纤维水泥砂浆与混凝土粘结性能双面剪切试验研究

发布时间：2017-07-08 09:22

  本文关键词：纤维水泥砂浆与混凝土粘结性能双面剪切试验研究

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【摘要】：钢筋混凝土结构已成为当今世界上应用最广泛的结构形式,在现代建筑中,几乎任何一栋建筑的建成都少不了混凝土的参与。然而,人口的急剧增长引发建筑的过度集中和不合理规划等问题,使得建筑与环境之间的矛盾日益凸显。因此,实现社会可持续发展的有效途径是对既有结构进行维修加固和改造。纤维水泥砂浆薄层加固方法凭借其高性能低成本的优点逐渐成为结构加固改造技术中的主力军。使用纤维水泥砂浆薄层加固混凝土构件时,能否达到预期的加固效果,主要取决于纤维水泥砂浆与被加固的混凝土构件之间的界面粘结性能。本文采用双面剪切试验方法研究了纤维水泥砂浆-混凝土粘结试件的界面粘结性能,主要的研究内容和成果如下:(1)本次双面剪切试验中共设置M20~M100共9个砂浆强度等级,每个强度等级按照所掺的纤维种类不同(钢纤维、聚丙烯纤维和聚乙烯醇纤维)分为3组,共27组,每组3个试件,通过对这81个试件的双面剪切试验来研究纤维水泥砂浆与混凝土之间的界面粘结性能。(2)对外包纤维水泥砂浆的混凝土构件进行双面剪切试验,研究纤维种类、混凝土强度、纤维水泥砂浆强度对纤维水泥砂浆与混凝土界面粘结性能的影响。试验结果表明:掺聚乙烯醇纤维的水泥砂浆与混凝土界面的剪切强度最大,聚丙烯纤维次之,钢纤维最小;剪切强度随混凝土抗压强度的提高而增大,随纤维水泥砂浆抗压强度的提高而增大。(3)使用方差分析方法分析纤维种类、混凝土强度和纤维水泥砂浆强度这三个因素对剪切强度影响的显著性,结果表明:纤维种类对剪切强度影响显著;混凝土强度和纤维水泥砂浆强度对剪切强度影响高度显著;纤维种类与混凝土强度之间的交互作用以及纤维种类与纤维水泥砂浆强度之间的交互作用对剪切强度影响不显著。(4)建立结构为5-9-1的BP神经网络剪切强度预测模型,预测结果中剪切强度计算值与样本中剪切强度期望值之间吻合良好,预测精度能满足工程应用的需要,说明使用BP神经网络剪切强度预测模型来预测剪切强度是可行的,预测结果可以为加固工程中混凝土与纤维水泥砂浆粘结性能的判断提供依据。
【关键词】：双面剪切 纤维水泥砂浆 方差分析 预测模型
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU528;TQ177.62
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 第1章 绪论13-21
• 1.1 研究背景及意义13-15
• 1.2 国内外文献研究综述15-20
• 1.2.1 纤维水泥砂浆加固技术的相关研究15-16
• 1.2.2 新老水泥基材料界面粘结性能的相关研究16-18
• 1.2.3 研究界面粘结性能的试验方法18-20
• 1.3 本文研究的主要内容20-21
• 第2章 纤维水泥砂浆与混凝土界面双面剪切试验21-40
• 2.1 试验方案21-25
• 2.1.1 试验材料21-22
• 2.1.2 试验方法22
• 2.1.3 试验仪器设备22-23
• 2.1.4 试验分组23-25
• 2.2 试验过程25-27
• 2.3 破坏形态27-30
• 2.4 试验结果及数据整理30-39
• 2.4.1 试验数据30-33
• 2.4.2 纤维种类对剪切强度的影响33-34
• 2.4.3 混凝土强度对剪切强度的影响34-36
• 2.4.4 纤维水泥砂浆强度对剪切强度的影响36-39
• 2.5 本章小结39-40
• 第3章 界面粘结性能的影响因素显著性分析40-53
• 3.1 方差分析40-44
• 3.1.1 单因素方差分析40-42
• 3.1.2 双因素等重复试验的方差分析42-44
• 3.2 剪切强度影响因素显著性单因素方差分析44-46
• 3.2.1 纤维种类对剪切强度影响的显著性分析44-45
• 3.2.2 混凝土强度对剪切强度影响的显著性分析45-46
• 3.2.3 砂浆强度对剪切强度影响的显著性分析46
• 3.3 剪切强度影响因素显著性双因素方差分析46-49
• 3.3.1 纤维种类与混凝土强度对剪切强度影响双因素方差分析47-48
• 3.3.2 纤维种类与砂浆强度对剪切强度影响双因素方差分析48-49
• 3.4 剪切强度公式拟合49-51
• 3.5 本章小结51-53
• 第4章 基于BP神经网络的剪切强度预测模型53-66
• 4.1 人工神经网络53-55
• 4.1.1 人工神经网络概述53-54
• 4.1.2 人工神经网络学习方式54-55
• 4.2 BP神经网络55-59
• 4.2.1 BP神经网络结构及研究方法55-57
• 4.2.2 BP神经网络学习过程57-59
• 4.3 建立剪切强度预测模型59-65
• 4.3.1 BP网络的设计分析59-60
• 4.3.2 BP神经网络的初始参数设计60-61
• 4.3.3 基于Matlab的BP神经网络预测模型61-63
• 4.3.4 预测结果分析63-65
• 4.4 本章小结65-66
• 结论与展望66-68
• 参考文献68-71
• 致谢71-72
• 附录A（攻读学位期间所撰写的学术论文目录）72-73
• 附录B（攻读学位期间参加的科研项目）73

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本文编号：533928