结果,提出了以综合配筋指标和预应力度为参数的等效变形区长度的计算公式.结果表明 :所提出的无粘结预应力筋极限应力增量的计算方法及公式具有较好的适用性;多种荷载形式作用时的等效变形区长度,可取为各种荷载单独作用时等效变形区长度的加权平均值,权值为各类荷载产生的跨中弯矩.     

缓粘结剂固化前后预应力筋应力损失及粘结性能

为明确缓粘结剂固化前和固化后的缓粘结预应力筋应力损失及粘结性能,分别进行了预应力筋张拉试验和预应力混凝土梁竖向加载试验.在张拉试验中,制作了2个直线布置3根缓粘结预应力筋的预应力梁,分别在缓粘结剂固化前和固化后进行预应力筋的张拉,测试应力损失.在预应力混凝土梁加载试验中,制作了2个同样的预应力梁,分别在缓粘结剂固化前后进行了承载力试验,测试了梁的承载能力和缓粘结剂的粘结性能.试验结果表明:缓粘结剂固化前,粘结性能较弱,张拉时摩擦引起的应力损失较小,适合张拉作业;承载时,梁端预应力筋应力增加近600 MPa,与混凝土没有形成共同工作状态,梁的承载能力和延性较低;缓粘结剂固化后,粘结性能较强,张拉时摩擦引起的损失应力显著,不适合张拉作业;承载时,梁端预应力筋应力增加不到20 MPa,与混凝土具有良好的共同工作状态,梁的承载力及延性有显著提高.     

无粘结部分预应力高强混凝土梁闭合弯矩计算

通过１１根无粘结部分预应力高强混凝土梁,研究了影响裂缝闭合的主要因素：预应力筋配筋率、非预应力筋配率、跨高比、荷载作用方式。用无粘结配筋指标βｐｃ和换算配筋率αｐρ这两个参数来反映对裂缝闭合弯矩的影响,应用名义拉应力建立了闭合弯矩计算公式;计算结果与试验结果吻合较好。     

无粘结部分预应力高强混凝土梁变形计算

通过２６根无粘结部分预应力高强混凝土梁试验,研究了影响无粘结梁变形的主要因素：预应力筋配筋率、非预应力筋配筋率、跨高比、荷载作用方式,将预应力筋和非预应力筋对于无粘 最大挠度的影响,用无粘结配筋指标和综合配筋指标之比η和换算配筋配筋αｐρ这两个参数来反映,并且采用与国内有关规范相一致的直接双直线法,在单调荷载作用下无粘结部分预应力高强混凝土梁变表计算基础上,建立了任意荷载作用下的无粘结部分尖力高强     

无粘结部分预应力混凝土梁非线性全过程滞回分析

在已完成的16根无粘结部分预应力混凝土梁低周反复荷载试验的基础上,合理地选择了各材料的本构关系模型,深入分析了无粘结部分预应力混凝土梁的受力特性,通过设置刚性短臂将无粘结预应力筋的作用等效为外荷载,综合运用"分级加变形"和"分级加荷载"的方法,提出了无粘结部分预应力混凝土梁的非线性全过程滞回分析方法,编制了MATLAB计算程序.对比试验结果与计算结果,吻合程度良好,具有一定的理论和工程意义.     

无黏结部分预应力砼梁恢复力模型的研究

基于OpenSEES软件的二次开发平台,对无黏结部分预应力混凝土梁的截面恢复力模型进行了研究.根据试验统计和理论分析,建立了无黏结部分预应力混凝土梁的截面弯矩-曲率滞回模型,并通过编制Visual C++程序,将其植入到OpenSEES软件的材料子类中,用于无黏结部分预应力混凝土结构的非线性计算,分析过程中无需迭代计算无黏结预应力筋的应力增量,解决了无黏结部分预应力混凝土结构受力分析的关键问题.利用OpenSEES软件,基于已建立的无黏结部分预应力混凝土梁的截面恢复力模型,选用基于柔度法的非线性梁柱单元,采用位移控制,计算了低周反复荷载作用下无黏结部分预应力混凝土梁的弯矩-挠度滞回曲线,计算曲线与试验曲线吻合良好,说明已建立的无黏结部分预应力混凝土梁的截面恢复力模型的可靠性,为无黏结部分预应力混凝土结构的非线性计算提供了理论依据.     

无黏结预应力连续梁次弯矩演化及弯矩调幅

完成4根无黏结预应力混凝土两跨连续梁受力全过程试验,对支座反力及控制截面弯矩重分布程度进行分析.运用非线性阶段的预应力次弯矩定义,将非线性阶段连续梁总弯矩分解成次弯矩和荷载弯矩.研究加载全过程次弯矩和荷载弯矩的演化规律,提出了对初始次弯矩和弹性荷载弯矩分别调幅的无黏结预应力混凝土连续梁弯矩调幅公式.采用已有文献中一组试验梁对所提公式的计算精度进行验证.研究结果表明,无黏结预应力连续梁弯矩重分布的原因可以归结为无黏结筋应力的增长以及连续梁各部分割线刚度比值的改变.承载力极限状态下,次弯矩折减系数随中支座综合配筋指数的增大而增大,荷载弯矩调幅系数随其增大而降低.文中弯矩调幅建议公式较已有公式更接近试验结果,可为设计规范中相关条款的制订提供参考.     

无粘结预应力混凝土桥梁的有限元分析

本文详细介绍了有限元程序Abaqus对桥梁体内无粘结预应力及体外预应力的建模过程,并且通过实例验证了Abaqus在桥梁无粘结预应力的有限元分析中的可靠性.     

无粘结预应力混凝土连续梁的试验研究

探讨无粘结预应力混凝土连续梁的受力性能，进行纯无粘结与部分预应力无粘结两跨连续梁的比较试验，分析了无粘结连续梁的变形，无粘结预应力筋极限应力增量，开裂弯矩，极限抗弯承载力以及裂缝分布与塑性铰的形成等问题。     

基于遗传-神经网络的无粘结部分预应力高强混凝土梁延性预测模型

尝试利用遗传-神经网络模型,对无粘结部分预应力高强混凝土梁的延性进行预报.选用23个试件为学习样本,3个试件为测试样本.模型得到了很好的预测结果.模型中使用了最优保存策略和实数编码.同时,为了防止＂早熟＂现象的发生,提出了一种新的改变适应度值的方法.