导读:本文包含了碳化深度模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:废弃纤维再生混凝土,碳化深度,预测模型,分形维数
碳化深度模型论文文献综述
王建超,张晓芳,周静海,梅长周,王新栋[1]（2019）在《基于分形理论的废弃纤维再生混凝土碳化深度模型》一文中研究指出为改善再生混凝土由于骨料自身缺陷产生的性能不稳定,通过掺入废弃聚丙烯纤维的方式探讨其对再生混凝土碳化深度的影响,同时将分形理论引入到废弃纤维再生混凝土孔隙结构的评价体系中,为定性或定量评定废弃纤维再生混凝土孔结构的复杂性及孔结构与宏观性能的关系开辟新的思路。通过快速碳化试验,以再生骨料掺入量、废弃纤维掺入量、水灰比等为影响因素,结合分形理论对废弃纤维再生混凝土的碳化深度进行研究。结果表明:水灰比、再生骨料掺入量的减小及纤维掺入量的增大均会减小碳化深度;废弃纤维再生混凝土孔隙体积分形维数越小,碳化深度越大。利用孔隙体积分形维数与碳化深度的关系,建立了废弃纤维再生混凝土碳化深度预测模型,模型预测结果与试验值吻合良好。(本文来源于《建筑结构》期刊2019年13期）
陈正,胡以婵,赵宇飞,余波[2]（2019）在《标准碳化环境下基于材料参数的混凝土碳化深度多因素计算模型》一文中研究指出为了准确评估混凝土的抗碳化性能和耐久性,根据混凝土碳化深度分析的实用预测模型获得了7822组标准碳化环境条件(温度为(20±2)℃,相对湿度为(70±5)%,CO_2浓度为(20±3)%)下普通混凝土、单掺粉煤灰混凝土、单掺矿渣混凝土以及复掺粉煤灰和矿渣混凝土的碳化深度数据,定量分析了水胶比(或水灰比)、粉煤灰掺量和矿渣掺量等对混凝土碳化深度的影响规律,进而采用基于最小二乘法的非线性回归分析,基于材料参数建立了标准碳化环境下混凝土碳化深度多因素计算模型,并通过文献搜集的试验数据验证了该方法提出的模型的合理性和适用性。(本文来源于《硅酸盐通报》期刊2019年06期）
黄海新,李环宇,毛燕[3]（2019）在《带裂缝混凝土碳化深度预测模型》一文中研究指出裂缝的存在大大的加深了碳化深度。为探索裂缝对混凝土碳化的影响,根据Fick第二定律和热传导方程的相似性,利用有限元软件建立了碳化仿真模型。开展了裂缝混凝土碳化试验,并根据试验数据调整了无裂缝、窄裂缝、宽裂缝有限元模型参数,进而对裂缝处混凝土碳化深度影响因素进行了模拟分析。结果表明,裂缝宽度比裂缝深度影响更大。提出了裂缝碳化深度增大系数,结合前人碳化深度模型,修正建立了带裂缝混凝土裂缝处碳化深度模型。(本文来源于《混凝土》期刊2019年04期）
陈萌,李学稼,刘乐庆[4]（2018）在《长龄期高性能混凝土碳化深度预测的随机计算模型》一文中研究指出对12个设计强度等级为C20、C30、C40、C50、C60、C70和C80的高性能混凝土结构实体构件进行了龄期为14 d、28 d、60 d、90 d、740 d和14年的碳化深度试验,分析了混凝土强度和龄期对高性能混凝土碳化深度的影响规律;通过构件碳化深度的直方图绘制和皮尔逊拟合优度检验,得出了碳化深度在显着水平为0. 05时服从正态分布;考虑混凝土立方体抗压强度标准值和环境因子的变异影响,分别给出了碳化深度平均值和碳化深度标准差的计算模型,建立了长龄期高性能混凝土碳化深度预测的随机计算模型。(本文来源于《四川建筑科学研究》期刊2018年05期）
陈萌,王建华,苗丽[5]（2018）在《高性能混凝土碳化深度的灰色系统理论计算模型》一文中研究指出采用灰色系统理论计算模型GM(1,1)对8个高性能混凝土实体构件的碳化深度进行了建模计算,计算龄期分别为28,60,90,740 d和14年,并根据灰色模型模拟计算的误差变化规律,给出了非等间隔数据序列的转换、优化数据序列边界和优化数据序列参数等建模基本方法。将计算结果与8个构件实测碳化深度进行比较,验证了灰色系统理论计算模型的正确性和可行性。(本文来源于《铁道建筑》期刊2018年05期）
张雷雷[6]（2018）在《冻融环境下混凝土构件碳化深度预测模型及试验研究》一文中研究指出从混凝土碳化机理角度出发,混凝土中的可碳化物质会持续与大气环境中的CO_2发生反应,致使保护层碱性逐渐变小,钢筋钝化膜被破坏。针对北方地区混凝土结构冬季到春季发生冻融,其余时间发生碳化这一交替进行的现象,在混凝土纯碳化理论的基础上增加冻融及应力的影响,分析冻融、碳化、应力叁因素耦合作用下的混凝土碳化结果,具有一定的实际价值。混凝土结构耐久性研究从上世纪开始已有众多公认成果,在混凝土碳化侵蚀方面主要还是停留在材料层面上,基于试验给出定性结论或经验公式,少有学者将冻融循环及荷载作用同时考虑,并从理论方面分析荷载对构件的影响。本文以冻融环境为前提,研究冻融循环及应力水平对混凝土碳化的影响。从荷载对混凝土孔隙结构的影响机理出发,分析了应力水平对混凝土渗透性能的影响,结合冻融循环对混凝土孔隙率的变化情况,建立了混凝土碳化深度预测模型,并实施了持荷状态混凝土短梁碳化-冻融交替试验,数值模型与试验结果相互验证。本文研究内容和结论有:(1)研究了冻融循环对混凝土碳化深度的影响,建立了冻融环境下混凝土碳化修正数值模型;(2)荷载作用主要改变了混凝土的孔隙结构特征,继而影响混凝土的渗透性,以此修正了考虑荷载及冻融循环作用的二氧化碳扩散系数;(3)在已有理论模型的基础上,结合冻融-荷载对混凝土扩散性能的影响,建立冻融环境下考虑应力的混凝土碳化深度预测模型;(4)分析了荷载作用形式(拉压)及不同应力水平对混凝土体应变、孔隙率和二氧化碳扩散系数的影响,叁者变化规律类似;(5)进行持荷状态混凝土梁碳化-冻融交替试验,并采用COMSOL Multiphysics多物理场软件分析模拟求解,对比理论与实际结果,两者具有良好的吻合性。(本文来源于《长安大学》期刊2018-04-16）
王建超,周静海,王新栋,梅长周[7]（2018）在《废弃纤维再生混凝土碳化深度预测模型试验研究》一文中研究指出通过快速碳化试验,以再生骨料掺量、废弃纤维掺量、水灰比等为影响因素,对再生混凝土的碳化性能进行研究。试验结果表明:再生混凝土的碳化深度随水灰比、再生骨料掺量的增大而减小,随废弃纤维掺量的增大而降低,废弃纤维的尺度对碳化性能影响可以忽略。在已有的普通混凝土碳化模型研究基础上,结合本试验碳化数据,建立了废弃纤维再生混凝土碳化深度预测模型,模型预测结果与试验值吻合良好。(本文来源于《工业建筑》期刊2018年03期）
崔冬[8]（2018）在《水泥基材料微结构、碳化以及考虑气候变化的碳化深度预测模型研究》一文中研究指出在评价钢筋混凝土的耐久性性能时,一个重要的指标即为混凝土自身的抗碳化性能。随着碳化反应的发生,混凝土内部的碱度会逐渐下降,这会引起钢筋表面脱钝、加速钢筋的锈蚀,并最终导致建筑物的提前失效。从上个世纪开始,随着工业化进程加速和人口爆炸性增长,全球范围内的大气温度和CO_2浓度均有显着上升,这进一步加快了建筑物碳化的速度,从而提升了研究混凝土碳化问题的必要性和紧迫性。为了弄清混凝土碳化的机理,本文将一种新的材料表征方法——扩展X射线衰减测试方法(XRAM),引入到水泥基材料表征中来。在明确了XRAM在水泥基材料表征方面的可行性和适用范围以后,本文采用该方法研究了经历不同碳化预处理方案后,水泥基材料在加速碳化过程中,内部物相、微结构以及水分分布的演变规律,从而得出了最适宜实验室的碳化预处理方案。在此基础上,本文还通过XRAM研究了粉煤灰替代部分水泥后,水泥基材料在碳化过程中的微结构演变模式,从而探究了粉煤灰替代条件下,水泥基材料的碳化机理。此外,本文还通过开展加速碳化试验,测试了纤维素纤维的引入对水泥基材料碳化行为的影响。再结合XRAM的结果和加速碳化试验的结果,本文完善了一种考虑全球气候变化的碳化深度预测模型,并采用该模型预测了部分国内城市(北京、南京、广州、济南)的建筑物到2100年的碳化深度。本研究得到的主要结论如下:1)本文以一种两相材料为例,建立了扩展X射线衰减方法(XRAM),并基于该方法重构了材料的界面过渡区。本方法得出界面过渡区的宽度为60微米,其平均孔隙率为0.423。界面过渡区比硬化水泥浆体的孔隙率高36%。2)通过引入医学领域的增强造影方法,本研究对水泥基复合材料内部的物相进行了区分。同时,本研究提出了一种改良的扩展X射线衰减测试方法(XRAM),得出了水泥基复合材料局部孔隙率的空间分布。基于局部孔隙率或者基于局部砂子体积分数,均可得到,砂浆的代表单元体积约为最大砂子粒径的3到4倍,且代表单元体积受到配合比设计的影响。3)评估了预处理方案对加速碳化试验的影响。本研究表明:与水养的试样相比,标准养护的试样在干燥后有更小程度的损伤。同时,相比烘箱干燥,湿度平衡的试样内部有更为均匀的水分分布,且试样在后续碳化过程中,内部的湿度波动程度更小。此外,本文证实,实际碳化处的湿度,要高于实验室设计的碳化湿度。4)研究了粉煤灰替代部分水泥后,碳化对试样微结构的影响。研究表明,粉煤灰部分替代水泥后,在加速碳化过程中,试样内部半径在3纳米以下的孔的数目有显着增加。同时,基于一维即时孔隙率曲线,本文证实,在粉煤灰部分替代水泥后,加速碳化过程是一个扩散主导的过程。5)研究了纤维掺加对水泥基材料碳化速率的影响。结果表明,纤维掺加水泥基材料的碳化过程,仍是一个扩散主导的过程。0.3%的纤维掺量不会对水泥基材料的微结构产生显着影响,其碳化行为与无纤维试验组相近,而0.6%的纤维掺量可显着劣化水泥基材料的微结构,从而引起碳化加速。在50%的湿度水平下,本文证实,0.3%纤维组因为纤维良好的阻裂作用,其碳化速率低于无纤维组。根据拟合结果,本文得出,无纤维组的最适宜碳化湿度约为50%,而0.3%纤维组的最适宜碳化湿度约为57%。6)在考虑气候变化前提下,本文采用改进的碳化深度预测模型,预测了国内部分城市建筑物到2100年的碳化深度。结果表明,人口密集以及化石燃料的使用,会对城市建筑物的碳化产生显着的加速作用。在不掺加纤维的条件下,如果不控制气候恶化,到2100年,南京、济南、广州建筑物的预测碳化深度分别为50毫米,57毫米,40毫米,而北京建筑物的预测碳化深度在2080年即可达到60毫米。而如果引入阻裂纤维,北京建筑物碳化深度达到60毫米的时间点预测可以推后约8年,相应的,济南市在2100年的预测碳化深度,也由57毫米下降到52毫米(考虑不控制气候恶化的情形)。(本文来源于《东南大学》期刊2018-01-01）
雷智昊,穆峥[9]（2017）在《混凝土碳化深度模型对比探讨》一文中研究指出通过整理试验数据,牛荻涛碳化模型与张誉碳化模型计算值进行对比,分析了牛荻涛模型与张誉模型的拟合可靠性,并对模型各参数进行敏感性分析,分析比较各因素对混凝土碳化深度的影响程度。结果表明实际工程应用中,采用抗压强度为主要参数的牛荻涛模型具有更高的可靠性。(本文来源于《建材发展导向》期刊2017年24期）
余志武,肖沐惕,刘鹏,贺鹏飞,范洁[10]（2017）在《混凝土碳化深度预测模型研究现状及展望》一文中研究指出混凝土碳化是导致混凝土耐久性退化的重要因素之一。总结了既有混凝土碳化深度预测模型类型、混凝土碳化机理和影响因素等,归纳了传统碳化深度预测模型建模依据、理论基础、关键参数和适用条件及存在不足。通过对比不同碳化深度模型的预测精度和准确性,分析了各种混凝土碳化深度模型的边界条件、初始条件及假设前提条件的适用范围。此外,还介绍了基于数值求解和神经网络的两种新型碳化深度预测模型研究现状,并探讨了相应模型的优缺点。最后,还对混凝土碳化深度预测模型的研究发展方向进行了展望。(本文来源于《第26届全国结构工程学术会议论文集（第Ⅰ册）》期刊2017-10-20）
碳化深度模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了准确评估混凝土的抗碳化性能和耐久性,根据混凝土碳化深度分析的实用预测模型获得了7822组标准碳化环境条件(温度为(20±2)℃,相对湿度为(70±5)%,CO_2浓度为(20±3)%)下普通混凝土、单掺粉煤灰混凝土、单掺矿渣混凝土以及复掺粉煤灰和矿渣混凝土的碳化深度数据,定量分析了水胶比(或水灰比)、粉煤灰掺量和矿渣掺量等对混凝土碳化深度的影响规律,进而采用基于最小二乘法的非线性回归分析,基于材料参数建立了标准碳化环境下混凝土碳化深度多因素计算模型,并通过文献搜集的试验数据验证了该方法提出的模型的合理性和适用性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
碳化深度模型论文参考文献
[1].王建超,张晓芳,周静海,梅长周,王新栋.基于分形理论的废弃纤维再生混凝土碳化深度模型[J].建筑结构.2019
[2].陈正,胡以婵,赵宇飞,余波.标准碳化环境下基于材料参数的混凝土碳化深度多因素计算模型[J].硅酸盐通报.2019
[3].黄海新,李环宇,毛燕.带裂缝混凝土碳化深度预测模型[J].混凝土.2019
[4].陈萌,李学稼,刘乐庆.长龄期高性能混凝土碳化深度预测的随机计算模型[J].四川建筑科学研究.2018
[5].陈萌,王建华,苗丽.高性能混凝土碳化深度的灰色系统理论计算模型[J].铁道建筑.2018
[6].张雷雷.冻融环境下混凝土构件碳化深度预测模型及试验研究[D].长安大学.2018
[7].王建超,周静海,王新栋,梅长周.废弃纤维再生混凝土碳化深度预测模型试验研究[J].工业建筑.2018
[8].崔冬.水泥基材料微结构、碳化以及考虑气候变化的碳化深度预测模型研究[D].东南大学.2018
[9].雷智昊,穆峥.混凝土碳化深度模型对比探讨[J].建材发展导向.2017
[10].余志武,肖沐惕,刘鹏,贺鹏飞,范洁.混凝土碳化深度预测模型研究现状及展望[C].第26届全国结构工程学术会议论文集（第Ⅰ册）.2017