鋼筋混凝土結構雙筋植筋的錨固性能試驗研究 淳　慶　邱洪興　黃志誠　潘建伍 (東南大學土木工程學院　南京　210096) 　　 方志保 (江蘇東南特種技術有限公司　南京　210008) 　　摘　要:對加固改造工程中鋼筋混凝土結構的雙筋植筋進行了系統的試驗研究,包括不同直徑鋼筋、不 同深度、不同間距對結構錨固性能的影響,得出了一些重要的結論:當植筋深度為15d,且植筋孔凈距大于 80mm時,可以不考慮單筋錨固強度的折減;當植筋孔凈距小于80mm時,需要適當考慮單筋錨固強度約11%～ 17%的折減。可供加固改造中多筋植筋設計時參考使用。 　　關鍵詞:鋼筋混凝土結構　加固改造　植筋　錨固性能 experimentalstudyonanchorageperformanceofdouble

鋼筋混凝土結構雙筋植筋的錨固性能試驗研究

鋼筋混凝土結構植筋錨固新技術

結合現階段植筋錨固研究現狀及相應技術規范,分析植筋技術目前所急需解決的問題,總結了植筋錨固計算理論依據及單筋拉拔試驗破壞形式,提出未來植筋發展趨勢及研究方向,本文主要為了高水平的植筋技術廣泛推廣,也為相關技術研究提供資料研究參考。

碳化使混凝土的內部組成及結構發生變化,直接影響混凝土結構的性質及耐久性。鋼筋混凝土的碳化,會破壞鋼筋鈍化膜,導致鋼筋發生銹蝕,降低鋼筋混凝土結構件的耐久性,從而影響到建筑物安全。碳化深度的影響因素很多,實驗結果證明,采用bp神經網絡,建立碳化時間序列與深度的關系模型,使用matlab進行仿真,預測值誤差正常。神經網絡能對鋼筋混凝土的碳化深度進行預測。

碳化使混凝土的內部組成及結構發生變化,直接影響混凝土結構的性質及耐久性。鋼筋混凝土的碳化,會破壞鋼筋鈍化膜,導致鋼筋發生銹蝕,降低鋼筋混凝土結構件的耐久性,從而影響到建筑物安全。碳化深度的影響因素很多,實驗結果證明,采用bp神經網絡,建立碳化時間序列與深度的關系模型,使用matlab進行仿真,預測值誤差正常。神經網絡能對鋼筋混凝土的碳化深度進行預測。

在分析5種具有不同輸入變量的神經網絡模型的基礎上,建立了鋼筋混凝土無腹筋梁抗剪強度的優化人工神經網絡模型。該模型具有4個輸入變量(混凝土抗拉強度、剪跨比、縱筋配筋率和截面有效高度)和一個輸出變量(抗剪強度)。通過對數據的放縮處理,提高了網絡訓練效率。此外還對我國gb50010—2002規范、aci318-08規范、eurocode2、日本jsce規范和加拿大csaa23.3-04規范的無腹筋梁抗剪計算公式進行了對比研究。研究表明,神經網絡模型具有較高計算精度,能夠很好地預測無腹筋梁的抗剪強度。在各國規范公式中,csaa23.3-04規范的計算結果與試驗結果吻合很好,我國gb50010—2002規范、aci318-08規范和eurocode2公式計算結果的離散性較大。

為了提高鋼筋的計數準確率和效率,綜合運用圖像處理技術和神經網絡技術,實現對鋼筋的識別和計數。對獲取的鋼筋原始圖像進行數字圖像處理,得到感興趣的部分即鋼筋的輪廓;計算單根鋼筋輪廓的寬度、高度、面積和打捆鋼筋的總面積4個特征量;將這4個特征量作為神經網絡的輸入,訓練網絡識別鋼筋并計數。仿真實驗驗證了這種方法的可行性和有效性。

混凝土結構植筋錨固的使用受多種因素制約,植筋錨固材料的耐久性、穩定性、耐火性、使用部位、鋼筋錨固長度、錨固區混凝土的約束等在設計時都應慎重考慮。

本文用人工神經網絡方法研究鋼筋混凝土雙向偏心受壓構件的強度計算，采用ｂｐ算法，建立了一個四層網絡，探討了單元設置，學習率、指數衰減系數選取的具體方法。

鋼筋混凝土錨固地梁檢查表 施工單位：監理單位： 樁號分項工程名稱 所屬分部 工程名稱 工程部位 基本要求： 項 次 檢查項目 規定值或允 許偏差 檢查方法和 頻率 實測值或實測偏差值質量評定 12345678910 平均、 代表值 合格率 (%) 規定分實得分 1 地梁混凝土 強度(mpa) 不小于設計 按附錄d 檢查 35 2 地梁混凝土 斷面尺寸 (mm) 不小于設計 每梁長、寬、 高各量3處 25 3 軸線偏位 (mm) 10 每梁用尺 量3處 10 4 預留孔偏位 (mm) 5用尺量20 5平整度(mm)8用直尺量10 合計100 外觀鑒定： 施工單位技術負責人：檢驗人：記錄：年月日

焊接高溫對鋼筋混凝土結構植筋錨固性能影響的分析_閆玉紅

應用matlab語言及其神經網絡工具包,通過bp神經網絡對高強鋼筋與高強混凝土間的粘結錨固強度進行模擬和預測,結果表明該法能較準確地預測高強混凝土間的粘結錨固強度。

本文詳細地闡述了用玻璃纖維加固鋼筋混凝土梁的初步設計中,如何有效地確定補強材料的端部實際抗剪能力、纖維材料與混凝土的粘結強度以及如何有效地來確定粘結長度和橫向約束等錨固問題。

鋼筋混凝土植筋錨固構件受低周反復荷載作用的恢復力特性

神經網絡方法在鋼筋混凝土工程估價中的應用 摘要： 在發展中國家，神經網絡方法可以為混凝土工程的造價分析提供一種指導性 的工具，以克服各種變化因素已經主觀因素的影響。本文中，提出3中神經網絡 方法來評價一個發展中建筑市場里模板工程、鋼筋工程以及混凝土工程的生產 率。18名專家被分在6個項目中手機數據，92項數據被收集用于分析。應用了 商業軟件進行神經網絡的計算。處理過的數據被用于建立、訓練、檢驗神經網絡。 神經網絡產生的框架顯示出足夠的收斂性已經相對較強的普遍適用性。當對輸入 數據進行敏感性分析時，本框架也能對變化趨勢的做出很好的表示。 關鍵詞：神經網絡；混凝土；生產率；計算機輔助；發展中國家；項目管理 前言 投資估算對于順利完成建設工程項目是很必要的內容。對建筑工程的估算 可以分為對直接費用、間接費用、不確定費以及利潤等。直接費用包括材料費、 人工費和機械費。直接費

正截面抗彎設計（雙筋矩形截面）(受壓鋼筋未知，受壓鋼筋少筋) 題目1： 一矩形截面，截面尺寸為mmmmhb500200×=×，承受彎 矩為220kn·m，截面混凝土強度等級c25，鋼筋為hrb335， 計算并配置所需抗彎鋼筋。題目 1．查詢、計算材料參數 c25混凝土，mpafmpafct9.11,27.1==，0.1,8.01==αβ hrb335鋼筋，399.0,55.0,300max,===sbympafαξ %2.0001905.0 300 27.145.045.0min<=×== y t f f ρ， 取%2.0min=ρ確定材料參數 2．計算截面有效高度 假定受拉配置二排鋼筋，mma60= 假定受壓配置一排鋼筋，mma35=′ )(440 60500 0 mm ahh = -= -= mmh4400=

介紹了神經網絡的基本理論,提出了一種利用神經網絡處理探地雷達信號對鋼筋混凝土中鋼筋直徑進行測算的新方法;采用bp和elman兩種神經網絡模型,并利用小波包分析提取了雷達波的特征參數;針對神經網絡應用時實際訓練數據不足的問題,提出利用多項式擬合的方法來補充訓練數據。試驗結果表明:該方法對鋼筋直徑的測算結果是令人滿意的。

屋面——鋼筋混凝土的方法

利用神經網絡的非線性函數逼近能力,實現對鋼筋混凝土施工質量評價的模擬模型,以模板工程、鋼筋工程、混凝土工程施工質量為輸入層,鋼筋混凝土施工質量程度為輸出層,建立人工神經網絡模型,并以實際數據對該網絡進行訓練和測試。最后得出數字化的評估結果,能反映施工質量的優劣,從而展示了人工神經網絡在工程施工質量評價中的廣闊前景。

將人工神經網絡理論應用于等高單層鋼筋混凝土柱工業廠房的震害預測.在分析震害特點的基礎上,將震害影響因子分為精確性和規律性兩大類,提出以地震反應指標、天窗類型、支撐情況、建筑材料作為主要的影響因子,并給出了相應的量化取值范圍,然后將震害等級作為輸出結果,構造了震害預測的bp人工神經網絡.通過對52個實際震害實例的檢驗,網絡的準確率超過80%.計算結果證明了該人工神經網絡的有效性.

基于粗糙集和遺傳-rbf神經網絡理論建立了鋼筋混凝土施工質量診斷的智能模型。從泵送施工故障、攪拌機故障、運輸機故障、振動器故障四個方面選取10個因素作為診斷故障的考核指標。研究表明:診斷結果和實際情況完全吻合,通過對潛在故障的診斷,可以避免排除故障時的盲目性,做到有針對性地排除故障,為鋼筋混凝土施工質量診斷提供了一條新的途徑。