云南高速公路C50混凝土弹性模量影响因素分析与实验研究

发布时间：2017-07-16 03:05

  本文关键词：云南高速公路C50混凝土弹性模量影响因素分析与实验研究

  更多相关文章： C50混凝土 弹性模量 集料 影响因素 神经网络

【摘要】：弹性模量作为预应力混凝土张拉控制的一项指标,对预应力混凝土构件及整体结构的质量有至关重要的影响。现用国家规范中的弹性模量计算公式只适用于28天标准龄期。而在交通工程中,常常由于缺少简单直观的弹性模量判断方法及受实验条件的限制,仅采用抗压强度指标作为确定混凝土预应力张拉时间的依据,忽视了弹性模量的影响。同时,交通工程原材料区域性较强,混凝土质量难以保证,这对高性能混凝土弹性模量测定提出了更高要求。本文针对以上两个问题,首先对云南省内多条高速公路C50混凝土的实验数据进行回归分析,表明C50混凝土弹性模量的主要影响因素为集料,尤其是粗集料。其次,进行了54组共243块试件的混凝土制作,通过实验,对多项集料性能指标与混凝土弹性模量相关关系进行分析研究。最后,采用学习率可变的动量算法BP神经网络对弹性模量和各影响因素的关系进行非线性拟合,所得关系曲线能够为弹性模量判断提供一种简单直观的方法。研究结果表明：(1)不同龄期混凝土的弹性模量主要受不同因素的影响,在本文实验中,天然砂混凝土的抗压强度、弹性模量均劣于机制砂混凝土,混凝土抗压强度和弹性模量呈明显的线性关系;(2)本文采用BP神经网络对弹性模量及各影响因素的关系进行非线性拟合的效果优于线性回归。所作出来的影响因素-弹性模量曲线较为合理,对C50混凝土的弹性模量估计和分析具有一定的工程指导意义。
【关键词】：C50混凝土 弹性模量 集料 影响因素 神经网络
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U414
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 研究背景及意义9-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.3 研究思路14-15
• 第2章 云南省高速公路C50混凝土弹性模量影响因素分析15-42
• 2.1 实验数据来源15-17
• 2.2 粗集料对弹性模量的影响17-33
• 2.2.1 体积含量对弹性模量的影响17-25
• 2.2.2 压碎指标对弹性模量的影响25-28
• 2.2.3 针片状颗粒含量对弹性模量的影响28-30
• 2.2.4 粗集料空隙率对弹性模量的影响30-33
• 2.3 细集料对弹性模量的影响33-37
• 2.3.1 细度模数对弹性模量的影响33-35
• 2.3.2 砂率对弹性模量的影响35-37
• 2.4 各集料性能指标对混凝土弹性模量的综合影响37-41
• 2.4.1 各集料性能指标对混凝土7d弹性模量的综合影响37-39
• 2.4.2 各集料性能指标对混凝土28d弹性模量的综合影响39-41
• 2.5 本章小结41-42
• 第3章 集料对混凝土弹性模量影响的实验结果分析42-72
• 3.1 实验方案设计42-53
• 3.1.1 实验主要原材料及性能42-46
• 3.1.2 配合比设计46-48
• 3.1.3 实验方法48-53
• 3.2 粗集料体积含量对混凝土弹性模量影响的实验分析53-57
• 3.2.1 混凝土抗压强度与粗集料体积含量的关系53-54
• 3.2.2 混凝土弹性模量与粗集料体积含量的关系54-55
• 3.2.3 不同粗集料体积含量混凝土抗压强度与弹性模量随龄期变化关系55-57
• 3.3 粗集料压碎指标对混凝土弹性模量影响的实验分析57-60
• 3.3.1 混凝土抗压强度与粗集料压碎指标的关系57-58
• 3.3.2 混凝土弹性模量与粗集料压碎指标的关系58-59
• 3.3.3 不同粗集料压碎指标混凝土抗压强度与弹性模量随龄期变化关系59-60
• 3.4 细集料种类对混凝土弹性模量影响的实验分析60-64
• 3.4.1 混凝土抗压强度与细集料种类的关系60-62
• 3.4.2 混凝土弹性模量与细集料种类的关系62-63
• 3.4.3 不同细集料种类混凝土抗压强度与弹性模量随龄期变化关系63-64
• 3.5 混凝土抗压强度与弹性模量的关系64-70
• 3.6 本章小结70-72
• 第4章 混凝土弹性模量影响因素的神经网络非线性分析72-89
• 4.1 学习率可变的动量算法BP神经网络简介72-76
• 4.1.1 神经网络模型73-74
• 4.1.2 传递函数74-75
• 4.1.3 学习过程75-76
• 4.2 学习率可变的动量算法BP神经网络模型的建立76-80
• 4.2.1 网络层数的选取76-77
• 4.2.2 输入层、输出层及隐含层神经元节点数的选取77-78
• 4.2.3 传递函数的选取78-79
• 4.2.4 训练函数的选取79
• 4.2.5 实验数据归一化处理79-80
• 4.3 学习率可变的动量算法BP神经网络非线性分析结果80-88
• 4.3.1 粗集料指标对弹性模量的非线性拟合结果80-85
• 4.3.2 细集料指标对弹性模量的非线性拟合结果85-88
• 4.4 本章小结88-89
• 第5章 结论89-91
• 附录91-92
• 参考文献92-94
• 致谢94

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