混凝土骨料含量对弹性模量的影响预测

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1、第38卷第1期四川建筑科学研究2012年2月SichuanBuildingScience175混凝土骨料含量对弹性模量的影响预测李艳茹,姜海波(海军工程大学后勤指挥与工程系,天津300450)摘要:根据统计平均的概念,提出了物理意义明确的骨料立方体等效模型,进而推导出混凝土弹性模量计算公式,并与互相独立的两组试验数据进行对比分析。提出了可将混凝土试验数据作为计算基础的骨料增减量预测法,放宽了对预测模型使用条件的限制。研究表明,公式的预测值与试验值的相对误差一般可以保持在10%以内,并且适用于骨料弹性模量和体积分数大幅度变化的情况。关键

2、词:混凝土;骨料含量弹性模量;预测;等效模型中图分类号:TU528.01文献标识码:A文章编号:1008—1933(2012)01—175—04ImpactpredictionofconcreteaggregatecontentonelasticmodulusLIYanru,J1ANGHaibo(Dept.ofLogisticsCommandandEngineering,NavalUniversityofEngineering,Tianjin300450,China)Abstract:Thecalculatedformulaofcon

3、creteelasticmoduluswasdeducedfromanequivalentcubemodelofaggregateproposedbystatisticalaveragemethod,andcomparedwithtwogroupsofindependenttestingdatum.ApredictionmethodofaggregatecalculatedonthebaseoftestingdataWasadvised,whichcoulddecreasethelimitationofthepredictionmod

4、e1.Itisshownthattheequivalentcubemodelofaggregatehasclearsignificanceinphysics,andthefractionalerrorofpredictedvalueandexperimentaldataislessthan10%.Thecalculatedformulaissuitableforlargevarianceofaggregateandvolumeofconcrete.Keywords:concrete;aggregatecontent;elasticmo

5、dulus;prediction;equivalentmodel研究弹性模量时,将混凝土看成是水泥浆与骨料组0引言合的两相材料。具体的研究方法很多,对骨料进行混凝土材料的弹性模量是其力学性能指标中最集中重新排列,建立起等效模型以方便数学计算的重要的参数之一,国内外学者对其进行了深入探讨,方法是其中之一,本文称之为骨料集中排列计算法。从复合材料的角度提出了Eshelby弹性夹杂模型、排列方式如下:Mori—Tanaka平均场模型、Voight并联模型、Reuss1)将分散的骨料按一定的规则集中在一起形串联模型、Halpain—Tsai}

6、昆合模型L1,并从细观力成骨料单元,水泥浆成为另一单元,并且重新排列学的角度提出了稀疏分布模型、Mori—Tanaka法、自后,各单元仍在原混凝土块限定的区域内。洽法、广义自洽法和微分法等许多种模型进行预2)骨料重新排列后内部没有缝隙,与在构件中测[3】。这些模型要么过于简单使预测误差很大,如的体积百分数相同。Voight并联模型、Reuss串联模型,要么过于复3)骨料与水泥浆单元紧密相连。~4-5]/、O最简单的两相模型包括串联模型和并联模型本文在并联模型和串联模型的基础上探讨了一(图1,2)。下面,分别计算串联和并联等效模型的种立

7、方体等效模型,目的是在简化计算的基础上提总弹性模量。高预测精度和适用范围,并具有实用价值。串联模型如图1所示。1骨料集中排列计算法及串、并联模P型由于水泥浆与骨料的弹性模量相差很大,因此图l串联等效模型Fig.1Graphofseriesequivalentmodel收稿日期:2010~8—18作者简介:李艳茹(1974一),女,山东济宁人,副教授,硕士,硕士生根据应力应变公式=艮,即导师,主要从事建筑结构与材料方向研究。PE△2~=一E—mail:yanmli@126.COITIZ176四川建筑科学研究第38卷在力P作用下,各单元受

8、力方向长度变化为:等效模型计算出的弹性模量最高,可以作为弹性模量的上限。图3是显示弹性模量上边界和下边界的==箍一个示例,实际的混凝土弹性模量处于上、下边界包围的区域。=惫:箍式中E为弹性模量;A为横截面积;l为相单元在

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