c50自密实混凝土的配制及粗骨料对其弹性模量的影响研究

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时间:2019-02-06

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1、摘要近年来高强自密实混凝土(SCC)得到了大量应用,但是弹性模量仍然偏低的特点在很大程度上限制了其应用领域,提高SCC弹性模量具有一定的现实意义。本文首先进行了C50SCC用矿物掺合料体系研究与C50SCC的配制,并试验研究了粗骨料的用量、强度、最大粒径、填充度、表面粗糙度、粒形、针片状含量对C50SCC弹性模量的影响,最后利用神经网络对C50SCC弹性模量进行了预测。得到主要结论如下:1.粉煤灰和矿渣复合胶凝材料体系研究表明:当矿渣:粉煤灰=l:4时,复合粉体的密实度大为提高,降低了胶凝材料体系的需水量,改善了水

2、泥石内部结构,提高了强度,这为配制低水胶比、高强SCC提供了技术支持。2.混凝土拌合物工作性和硬化混凝土力学性能试验结果表明:C50SCC配合比参数范围为:胶凝材料总量为500~600kg/m3:矿物掺合料UFS取代量20~40%;砂率40~46%;水胶比0.28~0.32;高效外加剂(FDN复合)最佳掺量1.0~1.4%;针片状含量<5%。3.相对表面粗糙度、球度模数、填充度能定量评价粗骨料的表面粗糙程度、粒形和空隙率,为建立它们与SCC弹性模量之间的函数关系提供了先决条件。4.粗骨料对C50SCC弹性模量的影响

3、结果表明:粗骨料特征参数、强度、用量对SCC弹性模量影响程度是不相同的,大小依次为:强度>含量>填充度>表面粗糙度>球度模数>针片状含量>粒径。5.采用神经网络对SCC弹性模量进行预测,预测值与实测值相比,其相对误差均在lO%以内,预测精度较高。6.通过控制粗骨料的特征参数、强度和用量,可以配制出高弹性模量的SCC,为SCC的推广提供了技术保障。关键词自密实混凝土,粗骨料,弹性模量,神经网络,预测ⅡRecently,thehigh-strengthself-compactingconcrete(SCC)isused

4、widely.However,thecharacteristicoflowelasticmodulusrestrictsitsapplicationingreatextentandincreasingtheelasticmodulusofself-compactingconcreteismeaningful.ThispaperstudiesthemineraladmixturesystemoftheC50SCCandmixingtheC50SCC,andtheeffectofcoarseaggregatevolum

5、e,strength,themaximumsize,fillingdegree,吼妇eroughdegree,particlesize,acicularcoalseaggregatevolumeontheelasticmodulusofSCCalestudied.Finally,usetheneuralnetworktoforecasttheelasticmodulusofthec50SCC.1胁mainconclusionsaleasfollows:1.Theresearchresultsofmineraladm

6、ixtureshowthat:Whentheratioofslagcontenttoflyashis1:4,thecompactionofthecomposedpowerisincreasedgreatly,thecontentofwaterneededinthebindersystemisreduced,theinnerstructureofthecementpasteisimproved,andthestren6nhisincreased,andthissuppliesthetechnicalsupportfo

7、rmixinglowW/Bandhigh-strengthSCC.2.11lemixingexperimentalresultsofC50SCCshowthatthecontrollingrangeofmixingproportionparameteris:500to600kg/mJofbindercontent,20%to40%ofUFSreplacement,40%to46%ofsandratio,0.28to0.32ofW甩,1.0%to1.4%ofSP但研田,<5%ofaciculalcoarseaggre

8、gatevolume.3.n伦relativesurfaceroughdegree.sphericmodulusandthefillingdegreecanevaluatethesurfaceroughdegree,particlesizeandtheporosityofthecoarseaggregatequantitatively,andthisgive

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