再生混凝土的性能怎样?在实际运用中的前景如何?

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«——【·前言·】——»

特殊的混凝土如再循环混凝土,仍需要特定的本构方程才能适用,表示分析与天然聚集体相比,显示差异化特征的门。

建筑和废弃物(CDW)成分和骨料生产过程导致骨料的物理化学和机械特性的变化,这将大大干扰混凝士的机械性能,实现了再生混凝土的性能。

再生混凝土的性能怎样?在实际运用中的前景如何?

再生混凝土性能的试验研究已经进行了一些研究人员,评估混凝土抗压、抗折强度,梁上的冲击载荷45粘结行为61171.以及其他属性。

Etxeberria发现100%再生粗骨料的使用与传统混凝土相比,抗压强度降低了20%至25%。

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莱特确定了再生骨料的孔隙率和过渡区对含CDW混凝土抗压强度的影响很大。

马鲁瓦马研究了钢筋混凝土梁的抗弯性能,在相同应力条件下,再生混凝土的裂缝宽度比普通混凝土大,裂缝间距比普通混凝土小。

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采用Rao等人的方法对再生混凝土梁在冲击荷载作用下的性能进行了评价。

在给定的冲击能条件下,当混凝土的替代率分别为50%和100%时,当混凝土的再生骨料含量为25%时,混凝土发生了很大的变形。

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因此可以观察到使用cdw再生骨料生产混凝士,由于其特殊特性,如循环集料的高度非均匀性及其较高的孔隙率在硬化状态下会损害混凝土的性能。

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«——【·再生混凝土本构模型的几点思考·】——»

一般情况下研究的重点是获得描述再生混凝土行为的数学模型,其基础是为传统混凝十建立的一致模型。

尽管国际标准允许使用这些模型来设计钢筋混凝土构件,但对再生骨料的类型和天然骨料的最大替代率有一些限制。

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从再生混凝土力学性能的解析描述出发,对再生混凝土在单轴荷载作用下的力学性能进行了试验研究。

采用了我国现行混凝土标准GB50010/2002中采用的郭和张13的表达式,作者adaptec实现良好的近似实验的CDW混凝十的应力-应变曲线的变量。

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比丘和基肖尔应用Saenz提出的表达式这描述了在研究再生混凝土轴压时的常规混凝行为。

作者的结论是,这个模型描述了一个令人满意的方式在实验程序中使用的混凝土混合物。

提出了一种基于三个可调参数的降支指数模型,因此,作者可以描述非常接近实验曲线的理论曲线。

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将传统的混凝土本构模型推广到再生混凝士中是再生混凝土研究者面临的一大挑战,回收骨料的重量组成的变异性和缺乏实验结果的因素,阻碍了现有的分析模型的广泛验证此。

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本研究还基于这样的假设,即可以使用具有显式调整参数的解析模型,此外它还可以使这些对再生骨料的可变性敏感的参数成为可能。

能够根据骨料替代率来表达再生混凝土力学性能的变化因此,这种方法旨在描述CDW再生混凝土在压缩使用各向同性损伤模型由玛泽的力学行为。

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«——【·实验材料和方法·】——»

从数学的角度看Mazars提出的各向同性损伤模型本文称之为Mazars模型,是一个以非线性形式结合两个平差参数A和B的函数隐含地表达了模型材料的固有特性。

在材料的力学行为的每个参数的贡献,可以通过参数影响的分析,类似于由阿尔瓦雷斯进行的。

利用这些间隔,阿尔瓦雷斯研究了模型参数对单轴载荷应力-应变曲线发展的影响。

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n的变化(图1(a)影响曲线非线性分支的起始斜率和初始斜率,以及o的渐近值。

B的变化(图1(b))改变了非线性分支的初始斜率和应力-应变曲线的峰值

参数A的变化(图1(c))影响曲线非线性分支的初始斜率和水平渐近线的值可以观察到,每个参数都有自己的具体影响,以建立分析的应力一应变曲线

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根据对参数影响的理解,有必要建立考虑要调整的实验曲线的参数值,对于Alvares来说,这是使用模型中最微妙的阶段之一,主要是当它只有几个参数可供调整时。

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根据Mazars模型的第二个基本假设,损伤仅由存在引起,在变形的至少一个主要方向上的拉伸强度。

变形&0对应于峰值应力决定了分析模型开裂的开始,并且必须被观测到。通过圆柱形试样的直接拉伸强度或劈拉强度试验获得。

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使用Mazars模型的损伤参数调整允许一个更大的可靠性的混凝土力学性能的预测。

如前所述,随着骨料替代率的增加,再生混凝土的行为发生了重要的变化,这表明这个变量非常重要,对原模型的适应性。

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在本文中总量替代率(ASR)被添加到Mazars模型作为一个独立的变量,直接与参数A和B。

因此适应模型将是两个独立变量ASR和E的函数,分别与总替代率和变形的发展有关。

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通过对试验应力-应变曲线的观测,建立了损伤参数(A和B)与ASR之间的关系。

变量ASR的评价区间为0%至100%IR点的域,极限极限值0%和100%以及中心点。

因此所针对的关系出现从曲线最好的调整被评估的点,可以由多项式函数表示。

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本文利用Leite 201获得了用于马扎尔模型的试验数据,研究了受轴压和直接抗拉强度对预制混凝土构件的力学性能的影响,莱特20使用的CDW作为重量组成,约为灰浆的54.5%,砖的26%,混凝的164%。

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Leite201评估了六种混凝土混合物,它们以回收的混凝土取代天然骨料的替代率,作者还为每种混合物铸造了三个样品。

参考-0%的替代率,在此命名为REF一种混合物使用50%的再生细骨料,这里命名为H-RFA一种混合物使用50%的再生粗骨料。

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这里命名为H-RCA一种混合物使用100%的再生细骨料,这里命名为F-RFA一种混合物使用100%的再生粗骨料,这里命名为F-RCA。

一种混合物使用50%的再生细骨料和50%的再生粗骨料,这里命名为H-RECA。

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通过28日龄位移控制的轴向压缩试验,得到了试验曲线,Leite[201使用了液压服控制机uh-f1000 kn和由ads 200016位调理器和AODados0软件组成的数据采集系统。

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应用回归方法来获得A和B参数的值,确保了实验数据的模型的最佳调整,以及它允许通过R2实现的调整的质量的评价。

根据阿尔瓦雷斯,参数评估必须从误差函数的选择开始使得与实验答案相关的数值答案的评估成为可能,这类系统的解需要选代的方法。

再生混凝土的性能怎样?在实际运用中的前景如何?

研究选择了Levenberg-Marquardt法,参数A和B的初始值与Mazars所建议的用于常规混凝土的参数相同。

参数识别亲对由Leite获得的每个实验曲线进行Cess[201为了提高结果的准确性,在总共36个压缩曲线求曲线”A与ASR”和”B与ASR”的函数。

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莱特利用所评估的混凝土的轴向和横向应力-应变的平均曲线观察到,一般来说,再生混凝土的断裂应力较低,与常规混凝土相比其变形较大。

图2用图形显示了在045的WA-ter/水泥比下混合物的行为。

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利用先前提出的方法,可以从实验的应力-应变曲线中获得损伤模型参数的值。

如下所示,图3显示了在模型的参数识别中观察到的主要方面,然后,表1显示了水灰比为0.45的混合系数的值。

再生混凝土的性能怎样?在实际运用中的前景如何?

可以观察到,被发现的决定系数,0.988.证明所选择的分析模型,即使调整参数很少,也能令人满意地代表再生混凝土。

表1显示的结果的参数识别的混合物的水/水泥比等于0.45可以观察到,对应于混合物H-RCA的最小决定系数为0.910。

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参数A的值接近Mazars建议的区间下限。181对干这个参数,发现的变化范用从0.64到1。关于参数B,它的值介于1045.60和2251.62之间。

与应用分析模型的期望一致对于水/水泥比等于0.80的混合物,参数A的值介于0.55之间。和088和参数B在118550和205715之间。

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利用所得到的参数A和B的平均值,绘制出“A对ASR”和“B对ASR”的曲线,得到了8个代表曲线。

分别代表7各参数对集料类型RFA和RCA以及水/水泥比-0.45和80的影响,图4和图5显示了出现的曲线及其各自的多项式函数。

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因此Mazars在第1.2项中提出的方程,所提出的各向同性损伤模型可以适用于用多项式函数代替参数A和B的再生混凝土的描述。

该多项式函数反映了混凝十的力学性能随天然骨料的再生而退化。因此,本文中研究的再生混凝土可以用Mazars模型来描述,该模型使用图4和图5所示的行为所产生的下列函数。

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通过对试验轴压曲线的描述,评价了所建立的混凝土模型的有效性,所建议的模型在MATLAB“软件中实现。

Mazars的原始方程根据实验程序的混合物的特性,其参数A和B被第3.2项中提出的函数所取代,如下所示,图7-11以图形方式显示了一些混合物的比较。

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值得注意的是,作者提出的模型并不能准确地描述水/水泥质量比为0.45和Wa-ter/水泥比为0.80的混合物的试验曲线。

然而,这些曲线可以观察到,自适应Mazars模型能够绘制再生混凝土在不同替代量下的近似行为。这导致了一个广义的模型的分析曲线非常接近所有混合物的实验曲线。

再生混凝土的性能怎样?在实际运用中的前景如何?

将根据混合物类型选择的3.2项方程代入方程中,通过应力-应变曲线分析,引入了修正的Mazars模型。

再生混凝土的性能怎样?在实际运用中的前景如何?

开裂后的弯曲抗拉强度行为用分布裂纹模型表示,该模型使用Horduik等人提出的函数表示。

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«——【·结论·】——»

本文将各向同性损伤模型应用于再生混凝土的力学行为描述中,通过调整损伤模型中的参数玛泽描述的A和B为传统的混凝士。

采用的Mazars各向同性损伤模型能够较好地模拟再生混凝土受压时的力学行为。本文的测定系数大于0.90。

通过对混凝土本构分析模型参数的处理,确定了混凝土本构分析模型的推广可能。通过研究参数A和B对压缩应力-应变曲线的影响,可以用多项式函数表示这些参数值随集料置换率的变化。

所使用的方法使Mazars模式的应用可以通过对单一变量,即总量替代率(ASR)值的归属来完成。所创建的模型的验证允许观察的分析曲线,所产生的模型相对于实验曲线的接近。

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