使用表面回弹值和混凝土材料设计参数估计混凝土强度

使用表面回弹值和混凝土材料设计参数估计混凝土强度

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时间:2017-07-13

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1、使用表面回弹值和混凝土材料设计参数估计混凝土强度Jen-CheiLiu,Mou-LinSueandChang-HuanKou*DepartmentofCivilEngineeringandEngineeringInformatics‚Chung-HuaUniversity,HsinChu,Taiwan300‚R.O.C.摘要:这项研究是采用无损检测(NDT)的表面硬度回弹值,材料设计参数和回归分析来估计混凝土的强度,也试图提高计算强度的准确性。总共有166组混凝土标准试件,分别为146组实验件和20组测试件,混凝土试件的强度为130-480kg/cm2,养护时间分别为7-38

2、天,通过实验来估计混凝土抗压强度。回归分析表现为一个数学公式。研究结果表明:当相关系数达到0.9622,表明该方法有参考价值。因此,工程师们可以使用这种全面的方法来开展无损检测以确定混凝土的强度。关键词:混凝土强度,回弹值,设计参数,回归分析1、介绍混凝土对工程项目的质量具有显着的影响。混凝土是一种复合材料,一般由水泥、砂子、石子、水、矿物掺合料和化学外加剂组成。当下对无损检测的研究工作进展非常迅速,无损检测(NDTs)提供了一个可重复的结构中的混凝土质量测量[1]。不幸的是,通常在具体的测试的情况下,所有这些无损检测的结果都受到如聚合物的类型和大小,时间,防潮机理,以及混合

3、比例[2]等因素的影响。因此,测量性能与强度之间的关系因混凝土不同而表现各异,并且必须限制混凝土的质量问题。然而,NDTs在衡量质量管理工程材料方面上已使用多年。并且这些测试在确定混凝土结构中某一部分质量与另一部分质量的差异上也是非常有效的。,1930年,根据ASTMC805和BS4408的第4部分,德国发明了反弹锤试验机(RHT),可以用于检测混凝土表面硬度[1,2]。1948年,施密特发明施密特反弹锤试验机[3,4]。这个装置是因为利用弹簧硬化钢冲击锤冲击混凝土表面而受到普遍使用。RHT的是一个实用的无损检测测试机。用铁锤击打硬化的混凝土表面,通过表面硬度回弹值来估计混凝

4、土抗压强度。1979年,ASTM标准中规定了反弹锤试验方法(ASTMC805-79)将作为一个标准的测试方法,并表明这种方法可以用来估计混凝土强度和检测质量低劣的混凝土结构;然而,它不能完全代替其他设备对混凝土强度的测试。一般的观点认为,施密特反弹锤可运用在在评估混凝土的均匀性和比较混凝土之间的差别,但只能用于混凝土强度绝对值[1]粗糙的评估。当进行RHT时,失去动能的多少影响反弹值。通常情况下,所消耗的能量多少和混凝土之间的联系必须通过对混凝土的应力应变关系来确定;因此,反弹的能量与混凝土强度和刚度有关。然而,在实际应用中,当使用表面回弹值估计混凝土时,需要对RHT的准确性

5、加以改进。低强度的混凝土有一个低的回弹值。然而,当两个混凝土试件有相同的强度和不同的硬化程度时会导致反弹值可能不相同[5]。低刚性混凝土失去的能量大于高刚性混凝土。产生这种差异原因可能与材料参数有关。例如,粗骨料数量和如何将粗骨料聚合在混凝土中将会影响刚性,从而影响了回弹值。因此,这项研究分析混凝土中的混合物比例。以设计参数作为输入数据创建一个反弹模型,以提高混凝土的强度判断的准确性。在传统的材料建模过程中,回归分析是建立在的重要工具模型中。在这项研究中,7个设计参数,即水泥、粗骨料、细骨料、炉渣、粉煤灰、化学外加剂、水胶比(X1-7)和混凝土回弹值被用来用来建立回归公式。2

6、、试点工作图1所示为研究流程图。使用统计回归分析模型来估计压缩混凝土的强度。此外,均方根误差判定系数是用来确定模型的可靠性。研究方法如下:(1)回弹值与混凝土设计参数,利用统计回归,找到压缩力。统计回归是用来确定抗压强度基础上的反弹值和具体的设计参数。总之,有146组不同比例的混合物试样运用在这项研究中。不同标准气缸(15cm,L=30cm))的停留时间采用不同的方法,可归纳如下。(1)测量20个分布测试点,并计算平均值。(2)取5份,分别对每一个点进行测量,并计算平均值。(3)对于一个单点,进行20次RHT实验,计算平均值。最大的平均回弹值作为这项研究的最终回弹值。(4)在

7、同一地点20次试验获得最大回弹值,并计算平均值。在这种模式下,146组不同的比例混凝土试件混合,作为原始数据进行回归分析(见表1)。表1列出了应用参数值的范围。利用回归分析来构建一个模型估计混凝土强度。图1。研究流程图(2)模型确认当模型制作完成,用20组测试数据确定回归估计的准确性。利用绝对偏差值和百分比与真值的比较。作为绝对偏差值和百分比跌幅,预测压缩强度之间的差异和真正的抗压强度减小的不同程度来增加模型的准确度。表1。回归分析输出和输入变量(每个组件的上限和下限)3、调查结果和分析在这项研究中采用

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