粗集料对混凝土强度影响的试验研究与数值模拟

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1、中文摘要摘要粗集料是混凝土的重要组成部分，可占混凝土体积的一半以上，但相当长时期以来，人们对混凝土组分的研究，一直将重点放在水泥的水化、混凝土外加剂和矿物掺合料方面，以期望更大程度地提高混凝土强度，而对于集料在混凝土中所起的作用，特别是从定量或半定量的角度，并没有系统的研究结果。作为混凝土两种主要构成材料的胶凝材料和集料，在胶凝材料的作用已发挥得比较充分的时候，集料的作用显得越来越重要。从两相复合材料角度分析，混凝土是一种非常特殊的两相复合材料，表现在粗集料和砂浆基体两相之间的性能存在差异，且这种差异随着龄期的变化而发生非常大的变化。

2、基体的强度和弹性模量从零开始增加，到一定龄期后接近集料分散相，对于轻集料混凝土，基体的强度和刚度在一定龄期还将超过集料分散相。对于高强混凝土，特别是超高强混凝土这种变化将远比普通混凝土明显。尤其是这种差异随时间的变化对混凝土性能，特别是对混凝土的早期强度发展影响是比较大的。因此，研究两相之间强度和弹性模量的协调性及两相之间强度和弹性模量差异随时间变化对混凝土强度可能产生的影响具有非常重要的理论价值。从已有的报道看，国内外有关这方面的系统研究结果很少。本文在教育部博士点基金项目《粗集料对混凝土强度影响的数值模拟》（20020611022

3、）的资助下，首先研究了粗集料形貌、粒径、级配和用量对混凝土强度的影响，根据研究结果，考虑到粗集料的特性是多方面的，粗集料对混凝土的影响也是多方面的，因此选取碎石（卵石）、钢、砂浆、页岩陶粒、加气混凝土等五种强度和弹性模量差异较大的粗集料，在试验设计时尽可能保持其他因素相同，特别选择高强、中强和低强三种强度和弹性模量差异较大的砂浆基体，突出主要因素，试验研究集料-基体力学协调性对混凝土强度的影响。由于混凝土材料试验结果通常离散性较大，而且难以固定某一试验条件，变化因素之间难免形成交互影响，所以本文还运用数值模拟的手段，采用蒙特卡洛方法来

4、实现混凝土材料的细观结构模拟，为了适应有限元分析和数值模拟的需要，本文还研究了Delaunay三角网格自动剖分方法，以就集料-基体力学协调性对混凝土强度的影响进行数值模拟。取得了如下创新性成果：1)通过系统试验研究发现，粗集料与基体协调性对混凝土强度和强度发展具有重要影响，粗集料要在混凝土中起到增强作用，应在有约束的条件下，而且粗集料的强度和弹性模量应高于基体，但当粗集料弹性模量超过基体一定值后，不仅不能提高混凝土强度，而且抗折强度还显著降低。粗集料强度低于基体时，单I重庆大学博士学位论文纯提高基体强度并不能有效提高混凝土抗压强度。2

5、)研究发现在消减约束的情况下，混凝土的抗压强度测试结果比有约束时显著降低，而且这种情况下集料-基体协调性对混凝土抗压强度影响更为明显，当粗集料弹性模量超过基体时，混凝土抗压强度降低，粗集料弹性模量越高，降低幅度越大。3)提出了一种快速生成Delaunay三角网的简便算法，采用一些编程技巧，较好地实现了对混凝土细观结构数值模型的三角网格自动剖分。采用VisualC#与VisualFortran混合编程技术，通过将VisualFortran计算程序改编为动态链接库，使VisualC#对VisualFortran程序进行直接调用和动态连接，

6、实现了混凝土细观结构数值模拟和计算结果的可视化。4)通过数值模拟较好地揭示了粗集料与基体在强度、弹性模量上的协调关系，揭示了不同粗集料混凝土的强度发展规律和轻集料混凝土早期强度发展较快的实质，数值模拟与试验结果反映的规律性吻合较好。本文研究结果有助于从力学角度更为科学地揭示混凝土中集料的作用，可对高强高性能混凝土材料设计提供理论依据，对人造轻集料的开发和轻集料混凝土的配制具有指导意义，此外，研究结果还对混凝土其它早期性能的研究有一定的参考价值。关键词：粗集料，基体，协调性，强度，数值模拟，细观结构II英文摘要ABSTRACTAsani

7、mportantcomponent,coarseaggregateaccountsformorethanonehalfinconcrete.Foralongperiodoftime,theresearchershavebeenfocusingtheirstudiesonthehydrationofcement,chemistryadmixtures,andmineraladmixturesastoincreasetheconcretestrength.Therearelittlesystematicresearchresultscon

8、cerningthefunctionofcoarseaggregate,especiallyquantitativeresults.Whentheperformanceofcementitiousmaterialshas