基于多元回归统计下的BFRP筋-混凝土粘结性能研究

论文摘要

玄武岩纤维复合（BFRP）筋替代混凝土结构中的钢筋是解决传统混凝土结构中钢筋锈蚀问题的重要方法。本文通过对拉拔试验的统计分析发现,粘结强度的影响因素不能用单因素准确表达。随着混凝土抗压强度的提高,BFRP筋与混凝土的粘结强度会有一定的提升,且平均粘结强度与相对保护层厚度成正相关,随着相对保护层厚度的增加,粘结强度的增幅放缓。基于多元统计下的平均粘结强度与诸因素之间的统计规律,发现了非线性统计方法与试验结果更为吻合,增加的拟合参量越多,模型的预测精度越高,敏感因素为混凝土抗压强度、水灰比以及BFRP筋的拉伸强度。并利用BP神经网络模型对粘结强度进行了预测,平均误差为8.9%,满足工程使用的要求,为BFRP筋-混凝土粘结强度的预测提供了方法与依据。

论文目录

• 0 引 言
• 1 统计参数的选取
•   1.1 国内外研究现状
•   1.2 国内外粘结性能模型
•   1.3 BFRP筋材属性
•   1.4 相关拉拔试验介绍
•     1.4.1 试验及物理模型
•     1.4.2 粘结性能试验
• 2 粘结性能的选取与统计
•   2.1 粘结强度的统计
•   2.2 单因素对粘结强度的影响
•     2.2.1 水灰比
•     2.2.2 相对保护层厚度
•     2.2.3 相对埋置深度
• 3 多元回归统计分析
•   3.1 模型建立
•   3.2 模型拟合验证
• 4 BP神经网络预测分析
• 5 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 褚天舒,陆春华,张翔宇,陆九梅

关键词: 多元回归统计,粘结性能,神经网络预测

来源: 四川建筑科学研究 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 建筑科学与工程

单位: 苏州市相城区建设工程质量安全监督站,江苏大学土木工程与力学学院

基金: 国家自然科学基金(51578267),江苏省“六大人才高峰”高层次人才选拔培养资助项目(2015-JZ-008)

分类号: TU37

DOI: 10.19794/j.cnki.1008-1933.2019.02.019

页码: 92-99

总页数: 8

文件大小: 3196K

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