混凝土构件的耐久性研究与探讨

混凝土构件是在荷载和其它因素共同作用下工作的,结构的使用荷载和使用环境是共存的,不受力的混凝土耐久性基础研究并不能代表实际构件的耐久性水平。影响构件耐久性的因素很多,本文阐述了荷载与其它因素协同作用下混凝土耐久性研究进展情况,着重介绍了荷载对于混凝土抗碳化、抗盐类侵蚀和水渗透以及抗冻融性能的影响。     

混凝土中钢筋锈蚀的研究

钢筋腐蚀对混凝土耐久性和安全性有很大影响。笔者阐述了研究钢筋锈蚀的原因、目的和意义;研究了钢筋在未开裂和裂缝状态下的锈蚀机理,钢筋的腐蚀过程实质上是一个电化学反应过程;影响钢筋锈蚀的主要因素有混凝土的密实度、混凝土碳化、环境湿度、氯离子侵入等;对钢筋腐蚀过程中的4个阶段进行了研究;从锈后钢筋截面面积损失率对结构受力的影响进行讨论;从正常使用寿命和承载能力使用寿命两方面对在役混凝土结构剩余寿命进行预测;并提出了钢筋锈蚀应采取的预防措施,以提高结构的耐久性和安全性,减少耐久性破坏造成的损失。研究的成果在工程上具有一定的理论意义和实用价值。     

基于BP神经网络的新浇筑混凝土爆破安全震动速度预测

岩体开挖爆破与局部浇筑混凝土交叉施工时,爆破产生的地震波对新浇筑混凝土的力学性能会产生不利影响,预测控制混凝土质点峰值震动速度对确保新浇筑混凝土工程质量至关重要。以新浇筑混凝土结构质点峰值震动速度为研究对象,基于BP神经网络理论,选取混凝土极限拉应变、混凝土的弹性模量和泊松比、基岩的弹性模量和泊松比5个影响因素,建立了新浇筑混凝土爆破安全震动速度BP神经网络预测模型。并对龄期为1.5 d和40 d的混凝土在两种不同基岩条件下的爆破安全震动速度进行了预测,预测结果相对误差分别为0.025、0.011、0.004和0.002,满足工程需要。研究表明,该方法计算量小,预测性能好,便于工程人员掌握。     

不同pH值下含铁矿物对硫酸侵蚀混凝土的影响研究

硫酸侵蚀为混凝土耐久性损伤的一个重要方面。在硫酸盐侵蚀过程中,含铁矿物等侵蚀产物不断形成,导致混凝土材料形成不同程度的腐蚀。为研究不同pH值环境下含铁矿物对混凝土结构腐蚀的影响,在实验室配置了pH值为2.0、3.0和4.0的稀硫酸溶液,结合不同洗刷作用方式来模拟酸雨环境,采用室内长期浸泡试验方法对混凝土试件进行不同程度腐蚀。用X射线能谱分析(EDS)现代测试技术分析得到腐蚀剩余物质Fe元素。结果表明:浸泡液的pH值对混凝土的腐蚀速度有一定的影响,当浸泡液的pH值小于3以后,硫酸对混凝土的腐蚀速度要考虑含铁矿物的影响;当大量的氢氧化铁参与反应时会消耗更多的H2SO4,腐蚀速度会有小幅度提升,在定期更换浸泡液并清洗试件表面的洗刷作用下更加明显,耗酸速度提升到了10倍。     

BP神经网络在混凝土性能预测中的应用

综述了BP神经网络在混凝土抗压强度及其他力学性能、耐久性、混凝土结构构件相关性能预测中的应用。综述表明,模型误差在工程可控范围内,模型泛化能力较强,利用BP神经网络对混凝土性能开展预测是可行的。     

火灾环境下热-冷循环作用对混凝土性能的影响研究

为了研究混凝土材料的结构与力学特征受火灾热-冷作用的影响规律,通过测量不同热-冷作用次数下的试样质量和密度损失率定量表征了混凝土结构损伤程度;通过开展单轴压缩实验对热-冷作用对其力学行为的变化规律进行了研究;最后进行XRD衍射实验和SEM扫描电子显微镜对混凝土的成分与微观结构进行探测.实验结果表明:在火灾热-冷作用下,...     

大变形巷道弹性锚喷混凝土耦合支护技术研究及应用

为提高层理地质条件下大变形巷道的稳定性,延长巷道使用寿命,采用具有较大变形承载能力的喷钢纤维混凝土与弹性锚杆耦合支护技术加固围岩。首先研究层理状地质条件下高应力软岩巷道的破坏特点及规律,确立支护结构和时效耦合的关系,并通过钢纤维混凝土试样的动静荷载试验,研究混凝土强度与钢纤维掺量的关系,得到喷钢纤维混凝土合理的钢纤维掺量。此外,针对大变形巷道开挖初期变形量大、破坏速度快的特点,设计具有让压吸能作用的新型弹性锚杆,并将此弹性锚杆结合喷钢纤维混凝土技术进行工业试验,试验的位移监测结果表明:该方案位移量比原方案减小约50%,且支护10个月后未出现裂缝。     

基于神经网络理论的炼钢企业安全评价研究

介绍了神经网络的基本原理,对反向传播算法神经网络(Back Propagation Algorithm Neural Network,简称BP神经网络)模型结构和模型基本算法进行了研究,并在此基础上针对炼钢企业建立了基于神经网络理论的安全评价模型.通过将神经网络理论的安全评价方法与传统安全评价方法比较,说明了基于神经网络理论的炼钢企业安全评价方法是可行的.     

岸滩侵蚀的环境工程观念

本文从环境工程的角度讨论了岸滩侵蚀问题中建立分析模型的基本框架.讨论了岸滩岩土介质在风浪潮作用下,根据不同的侵蚀准则所建立的岸滩沉积物在近海迁移和传输的模型.得出了岸滩的侵蚀、演变过程由三相组成的结论,第一相是与饱和多孔介质经受动力载荷变形和损伤相联系的固态相;第二相是关于介质侵蚀和剥离的流-固态混合相;第三相是流动和沉积物运输的流体相.从分析讨论还可以看出,岸滩侵蚀演化的模拟分析可在岸滩介质的动力固结、悬浮介质扩散漂移及海浪流体动力学理论相互交叉的基础上,针对海岸环境工程问题中的观念和现象来建模并完成.研究表明,在分析海滩侵蚀和海岸演化过程的机理时,采用海洋环境工程学中的相关方法可以得到更符合实际状况的结果.用损伤力学方法建摸研究岸滩介质的侵蚀和沙化过程,可以将海岸沉积物的迁移速率描述为海床面上的等效摩擦剪应力、损伤状态、侵蚀参数及介质的孔隙冲蚀率的函数.在岸滩侵蚀和演化机理研究中将海岸沉积物的纵向迁移和横向迁移理论相结合的模型有一定的优越性,这为岸滩侵蚀与海岸演变提供了定量的分析方法.     

工业建筑可靠性检测鉴定技术讲座(十一)

1 检测目的 混凝土中的钢筋通常由于混凝土的碱性保护而免遭腐蚀。但由于碳化作用,空气中酸性气体(CO_2、SO_2等)的侵入,腐蚀性介质的侵蚀和混凝土中氯化钙的侵蚀等,会造成钢筋锈蚀。钢筋锈蚀使钢筋有效截面减小,并降低钢筋与混凝土之间的粘结力,从而减弱钢筋混凝土构件的承载能力和耐久性。对于旧工业建筑物,检测钢筋混凝土结构构件中钢筋的锈蚀程度,是查找安全隐患,鉴定其可靠性和耐久性的重要指标之一。 2 检测范围 当存在以下情况之一时,应检测钢筋的锈蚀程度: (1)当混凝土保护层已完全碳化时。 (2)当混凝土构件出现沿钢筋方向的纵向裂纹时。 (3)当环境中存在腐蚀性介质并侵入到混凝土构件中,或者施工时混凝土中掺入了氯盐时。     

基于神经网络方法的复杂超静定结构失效概率分析

将整体结构按拓扑关系划分为若干模块,根据力的传递原理对模块结构进行失效概率计算,获得各模块结构的失效概率信息;运用有限元模拟分析获得整体结构的失效概率信息。再将模块结构的失效概率作为输入,整体结构的失效概率作为输出,构造样本集。以BP神经网络进行失效概率分析,既可提高计算速度和精度,也可利用其泛化能力对相同拓扑结构的超静定结构进行失效概率计算。算例中对包含5个模块结构的整体结构单元进行基于神经网络的失效概率分析,以网络外推能力计算了包含7模块结构的整体结构单元的失效概率,获得较好的计算精度,从而验证了该方法的有效性。     

高强与高性能混凝土的收缩与开裂

高强与高性能混凝土胶结料用量较多,砂率较大,粗骨料用量相对较少,因此若处理不妥易出现混凝土早期开裂现象.通过圆环法试验,研究分析高强与高性能混凝土易于开裂的原因及主要影响因素,对商品泵送混凝土配合比的优化提出了建议.同时采用不同的混凝土收缩变形公式进行计算并将计算值与试验值进行了对比,探讨了适合于高强与高性能混凝土收缩变形的实用计算公式.     

基于人工神经网络理论的系统安全评价

阐述了人工神经网络基本原理 ,研究分析了 BP神经网络模型的缺陷并提出了优化策略。在此基础上 ,将神经网络理论应用于系统安全评价之中 ,提出了基于此理论的系统安全评价模型、实现方法和优点 ;评价实例证明了此方法的可行性。     

PSO-RBF耦合神经网络在水质评价中的应用

径向基函数神经网络(RBF)中,连接输出单元的权重是影响径向基函数神经网络学习精度的主要参数,采用粒子群算法(PSO)对模型参数(权值)进行优化,建立了PSO-RBF耦合神经网络模型,避免权重的人为设定,具有客观性。并在Matlab环境下编程计算,构建了用于地下水环境质量评价和海水富营养化评价的径向基函数网络评价模型。将模型应用于黑龙洞泉域5个地下水监测点和某海水富营养化评价。评价结果和其他方法的评价结果一致,与实际情况符合,评级结果是合理的。评价结果表明,RBF网络简便有效,收敛速度快,有较强的分辨能力,优化确定模型参数后,便可对评价样本进行评价,具有较好的实用性和通用性。     

人工神经网络对矿山安全状态的评判能力分析

通过改变神经网络训练样本等方法,对比分析了神经网络对不同训练样本的反映能力,讨论了人工神经网络对矿山安全程度进行评价的适应性.为了研究人工神经网络用于矿山安全评价时的优化设计,通过改变神经网络的神经元数目及初值赋值方式等方法,测试了不同结构、不同参数的神经网络对相同训练样本的评价结论.本文的研究为人工神经网络用于矿山安全评价时的进一步改进及其优化设计提出了合理的建议.     

人工神经网络在水环境质量评价中的应用

应用人工神经网络理论与方法建立了滏阳河水质评价的RBF(径向基函数)神经网络模型,对滏阳河邯郸市区段的从南环到北环的7个监测断面水质进行了评价,并与灰色聚类结果进行对比。结果表明RBF神经网络模型能很好地解决评价因子与水质等级间复杂的非线性关系,评价水质简便可靠,预测精度高,具有通性和客观性。根据评价结果,分析了滏阳河邯郸市区段水质污染程度,可以为水环境保护工作提供防治依据。     

基于神经网络的尘肺病预测模型研究

针对尘肺病对人体的危害这一现实,本文通过建立神经元网络模型,开发了神经元网络预测系统,利用预测模块对获得的尘肺病发病数据进行了学习并以此形成了稳定的预测模式,以某矿尘肺病发病情况为例进行了评价;结果表明神经元网络模型克服了传统预测模型须建立函数的难题,且预测精度较度,具有重要理论与实际应用价值.     

复合装药安全性优选BP神经网络模型

为在设计复合装药结构时得到复合装药的能量输出和安全性双优结构,利用BP人工神经网络理论,建立结构优选模型。利用不同的感度和能量输出试验数据,进行模型的训练,训练后对样本进行预测和优选。结果表明,该方法能够克服评估复合装药结构性能优劣的各因素之间的复杂关系,实现精确的非线性预测,得到安全性和能量输出双优的设计结构。     

大型活动拥挤踩踏事故BP神经网络安全评估方法应用分析

根据大型活动拥挤踩踏事故是一个极其复杂的多因素、多变量、多层次的人-机-环境系统,利用数学建模的思路,引入人工神经网络评估方法;以沈阳世博会开幕式为例,通过前馈型BP网络训练和测试,将开幕式举办过程中的人员拥挤踩踏事故风险系统划分为人的因素、物的因素、环境因素、管理因素4个子系统和拥挤踩踏事故综合评估总系统,分别对其进行拟合分析,在各个系统的拟合残差满足条件的情况下,得出量化的评估预测值及BP神经网络的使用范围。研究实例表明,BP神经网络评估结果直观易懂,可操作性强,是值得推广运用的一种评估方法。