500MPa级钢筋约束高强混凝土柱轴压力学性能研究及数值模拟
本文选题：高强混凝土 + 约束混凝土模型 ； 参考：《深圳大学》2017年硕士论文
【摘要】：超高强混凝土RC构件应用于建筑结构中,不只是降低结构自重、加快施工进度,由于在单位面积上能够承受更大的荷载,而使得现代社会发展所需要的建筑物高层化、大跨化成为可能,同时在相同荷载条件下超高强RC构件具有较小的截面尺寸或者更少的数量也进一步提供了更大的使用空间及灵活的空间布置。高强混凝土较普通强度混凝土结构密实,其抗冻性、抗渗性、耐腐蚀性等耐久性良好。但是,随着混凝土强度的提高,其脆性特征越为明显。如何改善高强混凝土脆性特征,提高其延性成为更多研究者的研究重点。众多研究表明高强混凝土柱其力学性能与普通强度混凝土柱有较大差别。本文基于13根方形截面箍筋约束高强混凝土柱轴压试验。探究各影响变量对RC柱轴压性能影响。其中所考虑因素包括混凝土强度,箍筋配置形式,箍筋间距,外掺纤维种类。试验结果表明:在加载过程中混凝土保护层的剥落可以导致RC柱承载力的突然丧失。横向箍筋配筋率越高的试件,约束核心混凝土的延性越好。外掺纤维可以与箍筋协同作用提升约束核心混凝土峰后性能。本文总结已有相关约束混凝土应力-应变模型,采取5种较典型约束混凝土模型对所涉及试验进行计算,其中模型计算所得应力应变全曲线与试验结果进行比较,Nagashima模型约束核心混凝土应力应变关系预测较为准确。大部分研究者所提出的约束混凝土模型均基于一定数量的实验,这些模型对于特定的实验结果可以给出较为准确的预测。研究者提出大量的方程及方法对约束混凝土峰值应力进行计算,但在一项研究中考虑所有参数是不可能的,普适解决方法尚未提出。近年来,各种人工神经网络被应用于土木工程中并被证实该方法确实可行。本文通过收集既有的约束混凝土柱实验数据对人工神经网络进行训练,获得输入参数包含对于约束混凝土峰值应力有影响的变量(混凝土抗压强度、箍筋与纵筋强度及配置、混凝土柱截面尺寸形状、保护层厚度等)的人工神经网络。所得到的人工神经网络对各单变量进行分析。本文借助商业有限元软件ABAQUS对RC柱在单轴单调加载情况下进行非线性模拟分析,通过软件得到混凝土及钢筋应力状态、RC柱轴向受压承载力、荷载位移曲线与试验所得结果进行比较,FEM软件所得结果与实验结果较为吻合。
[Abstract]:In this paper , the stress - strain model of high - strength concrete has been applied to civil engineering and its ductility becomes more accurate .
【学位授予单位】：深圳大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TU375.3
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，本文编号：1944914
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