本文關鍵詞：纖維水泥砂漿與混凝土粘結性能雙面剪切試驗研究

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【摘要】：鋼筋混凝土結構已成為當今世界上應用最廣泛的結構形式,在現代建筑中,幾乎任何一棟建筑的建成都少不了混凝土的參與。然而,人口的急劇增長引發(fā)建筑的過度集中和不合理規(guī)劃等問題,使得建筑與環(huán)境之間的矛盾日益凸顯。因此,實現社會可持續(xù)發(fā)展的有效途徑是對既有結構進行維修加固和改造。纖維水泥砂漿薄層加固方法憑借其高性能低成本的優(yōu)點逐漸成為結構加固改造技術中的主力軍。使用纖維水泥砂漿薄層加固混凝土構件時,能否達到預期的加固效果,主要取決于纖維水泥砂漿與被加固的混凝土構件之間的界面粘結性能。本文采用雙面剪切試驗方法研究了纖維水泥砂漿-混凝土粘結試件的界面粘結性能,主要的研究內容和成果如下:(1)本次雙面剪切試驗中共設置M20~M100共9個砂漿強度等級,每個強度等級按照所摻的纖維種類不同(鋼纖維、聚丙烯纖維和聚乙烯醇纖維)分為3組,共27組,每組3個試件,通過對這81個試件的雙面剪切試驗來研究纖維水泥砂漿與混凝土之間的界面粘結性能。(2)對外包纖維水泥砂漿的混凝土構件進行雙面剪切試驗,研究纖維種類、混凝土強度、纖維水泥砂漿強度對纖維水泥砂漿與混凝土界面粘結性能的影響。試驗結果表明:摻聚乙烯醇纖維的水泥砂漿與混凝土界面的剪切強度最大,聚丙烯纖維次之,鋼纖維最小;剪切強度隨混凝土抗壓強度的提高而增大,隨纖維水泥砂漿抗壓強度的提高而增大。(3)使用方差分析方法分析纖維種類、混凝土強度和纖維水泥砂漿強度這三個因素對剪切強度影響的顯著性,結果表明:纖維種類對剪切強度影響顯著;混凝土強度和纖維水泥砂漿強度對剪切強度影響高度顯著;纖維種類與混凝土強度之間的交互作用以及纖維種類與纖維水泥砂漿強度之間的交互作用對剪切強度影響不顯著。(4)建立結構為5-9-1的BP神經網絡剪切強度預測模型,預測結果中剪切強度計算值與樣本中剪切強度期望值之間吻合良好,預測精度能滿足工程應用的需要,說明使用BP神經網絡剪切強度預測模型來預測剪切強度是可行的,預測結果可以為加固工程中混凝土與纖維水泥砂漿粘結性能的判斷提供依據。
【關鍵詞】：雙面剪切 纖維水泥砂漿 方差分析 預測模型
【學位授予單位】：湖南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TU528;TQ177.62
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 第1章 緒論13-21
• 1.1 研究背景及意義13-15
• 1.2 國內外文獻研究綜述15-20
• 1.2.1 纖維水泥砂漿加固技術的相關研究15-16
• 1.2.2 新老水泥基材料界面粘結性能的相關研究16-18
• 1.2.3 研究界面粘結性能的試驗方法18-20
• 1.3 本文研究的主要內容20-21
• 第2章 纖維水泥砂漿與混凝土界面雙面剪切試驗21-40
• 2.1 試驗方案21-25
• 2.1.1 試驗材料21-22
• 2.1.2 試驗方法22
• 2.1.3 試驗儀器設備22-23
• 2.1.4 試驗分組23-25
• 2.2 試驗過程25-27
• 2.3 破壞形態(tài)27-30
• 2.4 試驗結果及數據整理30-39
• 2.4.1 試驗數據30-33
• 2.4.2 纖維種類對剪切強度的影響33-34
• 2.4.3 混凝土強度對剪切強度的影響34-36
• 2.4.4 纖維水泥砂漿強度對剪切強度的影響36-39
• 2.5 本章小結39-40
• 第3章 界面粘結性能的影響因素顯著性分析40-53
• 3.1 方差分析40-44
• 3.1.1 單因素方差分析40-42
• 3.1.2 雙因素等重復試驗的方差分析42-44
• 3.2 剪切強度影響因素顯著性單因素方差分析44-46
• 3.2.1 纖維種類對剪切強度影響的顯著性分析44-45
• 3.2.2 混凝土強度對剪切強度影響的顯著性分析45-46
• 3.2.3 砂漿強度對剪切強度影響的顯著性分析46
• 3.3 剪切強度影響因素顯著性雙因素方差分析46-49
• 3.3.1 纖維種類與混凝土強度對剪切強度影響雙因素方差分析47-48
• 3.3.2 纖維種類與砂漿強度對剪切強度影響雙因素方差分析48-49
• 3.4 剪切強度公式擬合49-51
• 3.5 本章小結51-53
• 第4章 基于BP神經網絡的剪切強度預測模型53-66
• 4.1 人工神經網絡53-55
• 4.1.1 人工神經網絡概述53-54
• 4.1.2 人工神經網絡學習方式54-55
• 4.2 BP神經網絡55-59
• 4.2.1 BP神經網絡結構及研究方法55-57
• 4.2.2 BP神經網絡學習過程57-59
• 4.3 建立剪切強度預測模型59-65
• 4.3.1 BP網絡的設計分析59-60
• 4.3.2 BP神經網絡的初始參數設計60-61
• 4.3.3 基于Matlab的BP神經網絡預測模型61-63
• 4.3.4 預測結果分析63-65
• 4.4 本章小結65-66
• 結論與展望66-68
• 參考文獻68-71
• 致謝71-72
• 附錄A（攻讀學位期間所撰寫的學術論文目錄）72-73
• 附錄B（攻讀學位期間參加的科研項目）73

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