新老混凝土界面粘结质量检验与粘结强度预测模型研究硕士论文

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1、湖南大学硕士学位论文新老混凝土界面粘结质量检验与粘结强度预测模型研究姓名：毛晶晶申请学位级别：硕士专业：结构工程指导教师：卜良桃20060301新老混凝土界面质量检验与粘结强度预测模型研究摘要混凝土结构的加固改造己成为土木工程中一个重要的工程领域。加大截面法(新老混凝土整体式补强加固技术)因其经济实用而广泛应用于各种混凝土工程的修补加固中。新老混凝土界面粘结质量是此类修补加固工程成功的关键，因此，对新老混凝土界面粘结质量检验的相关研究具有深远的现实意义。基于此，本文从施工验收的角度，在确定钻芯拉拔试验作为现场检验新老混凝土

2、界面粘结质量的试验方法，以粘结面抗拉强度作为界面粘结强度的评定指标的基础上，对界面粘结质量的相关问题进行了系统试验研究及理论探索，并结合试验结果，建立了粘结界面钻芯拉拔强度的预测模型。本文首先通过粗糙度试验对粘结界面质量检验的关键控制点一一老混凝土表面粗糙度进行了量化研究。分析了粗糙度与粘结界面劈裂抗拉强度的关系，综合试验结果和已有研究结论，推荐1．2～2mm的灌砂平均深度作为实际工程施工中的粗糙度参考范围。其次在粗糙度试验的基础上，对影响界面粘结质量的界面剂种类、粘结龄期、混凝土强度等级等几个主要因素进行组合，完成了粘结

3、界面劈拉强度标准试验和钻芯拉拔现场模拟试验。对各因素对粘结强度影响的内在规律进行了探讨。文章重点对直接与质量检验相关的几个方面进行了探讨。重点分析芯样直径对界面钻芯拉拔强度的影响，探讨适于工程实际的界面粘结质量检验的芯样直径范围；探讨常见工况组合下自然养护制度下界面钻芯拉拔强度和标准养护制度下劈拉强度间的换算关系，为实际工程质量检验相应方法及准则提供了数据支持。并对界面粘结质量检验的样本数相关问题进行了初步研究，初步探讨了基于贝叶斯统计方法的小样本事件的解决方法，以提高评定新老混凝土粘结面的粘结强度的可靠性。最后从全过程质

4、量控制的思想出发，用BP神经网络原理建立了界面钻芯拉拔强度的预测模型，用Matlab软件实现了模型并进行了仿真。此预测模型的建立可起到及时控制施工质量，为质量检验提供依据，减少验收时的样本量，是对试验研究的有力补充。关键词：加固：新老混凝土；界面；质量检验；BP神经网络；预测模型II硕士学位论文AbstractTherepairandstrengtheningofconcretestructurehasbecomeanimportantengineeringdomain．Theenlargingsectionmethod(

5、thereinforcementandstrengtheningtechniqueofintegraltypeofnewtooldconcrete)iswidelyappliedintherepairandstrengtheningofconcretestructure．Thebondingqualityofnewtooldconcreteinterfaceisthekeytothiskindreinforcementwork．Therefore，theresearchonqualityinspectiononadhere

6、nceofnewtooldconcretehasprofoundsignificance．Proceedfrominspectionofconstructionquality，thecore—drillingandpull·strippingtestmethodwaschosenason—sitetestmethodandthepullstrengthofnewtooldconcreteadherencewasregardasevaluationindexfornewtooldconcreteinterfacebondin

7、gqualityinspection．Andbasedontheseconditions，systematicexperimentalstudyontherelevantproblemsoftheinterfacebondingqualitywascarriedonandthepredictionmodelforthepullstrengthofthebondinginterfacewassetupcombinedthetestresultsinthispaper．Firstly，thequantizationstudyO

8、ilsurfaceroughnessofoldconcretewhichisthekeycontrolpointofbondingqualitywascarriedonbyroughnesstest．Therelationshipbetweenroughnessandtensilesplittingst