纤维水泥砂浆与混凝土界面黏结性能钻芯拉拔试验研究

发布时间：2017-10-21 10:12

  本文关键词：纤维水泥砂浆与混凝土界面黏结性能钻芯拉拔试验研究

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【摘要】：混凝土结构因其取材方便、可模性和耐久性好且经济适用而得到广泛的应用,但由于设计、施工、使用不当及自然因素的影响导致有大量的混凝土结构需要加固。纤维水泥砂浆加固方法是一种比较经济、使用比较广泛的加固方法,其加固效果取决于加固层与原结构层的黏结性能。目前对纤维水泥砂浆与混凝土界面黏结性能的研究较少,研究方法局限性比较大,不适用于加固现场的黏结质量评定。本文采用钻芯拉拔试验方法对二者的界面黏结性能进行研究,主要的研究内容及结论如下:(1)模拟实际工程加固情况,采用掺加三种常用纤维(聚乙烯醇纤维、聚丙烯纤维、钢纤维)的水泥砂浆对不同强度等级的素混凝土试件进行加固处理。每种纤维水泥砂浆都按照9个强度等级进行配比设计,即M20、M30、M40、M50、M60、M70、M80、M90、M100。在试验构件的制作过程中,相应地制作立方体试件,将立方体试件和加固试件置于相同的环境下进行养护。采用钻芯拉拔方法对养护后构件的纤维水泥砂浆与混凝土界面黏结强度进行试验。将测得的拔出力换算为拉拔强度值,并对拉拔强度与纤维水泥砂浆种类、纤维水泥砂浆抗压强度、混凝土抗压强度之间的关系进行比较分析,初步得出界面粘结强度随三种因素的变化趋势。(2)采用方差分析方法对各影响因素对界面钻芯拉拔强度影响的显著性进行分析。分析得到纤维种类对试验结果的影响不显著,纤维水泥砂浆强度及混凝土强度对试验结果影响显著。对因素间交互作用对试验结果的影响进行分析得到纤维种类与纤维水泥砂浆强度的交互作用对试验结果影响不显著,纤维种类与混凝土强度的交互作用对试验结果影响显著。采用一元线性拟合对拉拔强度与砂浆强度和混凝土强度之间的关系进行拟合,拟合结果相关性较好。(3)建立钻芯拉拔强度的Matlab神经网络预测模型,模型预测结果与实测值吻合较好,预测精度较高,具有较高的可靠性。表明采用神经网络对界面黏结性能进行预测具有可行性,后续研究可对建立适用性更广的神经网络预测模型进行探讨。
【关键词】：纤维水泥砂浆 黏结性能 钻芯拉拔 显著性 神经网络
【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】：TQ177.62;TU528
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 绪论12-21
• 1.1 课题背景及研究意义12-14
• 1.2 国内外研究现状14-20
• 1.2.1 新老混凝土黏结性能的相关研究14-18
• 1.2.2 纤维砂浆与混凝土的黏结性能研究18-19
• 1.2.3 新老混凝土界面黏结性能的研究19
• 1.2.4 钻芯拉拔试验的相关研究19-20
• 1.3 本文的主要研究内容20-21
• 第2章 钻芯拉拔试验与数据分析21-40
• 2.1 试验设计21-26
• 2.1.1 试验材料及配比21-22
• 2.1.2 试验方法及要求22-25
• 2.1.3 试验分组25-26
• 2.2 试验过程26-28
• 2.3 试验结果28-39
• 2.3.1 试验数据28-32
• 2.3.2 界面破坏形态32-33
• 2.3.3 钻芯拉拔强度影响因素33-39
• 2.4 本章小结39-40
• 第3章 钻芯拉拔强度影响因素的显著性分析40-52
• 3.1 方差分析40-44
• 3.1.1 单因素方差分析40-42
• 3.1.2 双因素方差分析42-44
• 3.2 影响因素显著性单因素方差分析44-46
• 3.2.1 纤维种类影响的显著性分析44-45
• 3.2.2 混凝土强度影响的显著性分析45
• 3.2.3 砂浆强度影响的显著性分析45-46
• 3.3 影响因素显著性双因素方差分析46-49
• 3.3.1 纤维种类与砂浆强度显著性分析46-47
• 3.3.2 纤维种类与混凝土强度显著性分析47-49
• 3.4 钻芯拉拔强度公式拟合49-50
• 3.5 本章小结50-52
• 第4章 钻芯拉拔强度神经网络预测模型52-64
• 4.1 人工神经网络基础52-57
• 4.1.1 人工神经网络的发展52-53
• 4.1.2 人工神经网络在土木工程中的应用53
• 4.1.3 BP神经网络模型53-57
• 4.2 神经网络预测模型的建立与实现57-62
• 4.2.1 BP神经网络结构的确定57-58
• 4.2.2 样本数据预处理58-59
• 4.2.3 神经网络预测模型的MATLAB实现59-62
• 4.3 本章小结62-64
• 总结与展望64-66
• 参考文献66-70
• 致谢70-71
• 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文71

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本文编号：1072756