一种混凝土抗冻性能的评价方法技术

本发明专利技术提供了一种混凝土抗冻性能的评价方法，该方法建立了抗冻性评价指标相对动弹性模量的评价模型P(n,t)＝(1‑kn)[1‑α<t‑4>β]，式中n是冻融循环次数；t是一次冻融循环时间；k表征与冻融循环次数相关的系数；α和β表征与冻融循环时间相关的系数。本发明专利技术的评价模型可以反映不同冻融循环次数和不同冻融循环时间共同作用下的混凝土抗冻性能水平，其简单易用、准确性高，具有广泛应用前景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于混凝土材料/结构安全
，具体是通过建立抗冻性评价指标相对动弹性模量的表达式对混凝土抗冻性能进行评价。
技术介绍
混凝土因为原材料丰富、施工性能优越、经济实用等特点在土木工程中得到了广泛的应用。目前，土木工程领域中用于评价混凝土材料的抗冻性能方法众多，主要是快冻法和慢冻法，这两种方法考虑了冻融循环次数对混凝土抗冻性的影响，但是不能准确反映冻融循环次数和冻融循环时间共同作用下的混凝土抗冻性能水平，因此难以在实际工程环境中进行计算和考量。
技术实现思路
解决的技术问题：本专利技术是为了解决现有的快冻法和慢冻法均不能准确反映冻融循环次数和冻融循环时间共同作用下的混凝土抗冻性能水平的技术问题，提供一种混凝土抗冻性能的评价方法，该方法使用非线性数学模型对混凝土的抗冻性能进行描述/预测。技术方案：一种混凝土抗冻性能的评价方法，包括以下步骤：步骤1，将混凝土试件放入以防冻液为冻融介质的冻融装置中，进行冻融循环实验，测定相对动弹性模量数据；步骤2，根据步骤1所得相对动弹性模量数据结合如下公式，得到与冻融循环次数相关的系数k：P(n,4)＝1-kn；步骤3，根据步骤1所得相对动弹性模量数据、步骤2所得与冻融循环次数相关的系数k结合如下公式，得到与冻融循环时间相关的系数α和β：P(n,t)＝(1-kn)[1-α<t-4β>]；步骤4，结合步骤2所得与冻融循环次数相关的系数k、步骤3所得与冻融循环时间相关的系数α和β，得到描述/预测混凝土相对动弹性模量用非线性数学模型，该模型为冻融循环次数和冻融循环时间的函数形式：P(n,t)＝(1-kn)[1-α&lt;t-4>β]；式中：n是冻融循环次数；t是一次冻融循环时间。进一步地，所述混凝土试件的尺寸为100mm*100mm*400mm。进一步地，所述混凝土试件在20℃、5％湿度条件下养护后进行冻融循环实验。进一步地，所述冻融循环实验是将混凝土试件分别进行冻融循环50次、100次、150次及200次的冻融循环实验，在4种不同循环次数实验中，控制冻融循环时间分别为4小时、8小时、16小时。进一步地，在每次冻融循环冷冻过程中混凝土试件中心应在2小时内应达到-18±2℃，并保持该温度至融化之前；融化过程中混凝土试件中心温度在2小时内应达到5±2℃，间隔10分钟后进入到下一次冻融循环。有益效果：本专利技术的数学模型可以反映不同冻融循环次数和不同冻融循环时间共同作用下的混凝土抗冻性能水平，其简单易用、准确性高，具有广泛应用前景。附图说明图1是实施例1中参数k确定示意图，也反映冻融循环时间为4小时下实验数据与模型计算结果；图2是实施例1中参数α和β确定示意图，也反映50次冻融循环下实验数据与模型计算结果；图3是实施例1中100次冻融循环下实验数据与模型计算结果图；图4是实施例1中150次冻融循环下实验数据与模型计算结果图；图5是实施例1中200次冻融循环下实验数据与模型计算结果图。具体实施方式本专利技术提供了一种混凝土抗冻性能的评价方法，通过建立抗冻性评价指标相对动弹性模量的表达式对混凝土抗冻性能进行评价，用非线性数学模型描述/预测混凝土相对动弹性模量，模型为冻融循环次数和冻融循环时间的函数形式：P(n,t)＝(1-kn)[1-α<t-4>β]式中：n是冻融循环次数；t是一次冻融循环时间；k表征与冻融循环次数相关的系数；α和β表征与冻融循环时间相关的系数。实施例1采用P.O42.5级的普通硅酸盐水泥配置强度等级为C20的混凝土，成型100mm*100mm*400mm的混凝土试件，20℃和95％湿度下养护28天备用；将养护试件分组，放入以防冻液为冻融介质的冻融装置中，分别进行冻融循环50次、100次、150次及200次的冻融循环实验，以上4种不同循环次数实验中，控制冻融循环时间分别为4小时、8小时、16小时，考虑以上情况组合，共计进行12组冻融循环实验。测定12组试件的相对动弹性模量，按下式计算：式中：fini是冻融循环前的混凝土试件的横向基频，f(n,t)是冻融循环n次，每次冻融循环t小时的混凝土试件的横向基频。建立相应数据并整理，实验结果如表1所示：表1不同融时间、不同冻融循环次数下的相对动弹模量下面确定模型系数k，具体步骤为：选择P(50,4)、P(100,4)、P(150,4)和P(200,4)，并将其建立于一个坐标系当中，该坐标系y坐标为P，x坐标为n。如图1所示(图中正方形)。此时P(n,t)＝(1-kn)[1-α<t-4>β]简化为P(n,4)＝1-kn，根据已有的P(50,4)、P(100,4)、P(150,4)和P(200,4)可用最小二乘法确定模型参数k为0.001，模型与实验数据拟合效果见图1。下面通过50次冻融循环实验数据确定该模型下的系数α和β：选择P(50,4)、P(50,8)和P(50,16)，并将其建立于一个坐标系当中，该坐标系y坐标为P，x坐标为n；根据上步获得的k＝0.001，代入P(n,t)＝(1-kn)[1-α<t-4>β]可得P(50,t)＝0.95[1-α<t-4>β]，则根据已有的P(50,4)、P(50,8)和P(50,16)可用最小二乘法确定模型参数α和β为4和0.2。具体结果见图2。再将确定的α和β与其他冻融循环次数的数据比较和调整，保证α和β与所有的实验数据拟合效果有保证。将P(n,t)＝(1-kn)[1-α<t-4>β]，结合获得的k＝0.001、α＝4和β＝0.2，计算获得100次冻融循环时的模型模拟结果，与100次冻融循环的实验数据进行对比，结果如图3所示，发现模型与实验结果吻合度高。将P(n,t)＝(1-kn)[1-α<t-4>β]，结合获得的k＝0.001、α＝4和β＝0.2计算获得150次冻融循环时的模型模拟结果，与150次冻融循环的实验数据进行对比，结果如图4所示，发现模型与实验结果吻合度高。将P(n,t)＝(1-kn)[1-α<t-4>β]，结合获得的k＝0.001、α＝4和β＝0.2计算获得200次冻融循环时的模型模拟结果，与200次冻融循环的实验数据进行对比，结果如图5所示，发现模型与实验结果吻合度高。从所有的模型模拟数据和试验结果的来看，拟合效果符合预期，计算误差比较见表2。表2计算误差比较由上可以发现本方法模拟所得数据与实验数据非常好，在一般情况下，误差率控制在3％以内，在教学、试验、施工等领域中具有很高的的应用价值。以上所述，仅是本专利技术较佳实施例而已，并非对本专利技术的技术范围作任何限制，故凡是依据本专利技术的技术性质对以上实施例所做的任何修改、等同变化与修饰，均仍属于本专利技术技术方案的范围内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种混凝土抗冻性能的评价方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，将混凝土试件放入以防冻液为冻融介质的冻融装置中，进行冻融循环实验，测定相对动弹性模量数据；步骤2，根据步骤1所得相对动弹性模量数据结合如下公式，得到与冻融循环次数相关的系数k：P(n,4)＝1‑kn；步骤3，根据步骤1所得相对动弹性模量数据、步骤2所得与冻融循环次数相关的系数k结合如下公式，得到与冻融循环时间相关的系数α和β：P(n,t)＝(1‑kn)[1‑α<t‑4>β]；步骤4，结合步骤2所得与冻融循环次数相关的系数k、步骤3所得与冻融循环时间相关的系数α和β，得到描述/预测混凝土相对动弹性模量用非线性数学模型，该模型为冻融循环次数和冻融循环时间的函数形式：P(n,t)＝(1‑kn)[1‑α<t‑4>β]；式中：n是冻融循环次数；t是一次冻融循环时间。

【技术特征摘要】
1.一种混凝土抗冻性能的评价方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，将混凝土试件放入以防冻液为冻融介质的冻融装置中，进行冻融循环实验，测定相对动弹性模量数据；步骤2，根据步骤1所得相对动弹性模量数据结合如下公式，得到与冻融循环次数相关的系数k：P(n,4)＝1-kn；步骤3，根据步骤1所得相对动弹性模量数据、步骤2所得与冻融循环次数相关的系数k结合如下公式，得到与冻融循环时间相关的系数α和β：P(n,t)＝(1-kn)[1-α<t-4>β]；步骤4，结合步骤2所得与冻融循环次数相关的系数k、步骤3所得与冻融循环时间相关的系数α和β，得到描述/预测混凝土相对动弹性模量用非线性数学模型，该模型为冻融循环次数和冻融循环时间的函数形式：P(n,t)＝(1-kn)[1-α<t-4>β]；式中：n是冻融循环次数；t是...

【专利技术属性】
技术研发人员：卞瑞，张研，蒋林华，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32