硫酸盐溶液中混凝土抗冻融干湿循环性能

研究了冻融干湿循环交替作用下,不同强度等级、不同含气量的混凝土在水中和7%硫酸钠溶液中的耐久性能.采用40mm×40mm×160mm试件直立半浸入介质进行干湿循环试验.结果表明:在冻融干湿交替作用下,混凝土在硫酸盐溶液中表面剥落较水中严重;引气后混凝土的质量损失和相对动弹模下降均减小;混凝土的抗压强度在几次循环后下降,且在硫酸盐溶液中的损失大于水中;非引气混凝土的抗压强度损失大于引气混凝土;试件上半部的抗压强度损失明显大于下半部.适量的引气可以极大地改善混凝土的抗冻融干湿循环性.     

干湿循环作用下风积沙混凝土中氯离子扩散研究

目的 探究不同风积沙替代率的混凝土在干湿循环作用下对其内部氯离子扩散的影响,研究氯离子在干湿循环中的传输特性。方法 通过制备0%、25%、50%、75%、100%风积沙替代河砂的混凝土,采用磨粉滴定的方法测定不同干湿循环周期下混凝土中不同深度处的总氯离子和自由氯离子浓度,并就4种结合机制探讨氯离子结合规律。结果 自由氯离子浓度随风积沙替代率的增大先减小后增大,并且干湿循环作用对混凝土表层氯离子浓度影响较大。风积沙混凝土氯离子结合规律均符合线性结合类型,随着风积沙替代率的增大,混凝土氯离子结合能力先增大后减小。风积沙替代率为25%时混凝土自由氯离子浓度最低,结合能力最好,其结合能力为基准混凝土的1.20倍,而替代率100%的风积沙混凝土反而不利于混凝土抵抗氯离子侵蚀。结论 风积沙替代率小于50%时,风积沙混凝土的氯离子结合能力和抗氯离子侵蚀能力较好,对钢筋的保护能力比普通混凝土更强。     

干湿循环作用下混杂纤维混凝土抗硫酸盐侵蚀性能

采用干湿循环法,研究了普通混凝土和混杂纤维混凝土标准立方体试块(150 mm×150 mm×150 mm)对面侵蚀,在800和6 000 mg/L两种硫酸钠侵蚀溶液质量浓度下,分别在侵蚀龄期为0,30,60,90,180,210 d的抗硫酸盐侵蚀性能.结果表明:当侵蚀龄期达210 d,侵蚀溶液质量浓度为800和6 000 mg/L时,普通混凝土抗压强度分别劣化了5.6%和10.0%,劈裂抗拉强度分别劣化了3.0%和5.1%;混杂纤维混凝土抗压强度分别劣化了4.0%和6.3%,劈裂抗拉强度分别劣化了0.51%和3.8%;侵蚀深度为1.5 mm时,普通混凝土的SO2-4质量分数分别为0.83%和1.03%,混杂纤维混凝土SO2-4质量分数分别为0.79%和1.00%.     

不同取代率再生骨料混凝土硫酸根离子扩散试验

再生骨料混凝土能很好的解决城市建筑垃圾过多、天然骨料资源不足的问题。耐久性对于再生骨料混凝土在实际工程中的应用十分重要,混凝土常常会受到硫酸盐侵蚀而影响其耐久性。通过把0%、30%、50%、70%、100%取代率的再生骨料混凝土放入5%的硫酸钠溶液中,分别侵蚀2、4、6、8、10、12个月,每个侵蚀周期都对样品进行分层取样,采用EDTA络合滴定法检测硫酸根离子含量,从而得出侵蚀12个月后的不同取代率再生骨料混凝土硫酸根离子分布:0%取代率再生骨料混凝土硫酸根离子含量由初始值0.43%增加到2.24%,侵蚀深度为21 mm;30%取代率再生骨料混凝土硫酸根离子含量由初始值0.54%增加到2.66%,侵蚀深度为21 mm;50%取代率再生骨料混凝土硫酸根离子含量由初始值0.61%增加到3.40%,侵蚀深度为24 mm;70%取代率再生骨料混凝土硫酸根离子含量由初始值0.70%增加到3.98%,侵蚀深度为27 mm;100%取代率再生骨料混凝土硫酸根离子含量由初始值0.85%增加到5.02%,侵蚀深度为30 mm;若以0%取代率再生骨料混凝土硫酸根离子含量和侵蚀深度为基准,30%、50%、70%、100%取代率的再生骨料混凝土硫酸根离子含量同比分别增长17.13%、54.14%、81.22%、130.39%;30%、50%、70%、100%取代率的再生骨料混凝土侵蚀深度同比分别增长0%、14.29%、28.57%、42.86%。并结合试验结果,详细分析了不同取代率对于再生骨料混凝土硫酸根离子扩散影响的机理,为再生骨料混凝土在实际工程中的应用提供了借鉴。     

盐浸——干湿循环作用后混凝土耐久性对比试验研究

吉林省大安市是松嫩平原土壤盐渍化最严重的地区之一,境内土壤及地表水中易溶盐分量以HCO3-(CO23-)、Na+含量较多,其次为Cl-、SO2-4,以及少量的Mg2+、Ca2+、K+等。为了研究不同易溶盐在干湿交替作用下对混凝土耐久性的影响,在复合盐与干湿交替双重因素作用下混凝土耐久性试验研究的基础上,根据复合盐—干湿循环试验中的基准混凝土配合比与质量分数为15%的复合盐溶液中易溶盐的类型和用量,分别配制了3种单盐溶液与清水,对混凝土进行单盐—干湿循环对比试验。结果表明,在干湿循环条件下,硫酸盐、氯盐与碳酸氢盐均对混凝土材料有较强的腐蚀性,各种有害盐对混凝土的侵蚀破坏作用造成的叠加效应,加剧了混凝土的腐蚀破坏。     

硫酸盐环境中混凝土的性能研究

以内掺粉煤灰制成的混凝土和普通硅酸盐水泥以及抗硫酸盐水泥制成的混凝土作为研究对象,在硫酸钠溶液中进行干湿循环后,通过对相对动弹性模量,重量损失率的测量,说明掺加粉煤灰的混凝土对硫酸盐侵蚀有较好的抵抗性能;通过对混凝土宏观照片和SEM微观形貌的分析,说明掺加粉煤灰能够与混凝土内部的不利成分Ca(OH):发生二次水化反应,生成有利的C-S-H凝胶,有效改善混凝土的微观结构.     

修正的混凝土内硫酸根离子迁移模型研究

研究因硫酸盐侵蚀导致的混凝土密实,建立了基于Fick扩散方程的考虑混凝土孔隙填充和离子迁移时间依赖关系的硫酸根离子迁移模型。模型从已有试验数据中得到了较好验证。硫酸钠溶液环境下,运用Comsol Multiphysics软件模拟混凝土内硫酸根离子的运移,分析了离子在混凝土内随时间和空间的分布以及混凝土的破坏规律。研究表明:混凝土内的硫酸根离子浓度随时间增加逐渐增加,增速急剧降低;随离子侵入深度增加,逐渐降低。孔隙填充对离子随时间侵入的影响很大。考虑密实的混凝土内硫酸根离子含量明显较小。外界硫酸根离子浓度越高,混凝土内离子含量越大,含量随时间的增加差距增加,增幅变化不大。混凝土受硫酸盐侵蚀是逐渐从表面向内的开裂破坏。     

盐-干湿循环耦合侵蚀下玄武岩纤维再生混凝土耐久性评价及寿命预测

为了研究盐溶液侵蚀下玄武岩纤维对再生混凝耐久性能的影响,开展了不同玄武岩纤维掺量下再生混凝土试块在受到盐-干湿循环耦合侵蚀后耐久性能变化规律研究。基于熵权法建立了综合耐久性指标D值来评价再生混凝土耐久性能,分析了盐溶液干湿循环周期和玄武岩纤维掺量对D值的影响,并构建了GM(1,1)均值模型,用以揭示再生混凝土D值的时变规律,得到了不同条件下再生混凝土的预测寿命。结果表明:D值可以反映出不同盐溶液干湿循环周期及玄武岩纤维掺量对再生混凝土耐久性能影响规律。随着盐溶液干湿循环周期的增加,试件D值呈现出逐渐下降的趋势,且变化趋于剧烈,表现为D值下降速率逐渐增大;玄武岩纤维的掺入可以有效提高再生混凝土D值,改善再生混凝土的耐久性能;玄武岩纤维掺量为1.0%时,耐久性能改善效果最佳;在数据量较少时,GM(1,1)模型可以较为精确地预测再生混凝土在盐-干湿循环耦合侵蚀下D值的时变规律。     

干湿循环条件下陶瓷粉再生混凝土抗硫酸盐侵蚀性能及可靠性分析

为了研究陶瓷粉再生混凝土抗硫酸盐干湿循环损伤的能力,设计了陶瓷粉、再生粗骨料取代率不同的6组配合比,检测各组试件质量损失和相对动弹模量,评判出最优配比,在Wiener退化过程的基础上进行可靠度建模并预测试件的剩余寿命.结果表明:在硫酸盐干湿循环过程中,动弹性模量和质量呈现先增加后下降的趋势.陶瓷粉代替部分再生细骨料能有...     

混凝土碳化深度的人工神经网络分析与预测

基于水灰比、碳化龄期、相对湿度以及抗压强度对混凝土碳化深度影响的试验研究成果,利用BP网络和RBF网络按内推与外推两种方式,对混凝土碳化深度进行分析与预测.通过两种网络的分析与预测性能比较,建议优先采用RBF网络进行内推预测,对于外推预测则只能采用BP网络.     

应用BP网络预测海水侵蚀混凝土的强度

通过建立神经网络模型对海水侵蚀混凝土的强度进行了计算和预测,研究表明,该法不仅可以综合考虑各种因素的影响,而且具有较高的预测精度,在混凝土性能预测中具有广阔的应用前景。     

应用BP网络预测混凝土中的钢筋锈蚀量

通过建立BP网络模型对钢筋的锈蚀量进行计算和预测,并与目前常用的鉴别和检测方法相比较,结果表明建立BP网络是一种可以定量分析、简便易行的预测方法．     

BP神经网络在GDP预测中的应用研究

在经济预测中,通常采用回归分析方法建立模型对经济运行进行拟合,但由于经济系统的复杂性,许多回归模型尤其是线性回归模型难以达到要求的精度。本文采用BP神经网络方法建模,利用其自学习和非线性的突出特点,得到了较为满意的预测结果。     

基于灰色BP神经网络的混凝土连续刚构桥应力预测

为了对混凝土连续刚构桥施工过程中的应力进行控制与预测,保证桥梁施工的安全,根据灰色理论和BP神经网络建立了灰色BP神经网络应力预测模型GNNM（1,1）．以贵阳花溪特大公路刚构桥施工过程实测应力为输入数据,对模型GNNM（1,1）进行训练,得到了应力预测值．该预测值与检验值的相对误差在3％以内,表明GNNM（1,1）模型的预测精度高,可以对混凝土连续刚构桥施工进行短期应力预测,同时,对大桥应力控制及安全施工具有一定的参考价值．     

基于神经网络的公路网规模预测

路网规模研究是公路网规划的重要内容。考虑影响公路网合理规模的多种因素，提出了一种基于BP神经网络的公路网规模预测方法，并建立了模拟路网规模与其影响因素间的非线形关系预测模型。步骤依次为：改进传统的BP算法、合理确定影响因素、建立预测模型、模型的训练与检验、数据预测。预测结果表明，该方法客观、合理，预测精度高，实用性强，具有较强的理论与实际应用价值。     

BP神经网络用于饮用水管网细菌总数预测

为保障饮用水管网细菌学水质安全，并实现对细菌总数指标的预测，选定北方某市实验小区饮用水管网为研究对象，应用Matlab软件建立BP神经网络的细菌总数预测模型．结果表明，BP神经网络方法能较好地模拟复杂系统，模型精度较高；同时，建立BP神经网络模型，对水质指标间的相互作用进行模拟，拟合效果较好，并针对该实验管网给出了某些指标的限值．     

神经网络在高强泵送混凝土配制中的应用研究

基于人工神经网络的原理和高强预拌泵送混凝土配制及施工的技术经验和路线,提出了解决高强预拌泵送混凝土配制模式特征不明确,随机因素多,各组分对混凝土强度及泵送性能影响呈非线性等问题的BP神经网络方法,据此开发的混凝土配合比设计应用软件,能较好地实现高强预拌泵送混凝土的强度及流动性能的预测。     

基于改进神经网络的水泥路面使用性能预测模型

为了克服传统水泥路面使用性能预测方法的缺陷和误差反向传播(BP)神经网络的不足,利用动量方法改进了BP神经网络收敛性,建立了水泥路面使用性能预测模型.采用广东水泥路面调查数据对模型进行了训练和验证,并对模型训练方法进行了优化.分析表明,该模型具有较好的实用性和预测精度.     

神经网络及其在股市预测中的应用

将BP神经网络和RBF神经网络应用于股市综合指数预测.预测结果表明,RBF网络计算量少,学习速度快,预测精度高.