Соотношение между классами и марками бетона по прочности на сжатие: ГОСТ 26633-91 Бетоны тяжелые и мелкозернистые. Технические условия (с Изменениями N 1, 2, с Поправкой)

Опубликовано в Разное
/
14 Апр 2020

Содержание

СНиП 82-02-95, приложение Б. Соотношение между классами бетона по прочности на сжатие и марками

СНиП 82-02-95, приложение Б. Соотношение между классами бетона по прочности на сжатие и марками
Класс бетона по прочности на сжатие Средняя прочность бетона данного класса, кгв/см², при коэффициенте вариации 13,5% Ближайшая марка бетона по прочности Отклонение ближайшей марки бетона от средней прочности класса, %
В2 26,2 М25 -4,6
В2,5 32,7 М35 +7,0
В3,5 45,8 М50 +9,1
В5 65,5 М75 +14,5
В7,5 98,2 М100 +1,8
В10 131,0 М150 +14,5
В12,5 163,7 М150 -8,4
В15 196,5 М200 +1,8
В20 261,9 М250 -4,5
В22,5 294,4 М300 +1,9
В25 327,4 М350 +6,9
В30 392,9 М400 +1,8
В35 458,4 М450 -1,8
В40  523,9 М500 -4,8
В45 589,4 М600 +1,8
В50 654,8 М700 +6,9
В55 720,3 М700 -2,8
В60 785,8 М800 +1,8

К содержанию

Марки бетона по прочности. Класс бетона.

Марки бетона по прочности. Класс бетона.

Основным показателем свойств бетона является прочность на сжатие. При нормировании прочности бетона используется характеристика —

марка бетона. Марка бетона по прочности — это средний показатель прочности, а класс бетона — это показатель гарантированной прочности.

Марка бетона по прочности на сжатие — предел нагрузки (кгс/см²), которую может выдержать базовый образец бетона с геометрическими размерами 15×15×15 см на 28 день после изготовления. Эта та характеристика, которая гарантирует получение бетона заданной прочности. Марка бетона по прочности на сжатие обозначается латинской буквой «М» и определяет прочность, цифра означает прочность на сжатие, выраженная в кгс/см².

Класс бетона по прочности на сжатие обозначается латинской буквой «В», а цифра, которая стоит за ней, — это нагрузка (МПа), которую бетон должен выдержать в 95% случаев. К примеру, если речь идет о бетоне B10, то это означает, что данный класс бетона, имея прочность 131,0 кгс/см² должен выдерживать давление на сжатие 10МПа в 95 случаях из 100.

Требования к бетону в нормативных документах указываются именно в классах, но при заказе бетона строительными компаниями бетон обычно заказывается в марках. Данные показатели определяют в каких целях можно будет использовать бетон заданной прочности и должны полностью соответствовать проектной документации. Понятия марки и класса бетона используются совместно.

Соотношение между классами бетона по прочности на сжатие и марками (ГОСТ 26633-91*)

Класс бетона
по прочности
Средняя прочность
бетона, R (кгс/см²)
Марка бетона
по прочности
B3.5 45,8 M50
B5 65,5 M75
B7.5 98,2 M100
B10 131,0 M150
B12.5
163,7 M150
B15 196,5 M200
B20 261,9 M250
B22,5 294,7 M300
B25 327,4 M350
B27,5
360,2 M350
B30 392,9 M400
B35 458,4 M450
B40 523,9 M550
B45 589,4 M600
B50 654,8 M700
B55 720,3 M700
B60 785,8 M800
B65 851,3 M900
B70 916,8 M900
B75 982,3 M1000
B80 1047,7 M1000

Назначение бетона по маркам

В зависимости от класса и марки бетона по прочности составлены рекомендации по применению и назначение в различных областях строительства:

М 100 (B 7,5) – марка бетона, предназначенная для проведения работ, которые имеют предварительный характер. Они обычно предшествуют арматурным работам, созданию стяжки в помещениях, а также заливке бордюров. Эта марка, относящаяся к легким видам бетона, не предполагает больших нагрузок.

М 150 (В 12,5) – марка, также считающаяся легким видом бетона, предназначается для специальных работ, имеющих подготовительный характер и проводящихся в период работы над фундаментом и заливкой плит, относящихся к монолитному типу. Этот бетон также можно применять в качестве фундамента, предназначенного для небольших зданий и сооружений.

М 200 (В 15) – прочность марки выше предыдущих, обычно используется при воздвижении подпорных стен. Она также применяется для изготовления лестниц, с ее помощью заливают площадку, создают бетонную подушку, используемую при строительстве дорог для бордюров.

М 250 (В 20) – имеет свойства марки М200, но отличающаяся прочностью. Используется так же, как М200. Дополнительно применяется при производстве плит с небольшой нагрузкой.

М 300 (В 22,5) – марка бетона, пользующаяся большим спросом, находит применение при работе над фундаментом монолитного типа. Этой маркой заливаются площадки и изготавливаются лестницы.

М 350 (В 25) – отличается большой прочностью, находит применение при строительстве конструкций монолитного и перекрывающего типа и создания фундамента многоэтажных зданий. Высокая прочность этой марки способствует тому, что этот бетон используется при постройке таких важных объектов, как плиты бассейнов, аэропортов, а также несущих колонн.

М 400 (В 30) – марка, которая не отличается большой популярностью, так как довольно дорого стоит и практически сразу схватывается. Эта марка достаточно надежная и прочная, поэтому ее часто используют при возведении больших комплексов – развлекательных и торговых, – аквапарков, банковских хранилищ, железобетонных изделий и конструкций гидротехнического типа.

М 500 (В 40) – отличается большой концентрацией цемента и прочностью, что позволяет применять бетон при строительстве таких крупных сооружений, как гидротехнические и имеющие особое назначение железобетонные конструкции, а также банковские хранилища.

Марка и класс бетона определяется компонентами, входящими в его состав, а так же соотношением этих компонентов.

Дополнительными характеристиками бетона являются морозоустойчивость, водонепроницаемость и укладываемость.

Вы смотрели: Марки бетона по прочности. Класс бетона.

Поделиться ссылкой в социальных сетях

Оставить отзыв или комментарий

ГОСТ 26633-91 Бетоны тяжелые и мелкозернистые. Технические условия

На главную | База 1 | База 2 | База 3
Поиск по реквизитамПоиск по номеру документаПоиск по названию документаПоиск по тексту документа
Искать все виды документовДокументы неопределённого видаISOАвиационные правилаАльбомАпелляционное определениеАТКАТК-РЭАТПЭАТРВИВМРВМУВНВНиРВНКРВНМДВНПВНПБВНТМ/МЧМ СССРВНТПВНТП/МПСВНЭВОМВПНРМВППБВРДВРДСВременное положениеВременное руководствоВременные методические рекомендацииВременные нормативыВременные рекомендацииВременные указанияВременный порядокВрТЕРВрТЕРрВрТЭСНВрТЭСНрВСНВСН АСВСН ВКВСН-АПКВСПВСТПВТУВТУ МММПВТУ НКММПВУП СНЭВУППВУТПВыпускГКИНПГКИНП (ОНТА)ГНГОСТГОСТ CEN/TRГОСТ CISPRГОСТ ENГОСТ EN ISOГОСТ EN/TSГОСТ IECГОСТ IEC/PASГОСТ IEC/TRГОСТ IEC/TSГОСТ ISOГОСТ ISO GuideГОСТ ISO/DISГОСТ ISO/HL7ГОСТ ISO/IECГОСТ ISO/IEC GuideГОСТ ISO/TRГОСТ ISO/TSГОСТ OIML RГОСТ ЕНГОСТ ИСОГОСТ ИСО/МЭКГОСТ ИСО/ТОГОСТ ИСО/ТСГОСТ МЭКГОСТ РГОСТ Р ЕНГОСТ Р ЕН ИСОГОСТ Р ИСОГОСТ Р ИСО/HL7ГОСТ Р ИСО/АСТМГОСТ Р ИСО/МЭКГОСТ Р ИСО/МЭК МФСГОСТ Р ИСО/МЭК ТОГОСТ Р ИСО/ТОГОСТ Р ИСО/ТСГОСТ Р ИСО/ТУГОСТ Р МЭКГОСТ Р МЭК/ТОГОСТ Р МЭК/ТСГОСТ ЭД1ГСНГСНрГСССДГЭСНГЭСНмГЭСНмрГЭСНмтГЭСНпГЭСНПиТЕРГЭСНПиТЕРрГЭСНрГЭСНсДИДиОРДирективное письмоДоговорДополнение к ВСНДополнение к РНиПДСЕКЕНВиРЕНВиР-ПЕНиРЕСДЗемЕТКСЖНМЗаключениеЗаконЗаконопроектЗональный типовой проектИИБТВИДИКИМИНИнструктивное письмоИнструкцияИнструкция НСАМИнформационно-методическое письмоИнформационно-технический сборникИнформационное письмоИнформацияИОТИРИСОИСО/TRИТНИТОсИТПИТСИЭСНИЭСНиЕР Республика КарелияККарта трудового процессаКарта-нарядКаталогКаталог-справочникККТКОКодексКОТКПОКСИКТКТПММ-МВИМВИМВНМВРМГСНМДМДКМДСМеждународные стандартыМетодикаМетодика НСАММетодические рекомендацииМетодические рекомендации к СПМетодические указанияМетодический документМетодическое пособиеМетодическое руководствоМИМИ БГЕИМИ УЯВИМИГКМММНМОДНМонтажные чертежиМос МУМосМРМосСанПинМППБМРМРДСМРОМРРМРТУМСанПиНМСНМСПМТМУМУ ОТ РММУКМЭКННАС ГАНБ ЖТНВННГЭАНДНДПНиТУНКНормыНормы времениНПНПБНПРМНРНРБНСПНТПНТП АПКНТП ЭППНТПДНТПСНТСНЦКРНЦСОДМОДНОЕРЖОЕРЖкрОЕРЖмОЕРЖмрОЕРЖпОЕРЖрОКОМТРМОНОНДОНКОНТПОПВОПКП АЭСОПНРМСОРДОСГиСППиНОСНОСН-АПКОСПОССПЖОССЦЖОСТОСТ 1ОСТ 2ОСТ 34ОСТ 4ОСТ 5ОСТ ВКСОСТ КЗ СНКОСТ НКЗагОСТ НКЛесОСТ НКМОСТ НКММПОСТ НКППОСТ НКПП и НКВТОСТ НКСМОСТ НКТПОСТ5ОСТНОСЭМЖОТРОТТПП ССФЖТПБПБПРВПБЭ НППБЯПВ НППВКМПВСРПГВУПереченьПиН АЭПисьмоПМГПНАЭПНД ФПНД Ф СБПНД Ф ТПНСТПОПоложениеПорядокПособиеПособие в развитие СНиППособие к ВНТППособие к ВСНПособие к МГСНПособие к МРПособие к РДПособие к РТМПособие к СНПособие к СНиППособие к СППособие к СТОПособие по применению СППостановлениеПОТ РПОЭСНрППБППБ-АСППБ-СППБВППБОППРПРПР РСКПР СМНПравилаПрактическое пособие к СППРБ АСПрейскурантПриказПротоколПСРр Калининградской областиПТБПТЭПУГПУЭПЦСНПЭУРР ГазпромР НОПРИЗР НОСТРОЙР НОСТРОЙ/НОПР РСКР СМНР-НП СРО ССКРазъяснениеРаспоряжениеРАФРБРГРДРД БГЕИРД БТРД ГМРД НИИКраностроенияРД РОСЭКРД РСКРД РТМРД СМАРД СМНРД ЭОРД-АПКРДИРДМРДМУРДПРДСРДТПРегламентРекомендацииРекомендацияРешениеРешение коллегииРКРМРМГРМДРМКРНДРНиПРПРРТОП ТЭРС ГАРСНРСТ РСФСРРСТ РСФСР ЭД1РТРТМРТПРУРуководствоРУЭСТОП ГАРЭГА РФРЭСНрСАСанитарные нормыСанитарные правилаСанПиНСборникСборник НТД к СНиПСборники ПВРСборники РСН МОСборники РСН ПНРСборники РСН ССРСборники ценСБЦПСДАСДАЭСДОССерияСЗКСНСН-РФСНиПСНиРСНККСНОРСНПСОСоглашениеСПСП АССП АЭССправочникСправочное пособие к ВСНСправочное пособие к СНиПСправочное пособие к СПСправочное пособие к ТЕРСправочное пособие к ТЕРрСРПССНССЦСТ ССФЖТСТ СЭВСТ ЦКБАСТ-НП СРОСТАСТКСТМСТНСТН ЦЭСТОСТО 030 НОСТРОЙСТО АСЧМСТО БДПСТО ВНИИСТСТО ГазпромСТО Газпром РДСТО ГГИСТО ГУ ГГИСТО ДД ХМАОСТО ДОКТОР БЕТОНСТО МАДИСТО МВИСТО МИСТО НААГСТО НАКССТО НКССТО НОПСТО НОСТРОЙСТО НОСТРОЙ/НОПСТО РЖДСТО РосГеоСТО РОСТЕХЭКСПЕРТИЗАСТО САСТО СМКСТО ФЦССТО ЦКТИСТО-ГК «Трансстрой»СТО-НСОПБСТПСТП ВНИИГСТП НИИЭССтП РМПСУПСССУРСУСНСЦНПРТВТЕТелеграммаТелетайпограммаТематическая подборкаТЕРТЕР Алтайский крайТЕР Белгородская областьТЕР Калининградской областиТЕР Карачаево-Черкесская РеспубликаТЕР Краснодарского краяТЕР Мурманская областьТЕР Новосибирской областиТЕР Орловской областиТЕР Республика ДагестанТЕР Республика КарелияТЕР Ростовской областиТЕР Самарской областиТЕР Смоленской обл.ТЕР Ямало-Ненецкий автономный округТЕР Ярославской областиТЕРмТЕРм Алтайский крайТЕРм Белгородская областьТЕРм Воронежской областиТЕРм Калининградской областиТЕРм Карачаево-Черкесская РеспубликаТЕРм Мурманская областьТЕРм Республика ДагестанТЕРм Республика КарелияТЕРм Ямало-Ненецкий автономный округТЕРмрТЕРмр Алтайский крайТЕРмр Белгородская областьТЕРмр Карачаево-Черкесская РеспубликаТЕРмр Краснодарского краяТЕРмр Республика ДагестанТЕРмр Республика КарелияТЕРмр Ямало-Ненецкий автономный округТЕРпТЕРп Алтайский крайТЕРп Белгородская областьТЕРп Калининградской областиТЕРп Карачаево-Черкесская РеспубликаТЕРп Краснодарского краяТЕРп Республика КарелияТЕРп Ямало-Ненецкий автономный округТЕРп Ярославской областиТЕРрТЕРр Алтайский крайТЕРр Белгородская областьТЕРр Калининградской областиТЕРр Карачаево-Черкесская РеспубликаТЕРр Краснодарского краяТЕРр Новосибирской областиТЕРр Омской областиТЕРр Орловской областиТЕРр Республика ДагестанТЕРр Республика КарелияТЕРр Ростовской областиТЕРр Рязанской областиТЕРр Самарской областиТЕРр Смоленской областиТЕРр Удмуртской РеспубликиТЕРр Ульяновской областиТЕРр Ямало-Ненецкий автономный округТЕРррТЕРрр Ямало-Ненецкий автономный округТЕРс Ямало-Ненецкий автономный округТЕРтр Ямало-Ненецкий автономный округТехнический каталогТехнический регламентТехнический регламент Таможенного союзаТехнический циркулярТехнологическая инструкцияТехнологическая картаТехнологические картыТехнологический регламентТИТИ РТИ РОТиповая инструкцияТиповая технологическая инструкцияТиповое положениеТиповой проектТиповые конструкцииТиповые материалы для проектированияТиповые проектные решенияТКТКБЯТМД Санкт-ПетербургТНПБТОИТОИ-РДТПТПРТРТР АВОКТР ЕАЭСТР ТСТРДТСНТСН МУТСН ПМСТСН РКТСН ЭКТСН ЭОТСНэ и ТЕРэТССЦТССЦ Алтайский крайТССЦ Белгородская областьТССЦ Воронежской областиТССЦ Карачаево-Черкесская РеспубликаТССЦ Ямало-Ненецкий автономный округТССЦпгТССЦпг Белгородская областьТСЦТСЦ Белгородская областьТСЦ Краснодарского краяТСЦ Орловской областиТСЦ Республика ДагестанТСЦ Республика КарелияТСЦ Ростовской областиТСЦ Ульяновской областиТСЦмТСЦО Ямало-Ненецкий автономный округТСЦп Калининградской областиТСЦПГ Ямало-Ненецкий автономный округТСЦэ Калининградской областиТСЭМТСЭМ Алтайский крайТСЭМ Белгородская областьТСЭМ Карачаево-Черкесская РеспубликаТСЭМ Ямало-Ненецкий автономный округТТТТКТТПТУТУ-газТУКТЭСНиЕР Воронежской областиТЭСНиЕРм Воронежской областиТЭСНиЕРрТЭСНиТЕРэУУ-СТУказУказаниеУказанияУКНУНУОУРврУРкрУРррУРСНУСНУТП БГЕИФАПФедеральный законФедеральный стандарт оценкиФЕРФЕРмФЕРмрФЕРпФЕРрФормаФорма ИГАСНФРФСНФССЦФССЦпгФСЭМФТС ЖТЦВЦенникЦИРВЦиркулярЦПИШифрЭксплуатационный циркулярЭРД
Показать все найденныеПоказать действующиеПоказать частично действующиеПоказать не действующиеПоказать проектыПоказать документы с неизвестным статусом
Упорядочить по номеру документаУпорядочить по дате введения

Приложение 1. СООТНОШЕНИЕ МЕЖДУ КЛАССАМИ БЕТОНА ПО ПРОЧНОСТИ НА СЖАТИЕ И РАСТЯЖЕНИЕ И МАРКАМИ «БЕТОНЫ ТЯЖЕЛЫЕ И МЕЛКОЗЕРНИСТЫЕ. ТЕХНИЧЕСКИЕ УСЛОВИЯ. ГОСТ 26633-91» (утв. Постановлением Госстроя СССР от 16.05.91 N 21)

действует Редакция от 16.05.1991 Подробная информация
Наименование документ«БЕТОНЫ ТЯЖЕЛЫЕ И МЕЛКОЗЕРНИСТЫЕ. ТЕХНИЧЕСКИЕ УСЛОВИЯ. ГОСТ 26633-91» (утв. Постановлением Госстроя СССР от 16.05.91 N 21)
Вид документапостановление, стандарт
Принявший органгосстрой ссср
Номер документаГОСТ 26633-91
Дата принятия01.01.1970
Дата редакции16.05.1991
Дата регистрации в Минюсте01.01.1970
Статусдействует
Публикация
  • На момент включения в базу документ опубликован не был
НавигаторПримечания

Приложение 1. СООТНОШЕНИЕ МЕЖДУ КЛАССАМИ БЕТОНА ПО ПРОЧНОСТИ НА СЖАТИЕ И РАСТЯЖЕНИЕ И МАРКАМИ

Таблица 6

Класс бетона по прочности Средняя прочность бетона (R) <*>, кгс/кв.см Ближайшая марка бетона по прочности Отклонение ближайшей марки бетона от средней прочности класса,%
M — R x 100
R
Сжатие
В3,5 45,8 M50 +9,2
B5 65,5 M75 +14,5
B7,5 98,2 M100 +1,8
B10 131,0 M150 +14,5
B12,5 163,7 M150 -8,4
B15 196,5 M200 +1,8
B20 261,9 M250 -4,5
B22,5 294,5 M300 +1,9
B25 327,4 M350 +6,9
B26,5 359,9 M350 -2,7
B30 392,9 M400 +1,8
B35 458,4 M450 -1,8
B40 523,9 M550 +5,0
B45 589,4 M600 +1,8
B50 654,8 M700 +6,9
B55 720,3 M700 -2,8
B60 785,8 M800 +1,8
B65 851,5 M900 +5,7
B70 917,0 M900 -1,8
B75 932,5 M1000 +1,8
B80 1048,0 M1000 -4,9
Осевое растяжение
B(t)0,4 5,2 P(t)5 -3,8
B(t)0,8 10,5 P(t)10 -4,8
B(t)1,2 15,7 P(t)15 -4,5
B(t)1,6 20,9 P(t)20 -4,3
B(t)2,0 26,2 P(t)25 -4,6
B(t)2,4 31,4 P(t)30 -4,5
B(t)2,8 36,7 P(t)35 -4,6
B(t)3,2 41,9 P(t)40 -4,5
B(t)3,6 47,2 P(t)45 -4,7
B(t)4,0 52,4 P(t)50 -4,6
Растяжение при изгибе
B(tb)0,4 5,2 P(tb)5 -3,8
B(tb)0,8 10,5 P(tb)10 -4,8
B(tb)1,2 15,7 P(tb)15 -4,5
B(tb)1,6 20,9 P(tb)20 -4,3
B(tb)2,0 26,2 P(tb)25 -4,6
B(tb)2,4 31,4 P(tb)30 -4,5
B(tb)2,8 36,7 P(tb)35 -4,6
B(tb)3,2 41,9 P(tb)40 -4,5
B(tb)3,6 47,2 P(tb)45 -4,7
B(tb)4,0 52,4 P(tb)50 -4,6
B(tb)4,4 57,6 P(tb)60 +4,2
B(tb)4,8 62,9 P(tb)65 +3,3
B(tb)5,2 68,1 P(tb)70 +2,8
B(tb)5,6 73,4 P(tb)75 +2,2
B(tb)6,0 78,6 P(tb)80 +1,8
B(tb)6,4 83,8 P(tb)85 +1,2
B(tb)6,8 89,1 P(tb)90 +1,0
B(tb)7,2 94,3 P(tb)90 -4,6
B(tb)8,0 104,8 P(tb)100 -4,6

<*> Средняя прочность бетона R рассчитана при коэффициенте вариации V, равном 13,5%, и обеспеченности 95% для всех видов бетонов, а для массивных гидротехнических конструкций при коэффициенте вариации V, равном 17%, и обеспеченности 90%.

Приложение 2
Справочное

класс и марка по пределу прочности (таблица) – DIYb.ru

Когда перед человеком возникает вопрос о покупке бетонной смеси или готового изделия, то в первую очередь он задумывается о качестве продукции, ведь это напрямую связано с безопасностью строительного сооружения.

Определение понятия прочности бетона: марка и класс

Основополагающей характеристикой бетона является его показатель прочности, который выражается в виде класса и марки.

Для выполнения необходимых задач в строительстве пользуются соответствующими классами. Так, для гидросооружений нужен один класс, а при бетонировании фундамента под одноэтажный дом – другой.

Марка бетона «М» выражает усреднённые значения прочности, единицы измерения – кгс/см2, класс бетона обозначается литерой «В» и выражается в МПа. Разница между этими двумя понятиями выражается не только в виде буквы и единицы измерения.

Главное отличие заключается в том, что марка указывает на среднюю величину предела прочности, а класс – на точные значения, расхождение составляет меньше 5%. Для сложных расчётов используют класс бетона, т. к. с применением марки возникает риск ошибки, при котором настоящие показатели окажутся меньше расчётных. Например, в характеристиках указывается М100 и В7,5. Расшифровывается это так: точное усилие, необходимое для разрушения, составит 7,5 МПа, а обобщенная нагрузка равна 100 кгс/см2, т. е. фактически эта цифра может быть и 105, и 103,6, и 93, и 97,2 и пр.

Класс и марка бетона по прочности на сжатие по ГОСТ

Таблица 1 – Сравнительная характеристика бетонов разных классов и марок

Документы, которые применяются при определении прочности

Требуемая прочность жёстко регулируется. Есть в наличии несколько основных документов для вычисления этой характеристики:

  • ГОСТ 10180-2012 – применяется для образцов из готовой бетонной смеси;
  • ГОСТ 28570-2019 – рассчитан для бетонных образцов;
  • ГОСТ 22690-2015 – для крупных сооружений без создания проб-образцов.

Способы определения прочности: испытание бетона на сжатие

Существует два метода:

  • разрушающий;
  • неразрушающий.

При первом способе измеряют минимальные усилия, приложенные для поломки кубов и цилиндров, которые вырезают, выпиливают или выбуривают из целых изделий. Скорость увеличения силы нагрузки при этом постоянна. После выполнения испытания вычисляется итоговое значение таких усилий.

При втором способе нахождения требуемого показателя воздействуют механически на заданное место (удар, отрыв, скол, вдавливание, отрыв со скалыванием, упругий отскок). Точка приложения прибора не должна быть на краю или напротив арматуры. Далее находят результат по выраженной градации.

Рассчитывать на полную правдивость не стоит, имеется погрешность до 10 % для каждого из видов проверок.

Как выбирают образцы при разрушающем методе

  1. Пробы из бетонной смеси.

Для испытаний приготавливают образцы кубической и цилиндрической формы. Эталонным считается куб с длинной грани 150 мм.

  • Все экземпляры создают в специальных формах, перед использованием конструкции смазывают маслом. Далее наполнят её бетонной смесью и уплотняют.
  • Утрамбовывают при помощи штыкования стальным стержнем, виброплощадки или глубинного вибратора.
  • Через сутки все затвердевшие образцы достают и размещают в боксе с нормальными условиями (влажность – 95%, температура – +20 °С). Иногда заготовки размещают в водной среде или в автоклаве.
  1. Образцы из готовых бетонных изделий.

Экземпляры для проверки прочности получают методом вырубки, выпиливания или выбуривания из целых изделий. В месте отбора не должно быть арматуры в точке, где извлечение не понесёт за собой снижение несущей способности. Пробы делают вдали от стыков и края изделия. Образцы извлекают из средней части пробы как на рисунке.

Предварительная подготовка к испытаниям

Прежде чем приступить непосредственно к испытаниям, все образцы измеряют и осматривают – нет ли трещин, сколов, рытвин. Если имеются скалывания более 10 мм, рытвины диаметром 10 мм и более и глубиной от 5 мм, образцы выбраковывают.

Также производят обмеры на наличие линейной погрешности, несоответствие перпендикулярности близлежащих граней, смещения от прямолинейности и плоскостности. Если обнаружены такие недочёты, грани и плоскости подвергают шлифованию или выравнивают быстротвердеющим веществом толщиной не больше 5 мм.

Как образцы бетона проходят испытания

Все приготовленные образцы одной группы испытывают на прочность в течение одного часа. Силовое нагружение производят не прерываясь, с постоянной скоростью увеличения нагрузки до разрушения. При этом, время от начала нагружения до его окончания – не меньше 30 с.

Во время проверки пользуются специальными строительными стендами:

  • образцы кладут на нижнюю плиту пресса по центру;
  • после совмещают верхнюю плиту и экземпляр, чтобы они находились плотно друг к другу;
  • далее подают силовую нагрузку со скоростью 0,6±0,2 МПа/с.

Расчёты испытаний: формула

Прочность бетона на сжатие (R, МПа) считают с погрешностью до 0,1 МПа по формуле:

Обозначения:
  • F – максимальная сила, Н;
  • A – площадь грани под нагрузкой, мм;
  • α – масштабный коэффициент, который приводит прочность к эталонной;
  • KW – коэффициент, необходимый для ячеистого бетона, учитывающий влажность образцов.

Коэффициенты высчитывались экспериментально и представлены в таблице 2.

Таблица 2 – Масштабный коэффициент α

KW = 1, исключение – ячеистый бетон, его можно найти в таблице ГОСТа 10180.

Показатель прочности бетона рассчитывают как среднее арифметическое от прочности всех образцов, участвовавших в проверке: если образцов 3, то среднее арифметическое значение двух образцов с высшей прочностью.

Показатель прочности на сжатие – это такой показатель, который невозможно подделать. Проверку этой характеристики выполняют только аккредитованные лаборатории и строительные организации, которые сами подвергаются неоднократным проверкам – у них есть лицензии, подтверждающие право на выполнение тех или иных работ.

The following two tabs change content below.

О себе: Специалист широкого профиля. Опыт работы редактором и автором статей в должности журналиста более 12 лет. Закончил филологический факультет Белорусский государственного университета (Отделение русского языка и литературы) и получил диплом по специальности «Филология. Преподаватель русского языка и литературы».

Приложение 1. соотношение между классами бетона по прочности на сжатие и растяжение и марками бетоны тяжелые и мелкозернистые- технические условия- ГОСТ 26633-91 (утв- постановлением Госстроя СССР от 16-05-91 21) (2020). Актуально в 2019 году

размер шрифта

БЕТОНЫ ТЯЖЕЛЫЕ И МЕЛКОЗЕРНИСТЫЕ- ТЕХНИЧЕСКИЕ УСЛОВИЯ- ГОСТ 26633-91 (утв- Постановлением Госстроя СССР от 16-05-91 21) (2020) Актуально в 2018 году

Таблица 6

Класс бетона по прочности Средняя прочность бетона (R) <*>, кгс/кв.см Ближайшая марка бетона по прочности Отклонение ближайшей марки бетона от средней прочности класса,%
M — R x 100
R
Сжатие
В3,5 45,8 M50 +9,2
B5 65,5 M75 +14,5
B7,5 98,2 M100 +1,8
B10 131,0 M150 +14,5
B12,5 163,7 M150 -8,4
B15 196,5 M200 +1,8
B20 261,9 M250 -4,5
B22,5 294,5 M300 +1,9
B25 327,4 M350 +6,9
B26,5 359,9 M350 -2,7
B30 392,9 M400 +1,8
B35 458,4 M450 -1,8
B40 523,9 M550 +5,0
B45 589,4 M600 +1,8
B50 654,8 M700 +6,9
B55 720,3 M700 -2,8
B60 785,8 M800 +1,8
B65 851,5 M900 +5,7
B70 917,0 M900 -1,8
B75 932,5 M1000 +1,8
B80 1048,0 M1000 -4,9
Осевое растяжение
B(t)0,4 5,2 P(t)5 -3,8
B(t)0,8 10,5 P(t)10 -4,8
B(t)1,2 15,7 P(t)15 -4,5
B(t)1,6 20,9 P(t)20 -4,3
B(t)2,0 26,2 P(t)25 -4,6
B(t)2,4 31,4 P(t)30 -4,5
B(t)2,8 36,7 P(t)35 -4,6
B(t)3,2 41,9 P(t)40 -4,5
B(t)3,6 47,2 P(t)45 -4,7
B(t)4,0 52,4 P(t)50 -4,6
Растяжение при изгибе
B(tb)0,4 5,2 P(tb)5 -3,8
B(tb)0,8 10,5 P(tb)10 -4,8
B(tb)1,2 15,7 P(tb)15 -4,5
B(tb)1,6 20,9 P(tb)20 -4,3
B(tb)2,0 26,2 P(tb)25 -4,6
B(tb)2,4 31,4 P(tb)30 -4,5
B(tb)2,8 36,7 P(tb)35 -4,6
B(tb)3,2 41,9 P(tb)40 -4,5
B(tb)3,6 47,2 P(tb)45 -4,7
B(tb)4,0 52,4 P(tb)50 -4,6
B(tb)4,4 57,6 P(tb)60 +4,2
B(tb)4,8 62,9 P(tb)65 +3,3
B(tb)5,2 68,1 P(tb)70 +2,8
B(tb)5,6 73,4 P(tb)75 +2,2
B(tb)6,0 78,6 P(tb)80 +1,8
B(tb)6,4 83,8 P(tb)85 +1,2
B(tb)6,8 89,1 P(tb)90 +1,0
B(tb)7,2 94,3 P(tb)90 -4,6
B(tb)8,0 104,8 P(tb)100 -4,6

<*> Средняя прочность бетона R рассчитана при коэффициенте вариации V, равном 13,5%, и обеспеченности 95% для всех видов бетонов, а для массивных гидротехнических конструкций при коэффициенте вариации V, равном 17%, и обеспеченности 90%.

Приложение 2
Справочное

Соотношение между классами бетона по прочности

Привет всем данная таблица будет полезна тем, кто задумался какую марку бетона применять у себя в строительстве. Как его правильно укладывать  можно почитать в таких статьях как монолитное строитлеьство, вибрирование бетона, бетонные полы.

Соотношение между классами бетона по прочности на сжатие и растяжение и марками при нормативном коэффициенте вариации, равном 0,135

Класс бетона по прочности (В)

Средняя прочность бетона данного класса R, МПа (кгс/см2)

Ближайшая марка бетона по прочности (М)

Отклонения ближайшей марки бетона от средней прочности класса, % (R-M/R)*100

СЖАТИЕ

В3,5

4,6(45,84)

М50

-9,1

В5

6,5(65,48)

М75

-14,5

В7,5

9,8(98,23)

М100

-1,8

В10

13,1(130,97)

М150

-14,5

В12,5

16,4(163,71)

М150

+8,4

В15

19,6(196,45)

М200

-1,8

В20

26,2(261,93)

М250

+4,5

В25

32,7(327,42)

М350

-6,9

В30

39,3(392,90)

М400

-1,8

В35

45,8(458,39)

М450

+1,8

В40

52,4(523,87)

М550

-5,1

В45

58,9(589,35)

М600

-1,8

В50

65,5(654,84)

М700

-6,9

В55

72,0(720,32)

М700

+2,8

В60

78,6(785,81)

М800

-1,8

 Для бетонных полов в основном используют бетон марки В20 и В25.

С уважением Олег Клышко

Взаимосвязь между прочностью на сжатие и растяжение старого бетона в морской среде и прогнозом долговременной прочности

  • Журналы
  • Публикуйте у нас
  • Партнерские отношения с издателями
  • О нас
  • Блог

Достижения в области материаловедения и инженерии

+ Меню журналаPDF

Обзор журнала

Авторам Рецензентам Редакторам Содержание

Спецвыпуски

Подать заявкуУдивления в области материаловедения и инженерии / 2017 / СтатьяСтатья Разделы .

Прогнозирование прочности на сжатие и осадки бетона с помощью методов машинного обучения

Методы машинного обучения успешно применяются во многих инженерных дисциплинах. Прогноз прочности бетона на сжатие ( f c ) и осадки ( S ) важен с точки зрения желательности бетона и его устойчивости. Целями этого исследования были (i) определение наиболее успешной техники нормализации для наборов данных, (ii) выбор метода первичной регрессии для прогнозирования выходных данных f c и S , (iii) получение лучшее подмножество с методом выбора функций ReliefF и (iv) сравнение результатов регрессии для исходного и выбранных подмножеств.Экспериментальные результаты демонстрируют, что методы десятичного масштабирования и нормализации минимума и максимума являются наиболее успешными методами для прогнозирования прочности на сжатие и выходов осадки, соответственно. Согласно метрикам оценки, таким как коэффициент корреляции, среднеквадратичная ошибка и средняя абсолютная ошибка, метод нечеткой логики дает лучшие прогнозы, чем любой другой метод регрессии. Более того, когда входная переменная была уменьшена с семи до четырех с помощью метода выбора функций ReliefF, прогнозируемая точность была в пределах допустимой частоты ошибок.

1. Введение

Бетон — сложный композитный материал. Прогнозируемость свойств бетона крайне низкая. Поэтому сложно смоделировать конкретные свойства в соответствии с переменными воздействия. Самая большая проблема экспериментальных планов — большое количество переменных эффекта, влияющих на переменные отклика. Переменные с множественным эффектом увеличивают количество испытаний. Большое количество неконтролируемых переменных затрудняет получение реальной функции отклика.

Как правило, однократный метод используется в экспериментальных планах для определения свойств бетона. Основным недостатком этого подхода является то, что он не учитывает взаимодействие между факторами (условия взаимодействия). Чем больше количество контролируемых и неконтролируемых переменных воздействия, влияющих на свойства бетона, тем меньше прогнозируемая точность. Несмотря на это, было предложено несколько экспериментальных схем с учетом переменных контролируемых эффектов и условий взаимодействия между ними [1].

Машинное обучение (ML) — это очень многодисциплинарная область, состоящая из различных методов получения новой информации [2]. ML чаще всего используется для прогнозирования. Прогнозирование значений категориальных переменных называется классификацией, а прогнозирование значений числовых переменных — регрессией. Регрессия — это процесс анализа взаимосвязи между одной или несколькими независимыми переменными и зависимой переменной [3].

В последние годы методы машинного обучения стали популярными, поскольку они позволяют исследователям повысить точность прогнозирования свойств бетона [4] и используются для различных инженерных приложений [5, 6].Методы ML использовались для повышения точности прогноза свойств бетона [7–15], а также использовались данные, полученные из литературных источников. Однако Chopra et al. [16, 17] использовали данные, полученные в контролируемых лабораторных условиях.

Регрессионные модели обычно используются для предсказания прочности на сжатие высокопрочного бетона [18, 19]. Эти модели также демонстрируют, как прочность бетона на сжатие зависит от соотношений смеси [20]. Topçu и Sarıdemir [21] и Başyiit et al.[22] разработали модели с использованием методов нейронной сети (NN) и нечеткой логики (FL) для повышения точности прогноза прочности на сжатие бетона с минеральными добавками (летучая зола) и тяжелого бетона. Оба исследования пришли к выводу, что прочность на сжатие можно предсказать с помощью моделей, разработанных с помощью методов NN и FL, без каких-либо дополнительных экспериментов. NN более успешен, чем методы интеллектуального анализа данных, и не повышает точность прогнозирования прочности бетона на сжатие [15, 17, 23–26].Khademi et al. [27] сравнили методы множественной линейной регрессии, нейронной сети и адаптивной системы нейро-нечеткого вывода (ANFIS) для оценки прочности бетона на сжатие в течение 28 дней и сообщили, что модели NN и ANFIS обеспечивают надежные результаты.

Предыдущие исследования оценили количество материалов бетонных компонентов и сравнили их результаты с опубликованными данными. В этом исследовании методы регрессии ML сравнивались для прогнозирования значений прочности на сжатие и осадки кубических образцов.Образцы были подготовлены с учетом семи одновременно контролируемых переменных воздействия в лаборатории. Исследование было направлено на определение наиболее успешного метода регрессии путем сравнения дерева решений (DT), случайного леса (RF), машины опорных векторов (SVM), частичных наименьших квадратов (PLS), искусственных нейронных сетей (ANN), начальной агрегации (упаковки пакетов). ) и модели FL для прогнозирования значений прочности бетона на сжатие и осадки. Метрики R , RMSE и MAE использовались для сравнения точности прогнозов разработанных моделей.Наконец, уменьшение признаков было достигнуто методом выбора признаков. Затем показатели успешности модели сравнивались для прогнозирования прочности на сжатие и значения осадки с использованием меньшего количества переменных.

2. Материалы и методы
2.1. Экспериментальные наборы данных

Наборы данных, использованные для этого исследования, включали семь входных переменных (т. Е. W / C , C , f куб.см, FA, k k , CA и TA) и две выходные (ответные) переменные (т.е.е., f c и S ) для двух разных максимальных размеров агрегатов D макс. = 22,4 мм ( D 224 ) и D макс. = 11,2 мм ( D 112 ). Входные переменные были выбраны с учетом одновременно контролируемых переменных воздействия [28–30]. D-оптимальный план, полученный путем увеличения дробного факторного плана (2 7-3 ), использовался в качестве экспериментального плана.В D-оптимальном дизайне результаты испытаний 58 и 56 использовались для D 112 и D 224 соответственно. Каждый экспериментальный результат рассчитывался как среднее значение трех результатов, полученных в лабораторных условиях [28–30]. Свойства составляющих приведены в таблице 1 [28–30]. Аббревиатуры переменных эффекта и отклика, а также основная статистика наборов данных представлены в таблице 2.

2600

Модуль тонкости, k (-) Плотность частиц, ρ (кг / м 3 ) Водопоглощение, μ (кг / кг) Прочность на сжатие, f куб.см (МПа) Удельная поверхность Блейна, σ 2 / кг)

Агрегат
Базальт Щебень II 10.456 2872 0,0100
Щебень I 9,129 2878 0,0130
Щебень песчаный 5,198 2845 0,0220

Известняк Щебень II 10,181 2600 0,0120
Щебень I 7.107 2590 0,0170
Щебень песчаный 4,791 2550 0,0260

Песок 3,770 0,0140

Вяжущий материал
Цемент CEM V / A (SP) 32.5 Н 2990 0,0000 34,4 416,0
SDC 32,5 R 3160 0,0000 44,75 339,0
CEM I 42,5 R 3140 0,0000 55,1 379,0

Примесь
Суперпластификатор 1100 0.0000

Прочность на сжатие цемента Химическая промышленность примесь Прочность на сжатие примесь Тип агрегата

Данные Атрибут Аббревиатура Единица Мин. Макс. 4 μ σ

D 112 Вода / цемент W / C % 54.95 59,88 57,38 2,07 4,29
Содержание цемента C кг 330,00 345,00 337,72 6,31 39,76
f куб.см МПа 34,40 55,10 44,75 9,09 82,69
Мелкий заполнитель FA % 65.00 68,00 66,47 1,27 1,62
Модуль дисперсности k k 5,60 5,80 5,70 0,07 0,01 91
CA % 1,20 1,40 1,30 0,08 0,01
Прочность бетона на сжатие f c МПа 19.86 44,19 33,30 6,91 47,81
Величина спада S см 1,20 23,20 12,35 7,06 49,85
Тип агрегата TA 0: известняк, 1: базальт

D 224 Вода / цемент W / C % 50.00 54,95 52,60 2,11 4,46
Содержание цемента C кг 330,00 345,0 337,63 6,49 42,14
цемент f куб.см МПа 34,40 55,10 45,12 9,25 85,56
Мелкий заполнитель FA % 48.00 54,00 51,00 2,36 5,56
Модуль тонкости помола k k 6,60 6,80 6,70 0,09 0,01 91
CA % 1,20 1,40 1,230 0,09 0,01
Прочность бетона на сжатие f c МПа 26.59 53,87 40,38 8,12 65,92
Величина спада S см 2,60 21,70 13,33 6,56 43,00
TA 0: известняк, 1: базальт

μ : среднее значение, σ : стандартное отклонение и σ 2 : дисперсия.

3. Методы

В этом исследовании значения прочности на сжатие и осадки бетона были спрогнозированы с использованием регрессионных моделей ML, а именно дерева регрессии, RF, опорных векторных машин, искусственной нейронной сети, частичного наименьших квадратов, упаковка и FL. Наборы данных были случайным образом разделены на 70% для обучающего набора и 30% для независимого тестового набора. Данные обучения использовались для обучения модели машинного обучения. Данные независимых тестов были использованы для оценки производительности модели.10-кратная процедура перекрестной проверки помогла в оценке навыков модели машинного обучения.

Шаги предварительной обработки машинного обучения были применены к необработанным наборам данных, прежде чем их можно было использовать для обучения методу регрессии. Наборы данных не были нормально распределены в соответствии с результатами теста нормальности Шапиро-Уилка [31]. Многие методы нормализации были ранее разработаны для нормализации набора данных [32]. В этом исследовании были применены четыре различных метода нормализации (т. Е. Min-max, десятичный, сигмоидальный и z-показатель) для получения наиболее успешного метода нормализации для необработанного набора данных.Затем к нормализованным наборам данных был применен метод регрессии K-ближайшего соседа (KNN). Результаты прогнозов сравнивались для определения наиболее подходящего метода нормализации. Позже необработанные наборы данных были нормализованы с помощью определенной техники нормализации.

Модели регрессии ML были обучены предсказывать значения f c и S . Показатели коэффициента корреляции ( R ), среднеквадратичной ошибки (RMSE) и средней абсолютной ошибки (MAE) использовались для сравнения эффективности прогнозирования моделей.Согласно этим статистическим результатам был определен наиболее успешный метод регрессии для прогнозирования значений f c и S . После этого метод выбора признаков был использован для получения подмножества с меньшим количеством признаков, и была проверена точность прогноза. Все методы регрессии и вычисления выполнены с использованием языка программирования R [33]. Процесс прогнозирования показан на рисунке 1 в виде блок-схемы.


3.1. Методы нормализации

Нормализация — это этап предварительной обработки в ML. Методы нормализации используются там, где интервалы изменения переменных в наборе данных различаются. Когда среднее значение и дисперсия переменных значительно различаются, переменные с большим средним значением и дисперсией усиливают влияние на другие переменные. Это может привести к потере важных переменных из-за малых интервалов вариации. Это также может повлиять на успех моделей ML [34, 35]. Следовательно, регрессионные модели нормализуются методами нормализации числовых данных, чтобы стандартизировать влияние каждой переменной на результаты.В этом исследовании набор данных был нормализован с помощью методов нормализации min-max, decimal, sigmoid и z-score, а затем сравнивались их характеристики.

3.2. Методы машинного обучения

Метод регрессии машинного обучения оценивает выходное значение, используя входные выборки набора данных. Такую процедуру также называют обучающей выборкой. Цель метода регрессии — минимизировать ошибку между прогнозируемыми и фактическими результатами [36]. Здесь семь различных методов регрессии (т.е., DT, RF, машина опорных векторов, частичные наименьшие квадраты, искусственные нейронные сети, агрегация начальной загрузки (бэггинг) и FL) были использованы для прогнозирования значений прочности на сжатие и осадки бетона. Кроме того, был применен метод K-ближайшего соседа для определения подходящего метода нормализации для набора данных. Эти методы кратко описаны ниже.

Дерево решений (DT) [37] — это контролируемый алгоритм машинного обучения. Его можно использовать как для регрессии, так и для классификации. Целью алгоритма DT является разделение набора данных на более мелкие значимые части, где каждый вход имеет свою собственную метку класса (тег) или значение.Для разделения DT используются различные измерения, такие как коэффициент Джини и получение информации. Дерево регрессии — это тип DT и иерархическая модель контролируемого обучения. Деревья классификации и регрессии (CART), методы ID3 и C4.5 являются наиболее важными алгоритмами обучения, упомянутыми в литературе. В этом исследовании для регрессии используется модель CART [38].

Случайный лес (RF) [39] — это метод ансамбля, который объединяет множество DT. Его можно использовать как для регрессии, так и для классификации.Каждое DT в лесу создается путем выбора различных выборок из исходного набора данных методом начальной загрузки. Затем эти образцы обучаются с использованием набора атрибутов, выбранных механизмом упаковки. Впоследствии решения, принятые большим количеством отдельных деревьев, подвергаются голосованию. Таким образом, класс, получивший наибольшее количество голосов, представлен в качестве оценки класса сообщества.

Машина опорных векторов (SVM) была разработана Вапником [40]. Он применяется как для регрессии, так и для классификации.Метод SVM основан на поиске оптимальной гиперплоскости, которая максимизирует разницу между классами.

Регрессия методом частичных наименьших квадратов (PLS) [41] обобщает и объединяет атрибуты из анализа главных компонентов и множественной регрессии. Наиболее важной характеристикой метода PLS является его способность получить простую модель с несколькими компонентами, даже если переменные сильно коррелированы или линейно независимы.

Искусственные нейронные сети (ИНС) [42] включают систему множества взаимосвязанных нейронов.Нейроны связаны взвешенными звеньями. Архитектура ИНС состоит из входного, скрытого и выходного уровней. Многослойная нейронная сеть персептрона (MLP) является полностью связанной сетью прямого распространения. В основном он используется в сетевой архитектуре. Выход всех нейронов входного слоя масштабируется соответствующими весами соединений. Затем входные данные нейронов передаются на выходной слой. Функции активации используются для суммирования входных нейронных сигналов в выходном слое.

Агрегация бутстрапа (упаковка) была введена Брейманом [43] и может использоваться как для регрессии, так и для классификации. Пакетирование выполняется путем агрегирования результирующих правил прогнозирования с использованием образцов начальной загрузки из обучающей выборки.

Нечеткая логика (FL) — это метод машинного обучения, введенный Заде [44]. FL — это математический метод, используемый для анализа систем аналогично тому, как это делают люди. Поскольку многие проблемы не могли быть выражены точными математическими определениями, был разработан новый метод.В классическом подходе элемент является членом или не членом кластера, что делает результат равным нулю или единице. Однако в ФЗ ситуация выражается степенями членства, которые указывают на участие элемента в кластере. Функция принадлежности используется для отображения каждого элемента в непрерывный интервал от нуля до единицы. Другими словами, степень принадлежности элемента может изменяться как бесконечное число от нуля до единицы. Типичная нечеткая система состоит из базы правил, функций принадлежности и процедуры вывода.В этом исследовании метод Ванга и Менделя (WM) был использован для создания нечеткого правила.

K-ближайший сосед (KNN) [45] — это алгоритм на основе экземпляров, который может применяться как для регрессии, так и для классификации. Метод KNN выполняет поиск точек k-данных, ближайших к тестируемому объекту, и использует характеристики этих соседей для классификации нового объекта. Для этого измеряется расстояние между каждым экземпляром в наборе обучающих данных и тестовым экземпляром. При этом было выбрано k = 3, 5 и 7.Евклидово расстояние использовалось как мера расстояния. Функция knn.reg использовалась в пакете «FNN» [46]. Подробная информация о методах регрессии ML, применяемых в этом исследовании, представлена ​​в таблице 3.


Модель Метод Требуемый пакет Параметр настройки

Деревья классификации и регрессии (CART) rpart CRAN method = «anova»
Random forest (RF) rf Caret ntree = 100
Машина опорных векторов (SVM ) svmLinear, svmPoly Caret gamma = 0.001, стоимость = 100
Метод наименьших квадратов (PLS) pls Caret tuneLength = 20
Искусственная нейронная сеть (ANN) mlp RSNNS size = 5, maxit = 100, learnFuncParams = 0.1
Агрегирование начальной загрузки (упаковка) упаковка ipred na.action = na.rpart
method.type = «WM», num.labels = 7
Нечеткая логика ( FL) фрб.узнать frbs max.iter = 30
step.size = 0,01,
градиентный спуск = 00,1
type.implication.func = «ZADEH»

3.3. Метрики оценки

Чтобы оценить прогнозируемые значения методов регрессии, фактические и прогнозируемые значения сравнивались. В этом исследовании для оценки точности прогноза использовались показатели R, , RMSE и MAE [47]. Параметры модели были оптимизированы для максимального значения R , самого низкого RMSE и самого низкого MAE.Все они были рассчитаны по

.

Исследование прочности на сжатие карьерной пыли как мелкого заполнителя в бетоне

Концепция замены природного мелкого заполнителя карьерной пылью, которая подчеркивается в исследовании, может повысить потребление карьерной пыли, образующейся в карьерах. За счет замены карьерной пыли можно уменьшить потребность в площади свалки, а также решить проблему естественного дефицита песка. Доступность песка по низкой цене в качестве мелкого заполнителя в бетоне не подходит, и это причина для поиска альтернативного материала.Карьерная пыль позволяет использовать альтернативный материал в качестве замены песка по очень низкой цене. Это даже приводит к тому, что пыль с дробилки сбрасывается в одном месте, что приводит к загрязнению окружающей среды. По результатам проведенных экспериментальных исследований сделан вывод о том, что карьерную пыль можно использовать как замену мелким заполнителям. Установлено, что замена 40% мелкого заполнителя карьерной пылью дает максимальный результат по прочности, чем у обычного бетона, а затем снижается с 50%. Прочность на сжатие определяется количественно для различных процентных соотношений и марок бетона путем замены песка карьерной пылью.

1. Введение

Карьерная пыль является побочным продуктом процесса дробления и представляет собой концентрированный материал для использования в качестве заполнителей для бетонирования, особенно в виде мелких заполнителей. При разработке карьеров камень дробился до различных размеров; образующаяся пыль называется карьерной пылью и образуется как отходы. Таким образом, он становится бесполезным материалом, а также приводит к загрязнению воздуха. Поэтому при строительных работах следует использовать карьерную пыль, что снизит стоимость строительства, сэкономит строительные материалы и можно будет правильно использовать природные ресурсы.Большинство развивающихся стран вынуждены заменить мелкозернистый заполнитель в бетоне другим материалом, также в некоторой степени или полностью без ущерба для качества бетона. Карьерная пыль используется для различных видов деятельности в строительной отрасли, таких как строительные материалы, материалы для строительства дорог, заполнители, кирпичи и черепица.

Настоящая исследовательская работа посвящена в основном влиянию различной пропорции замещения песка карьерной пылью на свойства бетона.Настоящее исследование планируется для изучения эффектов добавления карьерной пыли в обычный бетон и оценки скорости развития прочности на сжатие.

2. Обзор литературы

Пригодность карьерной пыли в качестве материала для замены песка показывает, что улучшаются механические свойства, а также модуль упругости. Оптимальная прочность на сжатие достигается за счет замены мелкого заполнителя карьерной пылью в соотношении 60: 40, как это сделано в Hmaid Mir [1].

Felekoglu et al.[2] отметили, что заделка карьерных отходов при том же содержании цемента в целом снизила потребность в суперпластификаторах и улучшила 28-дневную прочность на сжатие SCC. Смеси SCC нормальной прочности, которые содержат приблизительно 300–310 кг цемента на кубический метр, могут быть успешно приготовлены с использованием большого количества карьерных отходов. Сукумар и др. [3] обнаружили, что отношения были установлены для увеличения прочности на сжатие при преждевременном выдерживании (от 12 часов до 28 дней) для различных марок смесей SCC и сравниваются с формулой Кодекса IS для прямого бетона согласно IS: SP 23–1982.Ho et al. [4] пояснили, что гранитная мелочь может быть использована в производстве SCC. Однако важно отметить, что как отходы свойства каменной мелочи могут изменяться со временем. Затем, после этого, тонкость гранитной мелочи может решить проблемы долговечности, такие как реакции кремнезема и щелочи. Эти два вопроса необходимо будет решить, если материал будет использоваться с уверенностью.

Использование карьерной пыли в бетоне рекомендуется особенно в регионах, где трудно найти песок (Dehwah [5]).

Muhit et al. [6] определили, что переход от сита 200 мм используется в качестве замены цемента, тогда как задержка с сита 100 мм используется как замена песка. Цемент заменен каменной пылью на 3, 5 и 7 процентов. Аналогичным образом, песок был заменен каменной пылью в процентах от 15 до 50 с увеличением на 5 процентов. Результат испытания показывает, что прочность на сжатие формы с 35% песка и 3% цемента, заменяющего пыль, увеличивается до 21,33% и 22,76% в этом порядке по сравнению с обычной формой для раствора через 7 и 28 дней для прочности на разрыв, которая увеличилась до 13.47%.

Укпата и Эфраим [7] определили свойства прочности на изгиб и растяжение по сравнению с обычным бетоном. Следовательно, конкретная пропорция латеритного песка и карьерной пыли может быть использована для строительства при условии, что в смеси сохраняется содержание латеритного песка ниже 50%. И прочность на изгиб, и прочность на разрыв повышаются с увеличением содержания латерита.

Согласно Soutsos et al. [8], физические характеристики переработанных агрегатов деструкции могут неблагоприятно влиять на свойства блоков.Тем не менее, уровни замены заполнителей из карьера на переработанные для разрушения заполнители показали, что это не окажет значительного вредного воздействия на прочность на сжатие.

Наблюдается постоянное увеличение прочности простого бетона, когда природный песок полностью заменяется карьерной пылью (Chitlange и Pajgade [9]).

Бетон, содержащий карьерную пыль в качестве мелкого заполнителя, может быть эффективно использован в строительной отрасли с использованием материалов хорошего качества, соответствующей дозировки суперпластификатора, соответствующих методов смешивания и надлежащего отверждения, тем самым обеспечивая устойчивое развитие против загрязнения окружающей среды (Деви и Каннан [10]) .

Исследование предполагает, что каменная пыль может быть заменена до 50% без какого-либо влияния на механические и физические свойства, а экономическая экономия также составит 56%, как обсуждалось Нанда и др. [11].

Исследование Ilangovana et al. [12] уделяет внимание физико-химическим свойствам карьерной пыли в соответствии с требованиями нормативных положений, которые выполняются. 100% замена песка карьерной пылью дает лучшие результаты с точки зрения исследования прочности на сжатие.

3. Испытания на карьерной пыли

Карьерная пыль — это результат работы дробилок при разработке карьеров. Карьерная пыль была получена из близлежащих карьеров в таких местах, как район Паритала, Мандал Канчикачерла, Виджаявада (сельский район). Настоящие исследования направлены на изучение влияния карьерной пыли при ее частичном замещении песком в бетоне. Образцы карьерной пыли, собранные в районе Паритала, были изучены и сопоставлены с точки зрения геотехнических свойств. При исследовании прочности на сжатие использовались физические свойства зоны II после карьерной пыли.Программа предполагает отливку и испытание образцов кубиков в каждом наборе, состоящем из 3 кубиков. Разница в стандартном отклонении прочности более 10 Н / мм 2 не учитывается для каждого набора из всей серии. Кубики были отлиты из стандартных кубиков размером 150 мм × 150 мм × 150 мм. Получен удельный вес песка и карьерной пыли 2,62 и 2,70 для классифицированного типа Зона II. Для приготовления смеси используется цемент марки 53. Отверждение производилось обычным влажным отверждением бетонной смеси.Для испытаний образцов кубиков использовалась машина для испытаний на сжатие мощностью 2000 кН. Набор серий выглядит следующим образом: (a) В первой серии изучается бетон марки M30 с 20, 25 и 30 процентной заменой карьерной пыли, испытанной в течение 3, 7, 28 и 60 дней, а также представлены результаты. (b) Во второй серии изучается бетон марки M25 с 20, 25 и 30-процентным замещением карьерной пыли, испытанной в течение 3, 7 и 28 дней, и представлены результаты. (c) В третьей серии используются марки бетона марок М20, М25 и М30 с 20, 25 и 30% заменой карьерной пыли за счет изменения водоцементного отношения 0.45 и 0,50 изучены и представлены результаты. (D) В четвертой серии изучаются марки бетона марок М20, М30 и М40 с 20, 30 и 40 процентной заменой карьерной пыли с водоцементным соотношением 0,45 и представлены результаты. (e) В пятой серии изучается марка бетона M20 с 10-процентным приращением до 100-процентного замещения карьерной пыли и представлены результаты.

4. Обсуждение результатов

(a) Результаты испытаний на прочность на сжатие карьерной пыли (кубики) были получены в первой серии, где бетон марки M30 с 20, 25 и 30-процентной заменой карьерной пыли, испытанной в течение 3 лет. дней, 7 дней, 28 дней и 60 дней изучается, и результаты представлены.Образцы были отлиты из обычных материалов; то есть мелкозернистый заполнитель представляет собой природный речной песок марки M30 с использованием обычного портландцемента (OPC).

С увеличением возраста бетона прочность на сжатие увеличивается до 30% замещения карьерной пыли как мелкого заполнителя. Частичная замена карьерной пыли обеспечила 60-дневную максимальную прочность на сжатие при уровне замены 30%. На рис. 1 показана прочность на сжатие марки М20 при разном возрасте бетона по степени замены до 30%.


(b) Результаты испытаний карьерной пыли на сжатие (кубики) на сжатие были получены во второй серии, где бетон марки M25 с заменой карьерной пыли на 20, 25 и 30 процентов испытывался в течение 3 дней, 7 дней, и 28 дней изучается, и результаты представлены.

При наблюдении 20% карьерной пыли (7 дней) средняя прочность на сжатие составляет 29,62 Н / мм 2 , тогда как для природного песка — 28,44 Н / мм 2 . Для 25% карьерной пыли значение увеличилось до 30.81 Н / мм 2 . Наконец, для 30% карьерной пыли прочность увеличилась до 32,88 Н / мм 2 . Следовательно, карьерную пыль можно эффективно использовать для замены природного песка без снижения прочности бетона. Небольшие колебания наблюдаются в прочности на сжатие в бетоне в возрасте 3 и 7 дней. По мере того как возраст бетона увеличивается, прочность на сжатие до 30 процентов замены карьерной пыли также увеличивается. Частичная замена карьерной пыли дала максимальную прочность на сжатие в течение 28 дней при уровне замены 30%.Из рисунка 2 видно, что прочность на сжатие марки М25 также наблюдалась при изменении возраста бетона по степени замещения до 30%.


(c) Результаты прочности на сжатие карьерной пыли (кубики) были получены в третьей серии, где марки бетона марок M20, M25 и M30 с заменой карьерной пыли на 20, 25 и 30 процентов, а также удобоукладываемость. изучаются путем варьирования водоцементного отношения 0,45 и 0,50, и представлены результаты.

Когда 40% песка заменяется карьерной пылью, есть отклонение от 10% до 15% прироста прочности на сжатие для 0.45 в / ц и 0,50 в / в. Частичная замена карьерной пыли дала пик прочности на сжатие в течение 28 дней при уровне замены 40% и снижается при замене на 50%. На рис. 3 показано соотношение прочности на сжатие как для обычного бетона, так и для бетона из карьерной пыли в возрасте 28 дней для бетона марок M30, M25 и M20 для различных соотношений в / ц 0,45 и 0,5.


Для марки M20 и вязкости 0,5 обычная удобоукладываемость бетона составляет 0,95. Для 20% карьерной пыли удобоукладываемость равна 0.94. Дальнейшая удобоукладываемость снижена до 0,93 для 30% замененного бетона. Для 40% карьерной пыли удобоукладываемость бетона составляет 0,90, а для 50% замены карьерной пыли коэффициент уплотнения составляет 0,89.

Для марки M25 и вязкости 0,5 обычная обрабатываемость бетона составляет 0,98. Для 20% карьерной пыли удобоукладываемость составляет 0,98. Дальнейшая удобоукладываемость снижается до 0,97 для 30% замененного бетона. Для 40% карьерной пыли удобоукладываемость бетона составляет 0,97, а для 50% замены карьерной пыли — 0.Коэффициент уплотнения 96.

Для марки M30 и вязкости 0,5 обычная обрабатываемость бетона составляет 0,97. Для 20% карьерной пыли удобоукладываемость составляет 0,94. Дальнейшая удобоукладываемость снижается до 0,93 для 30% замененного бетона. Для 40% карьерной пыли удобоукладываемость бетона составляет 0,93, а для 50% замены карьерной пыли коэффициент уплотнения 0,87.

(d) Результаты прочности на сжатие бетона из карьерной пыли (кубики) были получены в четвертой серии, где марки бетона марок М20, М30 и М40 с заменой карьерной пыли на 20, 30 и 40 процентов водоцементным соотношением. из 0.45 сосредоточены, и результаты представлены.

Наблюдения также были сосредоточены на изменении марок бетона путем замены карьерной пыли. Смена марок до 40 процентов замены увеличивает прочность на сжатие. На рис. 4 показана прочность на сжатие бетона различной марки и возраста при уровне замены до 40%. Прочность на сжатие марки М30 дает лучшие результаты, чем у бетона марки М40. Наблюдение здесь на этом графике относительно прочности на сжатие до 40% — это увеличение для изменений марки, таких как M20, M30 и M40.


(e) Результаты прочности на сжатие карьерной пыли (кубики) были получены в пятой серии, где концентрируется бетон марки М20 с 10-процентным приращением до 100-процентного замещения карьерной пыли и представлены результаты.

Целью исследования было наблюдение за прочностными характеристиками карьерной пыли при сжатии путем изменения полного процентного замещения. Результаты показывают увеличение прочности до 40 процентов, а затем дальнейшее снижение прочности на сжатие с изменением возраста для бетона марки М20.На рис. 5 показана прочность на сжатие бетона различного возраста при 100-процентной замене карьерной пыли.


5. Выводы

Концепция замены естественного мелкозернистого заполнителя карьерной пылью, выделенная в настоящем исследовании, может улучшить использование образующейся карьерной пыли, тем самым уменьшив потребность в площади свалки и сохранив труднодоступный природный песок. развитие. Прочность бетона в основном зависит от склеивания мелких заполнителей, заполняющих пустоты между крупными заполнителями.

Было обнаружено, что прочность бетона выше для в / ц 0,45 по сравнению с 0,5 для в / ц. По мере увеличения количества воды прочность на сжатие уменьшается при замене карьерной пылью. Это связано с водопоглощением карьерной пыли. Хорошо известно, что соотношение в / ц увеличивается с уменьшением прочности. Но наблюдение относительно прочности на сжатие карьерной пыли по сравнению с песком является нелинейным.

На основании экспериментального исследования сделан вывод, что карьерная пыль может использоваться в качестве замены мелкого заполнителя.Установлено, что 40% замена песка карьерной пылью дает максимальный результат по прочности по сравнению с обычным бетоном, а затем снижается с 50%. Результаты показали, что замена песка карьерной пылью на 40% вызывает более высокую прочность на сжатие, а удобоукладываемость бетона снижается по мере увеличения замены. Таким образом, воздействие на окружающую среду и количество отходов могут быть значительно уменьшены.

Конкурирующие интересы

Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих интересов.

.

Экспериментальное исследование прочности на сжатие бетона с большой подвижностью с использованием метода неразрушающего контроля

Завершено экспериментальное исследование кубиков бетона с большой подвижностью C20, C25, C30, C40 и C50, поступивших из лаборатории и со строительной площадки. Неразрушающий контроль (NDT) был проведен с использованием методов ударного отбойного молотка (IRH), чтобы установить корреляцию между прочностью на сжатие и числом отскока. Построена локальная кривая для измерения силы метода регрессии и доказана его эффективность.Представленный метод отскока прост, быстр и надежен и охватывает широкий диапазон прочности бетона. Метод отскока можно легко применить к бетонным образцам, а также к существующим бетонным конструкциям. Окончательные результаты сравнивались с предыдущими из литературы, а также с фактическими результатами, полученными на образцах, извлеченных из существующих структур.

1. Введение

Прямое определение прочности бетона подразумевает, что образцы бетона должны быть нагружены до разрушения.Таким образом, определение прочности бетона требует отбора, отправки и испытания специальных образцов в лабораториях. Эта процедура может привести к фактической прочности бетона, но может вызвать проблемы и задержку в оценке существующих конструкций. По этой причине были разработаны специальные методы, в которых были предприняты попытки измерить некоторые свойства бетона, отличные от прочности, а затем связать их с прочностью, долговечностью или любым другим свойством. Некоторые из этих свойств — твердость, число отскока, устойчивость к проникновению или ударам, резонансная частота и способность пропускать ультразвуковые импульсы через бетон.Однако термин «неразрушающий» [1–3] применяется к любому испытанию, которое не повреждает и не влияет на структурное поведение элементов, а также оставляет структуру в приемлемом для клиента состоянии. Однако успешным неразрушающим испытанием является тот, который может применяться к бетонным конструкциям в полевых условиях, быть портативным и легко управляемым с наименьшими затратами.

Среди доступных неразрушающих методов отбойный молоток является наиболее часто используемым на практике.Испытание отбойного молотка описано в ASTM C805 [4] и BS 1881: Часть 202 [5]. Испытание классифицируется как испытание на твердость и основано на том принципе, что отскок упругой массы зависит от твердости поверхности, о которую она сталкивается. Энергия, поглощаемая бетоном, зависит от его прочности [6]. Несмотря на кажущуюся простоту, испытание отбойным молотком связано со сложными проблемами удара и связанного с ним распространения волны напряжения.

Не существует однозначной связи между твердостью и прочностью бетона, но зависимости экспериментальных данных могут быть получены для данного бетона.Однако это соотношение зависит от факторов, влияющих на поверхность бетона, таких как степень насыщения, карбонизация, температура, подготовка и расположение поверхности, а также тип отделки поверхности [7]. На результат также влияют тип заполнителя, пропорции смеси и наклон молота. Следует избегать участков с сотами, чешуйками, шероховатой текстурой или высокой пористостью. Бетон должен быть примерно одинакового возраста, влажности и степени карбонизации (обратите внимание, что карбонизированные поверхности дают более высокие показатели отскока).Ясно, что число отскока отражает только поверхность бетона. Из-за сложности получения соответствующих данных корреляции в данный момент отбойный молоток наиболее полезен для быстрого обследования больших площадей однотипных бетонных конструкций в рассматриваемой конструкции. Невилл [8] представил преимущества использования отбойного молотка в бетоне и заявил, что это испытание само по себе не является испытанием на прочность и не следует принимать преувеличенные заявления о его использовании в качестве замены испытания на сжатие.

Одним из последних достижений в бетонной промышленности стало использование летучей золы и порошкообразного известняка в качестве частичной замены портландцемента при производстве бетонной смеси. Этот новый бетон широко используется в Китае для строительства мостов и морских сооружений. Анализ прочности на сжатие и затрат показал, что производитель бетона может добиться значительной экономии кремнезема в бетонной смеси.

В этой работе автор использовал отбойный молоток, чтобы получить подходящую, надежную простую диаграмму для оценки прочности бетона с большой подвижностью.В данной статье представлено экспериментальное исследование применения методов отбойного молотка в составе бетона с высокой подвижностью C15, C20, C30, C40 и C50 в соответствии со Стандартом для метода испытаний механических свойств на обычном бетоне, GBT50081-2002. [9], и Технические условия для проверки прочности бетона на сжатие методом отскока, JGJ / T 23-2001 [10].

2. Экспериментальная программа
2.1. Материалы и пропорции смеси

В этом исследовании все образцы были изготовлены из местных материалов, которые включали следующее: Китайский стандарт (GB175-2007) [11] Использовался портландцемент.Мелкие заполнители представляли собой природный речной песок (модуль крупности 2,6) и крупный заполнитель из местных природных источников или твердый известняк (диаметр от 5 до 20 мм). Пропорции смеси и основные параметры, перечисленные в таблице 1, должны были быть приняты.


Цемент Песок Летучая зола Вода
(кг / м 3 ) (кг / м 3 ) (кг / м 3 ) (кг / м 3 )

C15 220 642 110 180 ~ 190
C20 290 615 80 180 ~ 190
C30 390 587 70 180 ~ 190
C40 410 568 70 170 ~ 180
C50 480 520 60 170 ~ 180

2.2. Испытательные образцы и программы испытаний

Были подготовлены пять наборов больших подвижных бетонных кубов C20, C25, C30, C40 и C50 (150 мм × 150 мм × 150 мм). Каждый набор состоял из 21 экземпляра. Образцы были отлиты в стальных формах, уплотнены внешней вибрацией и извлечены из формы через 24 часа. Все образцы выдерживались при температуре 20 ± 3 ° C и относительной влажности 95% в течение 27 дней.

Метод испытания начинается с тщательного выбора и подготовки бетонной поверхности для испытания.После того, как поверхность выбрана, ее следует обработать абразивным камнем, чтобы испытательная поверхность была гладкой. Затем прикладывают фиксированное количество энергии, прижимая молоток к испытательной поверхности. Плунжер должен ударяться перпендикулярно поверхности. На результат влияет угол наклона молотка. После удара следует записать число отскока. В соответствии с JGJ / T 23-2001 необходимо снять не менее 16 показаний с каждой тестируемой зоны. На рис. 1 показан образец бетона на испытательной машине.


2.3. Программа исследований

Фактическое состояние участков показывает, что полученные материалы сильно различаются. К ним относятся различия в качестве бетона и качества изготовления, в некоторых случаях отсутствие технологии, неправильные измерения объемов используемых в смесях количеств, периодический надзор и неправильные методы производства бетона, обычно заканчивающиеся низкой или средней степенью контроля качества [ 12]. Следовательно, необходимо было разработать программу исследований, которая не зависит от предыдущей истории испытуемого образца, и следовать ей.

Целью исследования было получить простую кривую отскока между числом отскока через бетон и прочностью на сжатие бетона с большой подвижностью. Кривая отскока должна быть как можно более простой, чтобы ее могли легко использовать инженеры, работающие на месте. Кроме того, диаграмма была использована позже для оценки прочности некоторых образцов бетона. Процедура, которой следовали во время экспериментов, состояла из следующих шагов: (1) Из различных бетонных смесей были приготовлены стандартные кубики со стороной 150 мм.(2) Бетонные кубики, изготовленные в условиях стройплощадки, были доставлены с разных площадок для испытаний. (3) Каждая из двух противоположных граней куба была подготовлена ​​для испытания отбойным молотком. (4) Кубики были помещены в испытательную машину и была приложена небольшая нагрузка (30 ~ 80 кН). Число отскока было получено путем измерения двух граней куба. Отбойный молоток был горизонтальным во всех измерениях. Результаты теста числа отскоков оценивались в соответствии с правилами JGJ / T 23-2001.(5) После завершения неразрушающего контроля каждого куба куб был нагружен до отказа и была записана максимальная нагрузка. (6) Результаты были нанесены, как показано на рисунках 2 и 3. Были получены новые образцы, которые были испытаны таким же образом. для проверки результатов, полученных по кривой. (7) Из конструкций было взято шесть образцов, была получена эквивалентная кубическая прочность для каждого образца, и результаты были представлены в таблице 3.



3. Результаты и обсуждения

Калибровочные кривые для каждого метода отскока построены с использованием регрессионного анализа.Влияние степени карбонизации было представлено построением средних значений числа отскока в зависимости от прочности на сжатие. В таблице 2 представлены различные модели регрессии кривой отскока между числом отскока бетона с большой подвижностью и прочностью на сжатие бетона с большой подвижностью в соответствии с экспериментальными данными.

Мощность

Регресс-модель Функциональное выражение Корреляционный коэффициент Средняя относительная ошибка (%) Относительная стандартная ошибка (%)

Экспоненциальная функция 0.824 12,43 15,33
Экспоненциальная функция 0,850 11,88 14,7
Функция логарифма 0,868 11,21 16,88
0,850 11,17 14,05
Степенная экспоненциальная функция 0,824 12,43 15.33
Комплексно-экспоненциальная функция 0,852 11,04 13,75


Название компонента Глубина карбонизации Прочность на сжатие при раздавливании По DBJ14-026-2004 По (1) Погрешность (%)
(мм) (МПа) (МПа) (МПа) ) Уравнение (1) DBJ14-026-2004

Колонка 1-А 39.5 6,0 34,3 26,6 32,9 4,0 22,6
Колонка 3-B 38,6 6,0 35,1 25,5 31,5 10,2 27,6
Колонка 5-C 39,5 5,0 33,2 28,4 34,0 2,5 14,5
Колонка 8-D 39,3 5.5 37,5 27,2 33,2 11,6 27,5
Колонка 10-E 38,9 6,0 35,8 25. 8 32,0 10,6 28,0
Колонка 15-F 40,2 4,5 36,2 30,4 35,8 1,2 16,1
Средняя относительная погрешность 6,7 22,7

3.1. Графическое представление

Как показано в Таблице 2, наиболее подходящая кривая, которая представляет соотношение между числом отскока и прочностью бетона на сжатие, представляет собой кривую, которая имеет следующее уравнение: где — прочность на сжатие, — число отскока, — глубина карбонизации. Значение коэффициента корреляции оказалось равным 0,852. Относительная стандартная ошибка составила SE = 13,75%.

3.2. Обсуждение

Очевидно, что кривая наилучшего соответствия IRH показала лучшую корреляцию.Модель регрессии, полученная с использованием IRH, более точна и дает результаты, более близкие к экспериментальным, чем результаты, полученные из JGJ / T 23-2001.

4. Инженерный пример

Торговая площадка A представляет собой бетонные каркасные конструкции, и расчетная прочность бетона на сжатие в колонне составляет C30. Дата отливки — 04.08.2006, дата испытаний методом отскока — 22.12.2006, дата испытаний методом колонкового бурения — 23.12.2006. Применение метода к 6 образцам, взятым из существующих конструкций, представлено в таблице 3.В таблице 3 также показано сравнение результатов, полученных с использованием следующего: (a) использование (1), (b) использование графика, приведенного в DBJ14-026-2004 [12], и (c) прочность на сжатие при раздавливании бетон. Из таблицы 3 видно, что прогнозируемые значения близки к наблюдаемым значениям прочности на сжатие при раздавливании (после корректировки значений для оценки прочности куба).

Расхождение между фактическими и прогнозируемыми результатами может быть связано с тем фактом, что образцы из существующих конструкций являются стержнями, а прочность куба на сжатие при раздавливании была получена с использованием различных поправок, внесенных в спецификации.

5. Заключение

Разработка кривых для адаптации методов испытаний на отскок для требуемых бетонных смесей с большой подвижностью позволила выявить следующие моменты. (1) Использование отбойного молотка подходит для оценки и прогнозирования прочности бетона с большой подвижностью, что делает инженерное решение довольно легко. Использование методов отбойного молотка дает более надежные и близкие результаты к реальной прочности. (2) Нет необходимости знать водоцементное соотношение бетона, поскольку для конкретного бетона каждое значение вода / цемент дает только одно значение. силы, которая связана только с одним значением числа отскока.(3) Метод числа отскока кажется более эффективным для прогнозирования прочности бетона в определенных условиях и даже в этих условиях. Никогда не следует пытаться использовать ударный отбойный молоток для оценки прочности монолитного бетона, если нет специальной калибровочной таблицы, а затем рекомендуется использование только этого метода. (4) Использование метода числа отскока дает результаты, которые надежны и близки к истинным значениям. Кроме того, был достигнут приемлемый уровень точности оценки прочности бетона.Следовательно, полученная регрессионная модель для оценки прочности может быть безопасно использована для оценки прочности бетона для инженерных исследований бетона. (5) Лучшие результаты прогнозирования прочности получены для расчетной прочности куба дробления. Метод может быть расширен для проверки существующих конструкций путем проведения прямых измерений на бетонных элементах.

Благодарности

Данная исследовательская работа была совместно поддержана Научным фондом творческих исследовательских групп Национального фонда естественных наук Китая (грант №51121005), Национальный фонд естественных наук Китая (гранты № 51208273, 51222806), проект Программы высшего образования и технологий провинции Шаньдун (грант № J12LG07) и Программа для выдающихся талантов нового века в университетах (грант № . NCET-10-0287).

.

Отправить ответ

avatar
  Подписаться  
Уведомление о