砂率对废玻璃粉混凝土和易性及强度的影响

发布时间：2017-06-08 14:13

  本文关键词：砂率对废玻璃粉混凝土和易性及强度的影响，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：废玻璃是我国目前堆积量最大的固体废弃物之一,将废玻璃磨成粉末作掺合料应用于混凝土中,是废玻璃回收利用的有效途径。而砂率是混凝土配合比设计中的重要参数,它对混凝土性能的影响较大,特别是对大流动性能混凝土。通过对砂率为35%、39%、43%、47%、51%的废玻璃粉混凝土进行试验,研究了水胶为0.36、0.49时,砂率对混凝土废玻璃粉混凝土和易性及7d、28d、60d抗压强度的影响规律,以确定废玻璃粉混凝土配合比设计的合理砂率。同时设计了基准组及相同掺量的粉煤灰、矿渣粉作对比分析,比较砂率对基准组、掺加废玻璃粉混凝土的异同,分析废玻璃粉对混凝土性能的影响及废玻璃粉应用于混凝土的可行性。试验中,掺合料是取代水泥掺入混凝土中,取代率均为20%。混凝土试件均在标准条件下进行养护。同时,在试验的基础上,建立废玻璃粉混凝土的抗压强度预测模型,输入量为:水胶比、废玻璃粉用量、水泥用量、粗骨料用量、砂用量、养护龄期,输出量为混凝土抗压强度.试验结果表明:1)与基准组混凝土相比,砂率对废玻璃粉混凝土和易性及强度的影响趋势较平缓;废玻璃粉掺入混凝土后混凝土的早期强度降低,但能一定程度改善低砂率时混凝土的和易性;2)与粉煤灰、矿渣粉的对比分析表明:废玻璃粉、粉煤灰、矿渣粉三种混凝土掺合料,性能最佳的是矿渣粉,粉煤灰与废玻璃粉性能相当,废玻璃粉可以作为掺合料应用于混凝土;3)砂率对混凝土和易性及抗压强度的影响规律要受水胶比、掺合料种类等因素的影响,不同水胶比、掺加不同掺合料情况下,混凝土的最佳砂率值不同;4)BP神经网络预测模型可以用于预测废玻璃粉混凝土抗压强度值,且预测精度较高,预测误差百分比绝对值在8%以内,可以为废玻璃粉混凝土的配合比设计减少工作量。
【关键词】：砂率 废玻璃粉 混凝土 和易性 抗压强度 神经网络预测
【学位授予单位】：南华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU528
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-25
• 1.1 废玻璃应用于混凝土的研究现状11-16
• 1.1.1 废玻璃作为粗骨料应用于混凝土的研究现状11-13
• 1.1.2 废玻璃作为细骨料应用于混凝土的研究现状13-14
• 1.1.3 废玻璃作为胶凝材料应用于混凝土的研究现状14-16
• 1.2 砂率对混凝土性能的影响16
• 1.3 神经网络应用于混凝土的研究现状16-20
• 1.3.1 神经网络预测混凝土工作性能16-17
• 1.3.2 神经网络预测混凝土抗压强度17-19
• 1.3.3 神经网络预测混凝土的耐久性19-20
• 1.4 本课题研究的目的及意义20-21
• 1.5 本课题研究内容及技术路线21-22
• 1.5.1 本课题的研究内容21
• 1.5.2 本课题的研究技术路线图21-22
• 1.6 本文的研究重点、难点及创新之处22-25
• 1.6.1 本文的研究重点难点22-23
• 1.6.2 本文的创新点23
• 1.6.3 本文研究的不足之处23-25
• 第二章 试验原材料及试验方案25-31
• 2.1 试验原材料25-26
• 2.2 试验方案26-28
• 2.3 试验配合比28-29
• 2.4 SEM扫描电镜29
• 2.5 废玻璃粉混凝土抗压强度神经网络预测模型29-31
• 第三章 砂率对混凝土和易性及强度的影响31-43
• 3.1 砂率对混凝土和易性的影响31-36
• 3.1.1 混凝土的和易性31
• 3.1.2 混凝土坍落度试验结果31-32
• 3.1.3 砂率对废玻璃粉混凝土坍落度值的影响32-34
• 3.1.4 砂率对废玻璃粉、粉煤灰、矿渣粉混凝土坍落度值的对比分析34-36
• 3.2 砂率对混凝土抗压强度的影响36-41
• 3.2.1 混凝土抗压强度试验试验及结果36-37
• 3.2.2 砂率对废玻璃粉混凝土抗压强度的影响37-39
• 3.2.3 砂率对废玻璃粉、粉煤灰、矿渣粉混凝土抗压强度的对比分析39-41
• 3.3 本章小结41-43
• 第四章 废玻璃粉混凝土合理砂率的数学模型43-49
• 4.1 砂率43
• 4.2 混凝土砂率的数学公式43-45
• 4.2.1 普通混凝土砂率的数学公式43-45
• 4.2.2 废玻璃粉混凝土砂率的数学公式45
• 4.3 基于试验数据的废玻璃粉混凝土合理砂率的数学模型45-48
• 4.4 本章小结48-49
• 第五章 废玻璃粉混凝土抗压强度神经网络预测模型49-55
• 5.1 训练样本及网络结构的选择49-51
• 5.2 BP神经网络训练、预测及分析51-53
• 5.3 本章小结53-55
• 第六章 结论与展望55-57
• 6.1 结论55-56
• 6.2 展望56-57
• 参考文献57-65
• 作者攻读学位期间的科研成果65-67
• 致谢67

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