基于混凝土损伤的碳化深度预测模型的设想

阐述了混凝土碳化的机理和影响混凝土碳化的因素,对几种碳化深度预测模型进行了评述.提出了应用损伤力学建立混凝土碳化深度预测模型的设想.论述了利用损伤力学进行混凝土碳化分析的合理性和解决问题的途径.     

混凝土结构碳化寿命可靠度分析

探讨混凝土碳化机理及其影响因素,提出结构随机寿命概念.应用随机原理和可靠度理论,对混凝土结构碳化寿命进行耐久性可靠度分析,进而提出适合计算的碳化寿命预测方法.在取得现场实测有关数据后,考虑实际可靠度指标和耐久性失效多重标准,利用锈蚀开裂计算公式,对结构构件进行碳化可靠度分析,预测其剩余碳化寿命,可由定性分析和评估结构可靠性,升级为定量预测其剩余寿命.对混凝土结构耐久性失效准则的合理选择,是进行耐久性评估与寿命预测的重要前提,并不存在一个规定不变的耐久性评估准则.以碳化程度为基础的耐久性失效准则,对于重要结构及其构件是适宜和可靠的.     

上海地铁地下连续墙混凝土碳化深度预测模型

为了得到针对地下连续墙的碳化深度预测模型,对现场取制试件进行了快速碳化试验.试件取自建成已10年之久的上海地铁一号线,试验分别在CO2为20%,30%两种质量分数下进行.利用Matlab对试验数据进行回归得到了三种地下连续墙碳化深度预测模型:随时间以及CO2质量分数变化的预测模型;随混凝土抗压强度变化的预测模型;考虑碳化龄期和混凝土抗压强度变化的预测模型.分析表明,所得碳化深度预测模型有其可靠性和实用性.     

混凝土碳化深度随机时间序列预报模型

抛开多因素回归的研究方法,根据碳化速度系数序列自相关函数和偏相关函数载尾和拖尾的变化规律,对水灰比ｍ（Ｗ）／ｍ（Ｃ）∈「０．４０,０．６５」的混凝土碳化深度采用随机时间序列方法进行分析,确定了碳化深度的ＡＲＩＭＡ（１,１,０）预报模型。经检验,该预后模型精度高、规律性好、应用范围广。     

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.     

混凝土构件碳化深度与回弹强度检测分析

本文通过对混凝土碳化机理及碳化深度测试原理的阐述,分析混凝土碳化对混凝土构件的影响,进而探讨混凝土碳化对回弹法检测混凝土构件强度结果的影响,为混凝土碳化及混凝土回弹检测研究提供参考。     

基于BP网络的砼碳化深度预测与分析

运用人工神经网络方法进行砼碳化深度的分析计算和预测，其结果优于现行以数学模型为基础的经验公式法，是一种可同时考虑多种碳化模式、各种影响因素组合的砼预测碳化的有效途径。     

混凝土碳化深度的灰色预测

提出了混凝土碳化深度的灰色GM（1，N）建模方法，并通过例子说明该方法的可行性，该方法可建立混凝土碳化深度与各影响因素间的关系，为混凝土耐久性设计打下基础。     

混凝土碳化的随机模型

在分析影响混凝土碳化因素的基础上，依据工程现场实测和实验室试验数据建立了碳化速度系数的概率模型，经检验皆服从正态分布，依此推荐了随机过程模型，为碳化深度的预测提供了一条可靠途径．     

混凝土碳化深度灰色关联分析

基于国内外混凝土碳化深度试验资料,应用新的灰色关联分析模型对混凝土碳化深度及其关联因素进行关联度分析,并与由邓聚龙教授提出的公式计算所得的结果进行比较．并对其关联因子进行排序．     

粉煤灰混凝土碳化试验研究

随着环境的恶化,空气中的CO_2浓度越来越高,混凝土碳化现象越来越严重,导致混凝土耐久性不断下降,造成巨大的经济损失。通过快速碳化试验,研究了水胶比、水泥用量和粉煤灰掺量这三个指标对粉煤灰混凝土碳化深度的影响,并采用灰关联法分析了三个因素对碳化深度的影响程度。结果表明:随着水胶比和粉煤灰掺量的增大,碳化深度增大;一般情况下,水泥用量越多,碳化深度越小;在混凝土碳化过程中,粉煤灰掺量对碳化深度的影响最大。     

硫酸铵腐蚀环境下的混凝土碳化深度试验研究与应用

硫酸盐腐蚀是影响混凝土结构耐久性能的重要化学劣化因子之一。以赣南离子型稀土开采残留硫酸铵的环境问题为背景,通过实验室快速碳化试验研究硫酸铵溶液浓度对混凝土碳化深度的影响规律。结果表明:硫酸铵溶液浓度越大,相同强度等级的混凝土在相同碳化龄期的碳化深度与碳化速率越大。根据试验结果建立了硫酸铵腐蚀环境下混凝土碳化深度预测模型,对该环境下混凝土最小保护层厚度取值提出了建议。     

混凝土碳化深度的贝叶斯自回归预测分析

总结和分析了影响混凝土碳化的主要因素及碳化深度计算模型,讨论了参数随机性及不确定性对碳化深度预测计算结果的影响.根据贝叶斯分析的基本原理,研究了混凝土碳化深度预测的贝叶斯自回归方法.该方法根据马尔可夫链(Markov Chain)的概率密度演化,利用吉布斯(Gibbs)抽样及蒙特卡洛(Monte Carlo)数值模拟,建立了混凝土碳化深度的随时贝叶斯自回归模型.该模型形式简单,收敛性好,且具有较高的预测精度.利用该方法和实测的碳化深度结果,建立自回归模型,可以对混凝土碳化深度进行更新预测.     

基于BP网络的混凝土碳化研究

运用改进的BP算法,建立了3 5 1(输入层为3个神经元,隐含层为5个神经元,输出层为1个神经元)混凝土碳化深度BP网络计算模型·计算模型以水灰比、单位水泥用量及砂率为输入,以碳化深度为输出,计算结果与试验结果符合较好·同时,运用改进的BP算法,建立了3 5 1(输入层为3个神经元,隐含层为5个神经元,输出层为1个神经元)混凝土碳化深度BP网络预测模型·预测模型以水灰比、单位水泥用量及混凝土暴露时间为输入,预测模型之一以暴露20年的混凝土碳化深度为输出,预测模型之二以暴露30年的混凝土碳化深度为输出,预测结果均较为理想·     

碳化作用下混凝土的微生物表面处理

利用脲解型微生物的成矿效应对碳化后的混凝土表面进行处理.测试了处理后混凝土的毛细吸水、抗水渗透和快速氯离子渗透性,并测定了表面接触角,综合分析了表面产物的微观形貌和组成.结果表明,碳化和微生物表面处理均能提高混凝土抗渗性能并降低吸水性,后者形成了粗大的方解石晶体并紧密附着在混凝土表面.碳化并不影响微生物成矿产物的晶型和形貌,然而是否碳化却对微生物表面处理后混凝土的吸水和抗渗行为有不同的作用规律.碳化后再进行微生物表面处理,混凝土表层吸水系数的降低幅度相比未碳化直接处理更高,其主要原因在于微生物表面处理能够改善碳化所带来的亲水问题.     

渗透型涂层混凝土的抗碳化性能

以水泥基渗透结晶型涂层和有机硅涂层为研究对象,研究了混凝土水灰比、混凝土基材湿润状况和涂层涂刷遍数对渗透型涂层混凝土抗碳化性能的影响规律.结果表明:渗透型涂层能够对混凝土的抗碳化能力起到一定程度的改善作用,且水泥基涂层混凝土的抗碳化效果一般要优于有机硅涂层混凝土;潮湿的混凝土基材对水泥基涂层的抗碳化效果最为有利,而对有机硅涂层的影响较小;随着混凝土水灰比的减小,渗透型涂层对混凝土抗碳化能力的改善程度降低;增加涂层的涂刷遍数对有机硅涂层混凝土的抗碳化能力改善更为有效,对水泥基涂层混凝土则不甚明显.     

生态混凝土的抗碳化效应及其机理研究

研究了掺量分别为30％、50％、70％的大掺量粉煤灰或矿渣混凝土及其两种废渣 复合混凝土28天和90天的抗碳化性能，研究了废渣的抗碳化效应。研究结果表明仅从抗碳化方面的耐久性而言，混凝土中参入30％的粉煤灰或50％的矿粉是切实可行的。