Прогноз прочности, усадки и ползучести цементных бетонов по результатам измерений в ранний период

Прогноз прочности, усадки и ползучести цементных бетонов по результатам измерений в ранний период

Автор: Жильникова, Татьяна Николаевна

Шифр специальности: 05.23.05

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2006

Место защиты: Ростов-на-Дону

Количество страниц: 208 с. ил.

Артикул: 3043677

Автор: Жильникова, Татьяна Николаевна

Стоимость: 250 руб.

Прогноз прочности, усадки и ползучести цементных бетонов по результатам измерений в ранний период  Прогноз прочности, усадки и ползучести цементных бетонов по результатам измерений в ранний период 

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ЗАДАЧИ
ИССЛЕДОВАНИЯ
1.1. Методы прогнозирования предела прочности бетона при сжатии. Классификация методов
1.2. Методы прогнозирования величины характеристики ползучести
бетона. Классификация методов
1.3. Методы прогнозирования величины деформаций усадки бетона.
Классификация методов.
1.4. Методы прогнозирования, основанные на экстраполяции значений
1.5. Теоретические основы экстраполяции
Цель и задачи исследования
ГЛАВА 2. МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ И МАТЕРИАЛЫ
2.1. Материалы
2.1.1. Цементы
2.1.2. Мелкий заполнитель 5
2.1.3. Крупный заполнитель 5
2.1.4. Добавки
2.2. Образцы
2.2.1. Изготовление образцов
2.2.2. Выдерживание образцов
2.3. Методика измерений
2.3.1. Определение характеристики ползучести
2.3.2. Определение темпа твердения бетона в ранние сроки
2.4. Методика обработки данных
ГЛАВА 3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРЕДЕЛА ПРОЧНОСТИ БЕТОНА ПРИ СЖАТИИ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ИЗМЕРЕНИЙ В РАННИЙ ПЕРИОД
3.1. Поведения функций для описания изменения предела прочности
при сжатии во времени
3.2. Роль параметра в формировании функции для описания нарастания прочности во времени
3.3. Влияние параметра на величину показателя концентрации распределения вблизи линии регрессии Я
3.4. Критерии оценки достоверности результатов для прогноза степень доверия к данным
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
ГЛАВА 4 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЕЛИЧИНЫ ДЕФОРМАЦИЙ УСАДКИ БЕТОНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ИЗМЕРЕНИЙ В РАПНИЙ ПЕРИОД
4.1. Поведения функций для описания величины деформаций усадки, развивающихся во времени
4.2. Роль параметра в формировании функции для описания величины деформаций усадки во времени
4.3. Влияние параметра на величину показателя концентрации
распределения вблизи линии регрессии Л ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
ГЛАВА 5 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ПОЛЗУЧЕСТИ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ИЗМЕРЕНИЙ В РАННИЙ ПЕРИОД
5.1. Поведения функций для описания величины характеристики ползучести, развивающихся во времени
5.2. Влияние параметра Ц на величину показателя концентрации
распределения вблизи линии регрессии II ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ ОБЩИЕ ВЫВОДЫ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ ПРИЛОЖЕНИЯ
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


К сожалению, полученные корреляционные зависимости позволяют оценить только частные характеристики заданных параметров и связи между ними и не дают возможности прогнозировать величину заданного параметра. Это методы, связывающие прочность с составом бетона и свойствами материалов. Поскольку процедура определения свойств материалов, например, активности цемента, может быть длительной, методы не могут рассматриваться как ускоренные. В году вопросом прогнозирования прочности бетона при бетонировании в зимнее время серьезно занимались в Новосибирском инженерно-строительном институте. В.И. Зубков и А. Для прогнозирования прочности от температуры и времени твердения широко используют понятие приведенного возраста т2о (или зрелости М), которое позволяет привести процесс твердения бетона при любой температуре с использованием температурной функции ((^ к нормальной температуре ° С. N; А, В, К - коэффициенты, зависящие от состава бетона, вида и марки цемента. Для попытки спрогнозировать набор прочности, применяя математическую обработку результатов, была использована формула (1. К. Параметры А, В, N, К определялись с использованием программы минимизации функций многих переменных. По всей вероятности, авторы пытались применить один из оптимизационных методов, используемый на практике довольно часто как мера качества экспериментальных данных и определяемый так называемым критерием наименьших квадратов, в соответствии с которым требуется минимизировать функцию нескольких переменных. Однако примененный метод позволил ответить только на такой вопрос: как изменяется интенсивность твердения бетона после набора бетоном -% прочности, соответственно в зимнее время и при определенном температурном режиме. Вопросами изучения роста прочности бетона во времени в зависимости от различных факторов занималось достаточно большое количество исследователей. Например, в работах Арбеньева A. C., Масленникова М. М., Каспарова Э. Малининой JI. A., Москвина В. М., Миронова С. А., Малинского Е. Н, Михальчука П. Ими же исследовалось влияние сухого и жаркого климата на рост прочности [8,, 4,8,0]. Киреенко И. А., Миронов С. А., Лагойда A. B. исследовали рост набора прочности при отрицательных температурах [, 7]. Серьезные исследования Малининой Л. А., Малинского Е. С.А. Френкеля И. М., Дмитриева A. C., Хаютина Ю. Г. и других посвящены влиянию тепловой обработки на дальнейший рост прочности пропаренного бетона [9,1, 5, 6]. Многие ученые исследовали зависимость роста прочности бетона от вида и марки цемента (Френкель И. М., Сулковский И. Михайлов A. B., Антонов Б. П. [2]), жесткости и состава бетона ( Сорокер В. М., Довжик В. Г. [5]), класса бетона (Цецлон Д. И. [5]). По всей вероятности, вышеперечисленные ученые использовали регрессионный анализ. Регрессионный анализ связывает поведение исследуемой характеристики (прочность) с потенциально причинными факторами (температура, влажность и т. Цель регрессионного анализа состоит в том, чтобы понять и количественно оценить влияние всех причинных факторов на исследуемую характеристику. Регрессионный анализ может использоваться для прогнозирования значений переменной отклика (характеристика прочности) при заданных значениях одной или более независимых переменных, а также для прогнозирования влияния изменений независимых переменных (температура, влажность, В/Ц и т. Ограничениями этого метода может быть следующее: при моделировании процесса требуется навык в построении модели регрессии (линейной, показательной, многомерной) и использовании диагностики для улучшения модели. Наличие неучтенных переменных, погрешностей измерений и других источников необъяснимых вариаций отклика может усложнить моделирование. При моделировании является важным упрощение модели с помощью минимизации количества независимых переменных. В середине -х годов века был накоплен значительный опыт в изучении и исследовании особенностей тепло- и массообмена при тепловой обработке бетона, где с помощью дифференциальных уравнений устанавливались параметры ускоренного твердения (Заседателев И. Б., Петров-Денисов В. Г. и др. Для оценки нарастания прочности они использовали формулу Б. Кп= 8(1^1/Ьё), (1. Рисунок 1.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

04.07.2017

Лето - пора делать собственную диссертацию!

Здравствуйте! Дорогие коллеги, предлагаем Вам объединить отдых и научные исследования. К примеру Вы можете приобрести на нашем сайте 15 ...

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.206, запросов: 239