大跨度PC连续刚构桥徐变预测模型
本文关键词:大跨度PC连续刚构桥徐变预测模型 出处:《土木建筑与环境工程》2017年03期 论文类型:期刊论文
更多相关文章: 高强混凝土 连续刚构桥 预测模型 Python脚本
【摘要】:为了能准确预测混凝土收缩徐变,提出了一系列徐变预测模型,但传统的徐变理论研究主要是针对普通混凝土进行的,所提出的徐变模型并不能完全适用于高强混凝土。对各徐变预测模型进行分析比较,最终参考了日本混凝土示方书建议模型,并在高强混凝土徐变试验的基础上,提出了一个适用于高强混凝土的徐变预测模型。基于Abaqus平台,使用Python语言进行二次开发,定义了修正模型的徐变规律,并采用修正后的模型计算牛角坪大桥的徐变应变。结果表明,修正模型的精度,能很好的满足工程需求。
[Abstract]:In order to accurately predict the shrinkage and creep of concrete, put forward a series of creep prediction models, but the theoretical research is mainly aimed at the traditional creep of ordinary concrete, the proposed creep model cannot be fully applicable to high strength concrete were analyzed. Comparison of the creep prediction model, the final reference to the Japanese side that shows the concrete model. Based on high strength concrete creep test, a creep applicable to high strength concrete prediction model. Based on the Abaqus platform, using Python language to develop two times, the definition of creep of correction model, creep strain and calculation of Niujiaoping bridge using the modified model. The results show that the modified model meet the requirements of engineering accuracy, can be very good.
【作者单位】: 重庆大学土木工程学院;重庆大学山地城镇建设安全与防灾协同创新中心;重庆万利万达高速公路有限公司;
【基金】:国家自然科学基金(51578098)~~
【分类号】:U441;U448.23
【正文快照】: 跨中挠度过大、主体截面出现裂缝是大型混凝土桥梁在运营过程中不可避免的问题。这些问题会随着时间而不断加剧,这不仅会影响到桥梁的正常使用,且可能会引发桥梁事故。大量研究及工程经验表明,收缩徐变是产生上述问题的主要影响因素之一。长期以来,各国的研究者均对混凝土徐变
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 李国辉,朱建良;利用无偏最优维数灰色预测模型预测我国公路货运量的发展[J];黑龙江交通科技;2005年01期
2 于少伟;;集成智能自适应货运量预测算法研究[J];计算机工程与应用;2009年32期
3 张爱霞;张云鹏;王健;衣丽芬;;客运交通量预测模型构建与分析[J];河北理工大学学报(自然科学版);2010年04期
4 顾央青;;灰色预测模型在客运量预测中的应用[J];物流科技;2012年01期
5 邱意琳;;整体观念的集装箱运输预测模型[J];集装箱化;2007年12期
6 韩涛;张绪进;;灰色预测模型在过坝货运量预测中的应用[J];中国水运(下半月);2008年08期
7 阚伟生;;路侧事故预测模型的统计分析方法研究[J];道路交通与安全;2006年12期
8 石树新;王花兰;;城市货运量的灰色Verhulst预测模型[J];交通科技与经济;2007年01期
9 王金婷;李旭明;王生;;青岛港物货吞吐量预测模型[J];大连海事大学学报;2007年S1期
10 鲍德风;路永华;;内蒙古自治区客运量预测模型[J];内蒙古农业大学学报(自然科学版);2007年04期
相关会议论文 前1条
1 唐浚哲;钟彦之;;灰色预测模型在隧道裂缝发展规模中的应用[A];第十二届海峡两岸隧道与地下工程学术与技术研讨会论文集[C];2013年
相关硕士学位论文 前10条
1 刘琪;DH-SVM:基于SVM和动态混合算法的公交车辆路段运行时间估计与预测方法的研究[D];山东大学;2015年
2 冯明兵;基于活动的出行需求预测模型的研究[D];重庆交通大学;2015年
3 刘佳;城市震后路网阻断预测模型[D];石家庄铁道大学;2015年
4 寇俊佳;基于GPS的车辆到站实时预测模型的研究[D];南昌大学;2015年
5 计晓昕;公交车到站时间预测模型与实证研究[D];北京交通大学;2015年
6 孙鹏云;港口商品车库存预测模型与信息平台设计研究[D];北京交通大学;2014年
7 杨俊瑛;城市道路交通拥挤状态判别及预测研究[D];西南交通大学;2014年
8 王雷;新疆山区公路车辆驾驶人行车控速系统的研究—车速预测模型的建立[D];新疆农业大学;2015年
9 牛虎;公交车辆到站时间预测研究[D];北京交通大学;2010年
10 李健;桥梁退化预测模型与最优维护管理决策研究[D];湖南大学;2009年
,本文编号:1402518
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/daoluqiaoliang/1402518.html