导读:本文包含了锈蚀钢筋论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:盾构隧道,钢筋锈蚀,纵缝接头,管片
锈蚀钢筋论文文献综述
郑勇波,白廷辉,李晓军[1]（2019）在《钢筋锈蚀对上海地铁盾构隧道纵缝接头抗弯力学性能影响研究》一文中研究指出为研究钢筋锈蚀后上海地铁盾构隧道纵缝接头抗弯力学性能退化规律,基于地铁盾构隧道环境条件及空间分布,对管片进行氯盐侵蚀加速钢筋锈蚀试验,并以此为基础进行纵缝接头正弯矩足尺试验。建立纵缝接头叁维数值精细化计算模型,并分析钢筋锈蚀影响下地铁盾构隧道纵缝接头的力学性能退化状况。对足尺试验和数值计算结果进行对比分析,结果表明:1)在正弯矩作用下,钢筋锈蚀后纵缝接头的变形规律具有明显的阶段性特征。足尺试验中,纵缝接头变形可以划分为3个阶段。数值计算中,可定义6个特征点,纵缝接头变形划分为7个阶段。2)纵缝接头变形前6个阶段,钢筋锈蚀对主要变形特征值无明显影响。至最后一个阶段,随着钢筋锈蚀层厚度的增加,螺栓应变及极限承载力均减小。螺栓应变最大值减幅较大,极限承载力减幅较小。3)钢筋锈蚀后纵缝接头在正弯矩作用下,主要破坏形式为螺栓拉弯、端肋被拉断、外表面边缘混凝土剥离及压碎。(本文来源于《隧道建设(中英文)》期刊2019年11期）
闫肃,姜浩,赵月明,孙嘉兴,甘宗勇[2]（2019）在《关于钢筋在海边锈蚀的问题》一文中研究指出钢筋混凝土是一种广泛应用于桥梁、建筑、平台及地下结构,如隧道、钢筋混凝土管道等领域的结构材料。一般来说,钢筋混凝土是一种坚固实用的材料,可以抵抗住许多恶劣环境,如高山和冰冻气候。近来发现,尽管大部分钢筋混凝土结构表现出良好的长久性能和承重能力,但仍然有许多沿海的工程因钢筋锈蚀,影响工期进度,更加大了投资。总结原因是因混凝土自身的含水量和海水的氯离子侵入混凝土而引起钢筋保护层的破坏。下面就来讨论一下钢筋锈蚀的过程与机理和预防。(本文来源于《居舍》期刊2019年33期）
张鹏飞,冷玲倻[3]（2019）在《锈蚀钢筋混凝土柱地震作用下滞回行为研究》一文中研究指出在地震作用下锈蚀钢筋混凝土柱的耐久性问题作为针对钢筋混凝土耐久性研究的重要问题之一越来越受到人们的关注。钢筋混凝土中的钢筋在受到锈蚀后,将会导致其力学性能变差,从而影响到整个钢筋混凝土柱的力学性能。尤其是在遭遇地震的情况下,受到地震的影响,钢筋混凝土柱的受力将会变得极其复杂,所以针对在地震下锈蚀钢筋混凝土柱的滞回特性研究是很有必要的。(本文来源于《科技经济导刊》期刊2019年32期）
辛景舟,苏欣,周建庭,付雷[4]（2019）在《锈蚀钢筋混凝土结构抗力衰变综述(Ⅱ):构件层次》一文中研究指出为准确预测钢筋混凝土构件的时变抗力,回顾了锈蚀钢筋混凝土构件力学性能的研究现状,总结了既有锈蚀钢筋混凝土结构的梁、柱抗力衰变模型,指出了现阶段研究存在的不足及有待进一步探讨的方向.结果表明:腐蚀影响下的结构抗力衰变模型的建立尚未达成统一共识;抗力衰变研究主要关注承载力、变形等外部宏观力学性能的演化,对破坏过程中内部细/微观损伤研究相对较少;劣化钢筋混凝土构件试验多采用小比例模型,存在一定的尺寸效应;传统的室内加速锈蚀不足以满足实际构件性能演化的模拟需要,依托人工环境模拟试验平台,应综合考虑外部荷载与内部劣化的耦合影响,开展更为先进的加速锈蚀试验.(本文来源于《江苏大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
申家玮,彭建平,VOELKER,Christoph,郭建强[5]（2019）在《多传感器钢筋锈蚀无损检测数据的机器学习》一文中研究指出在对多传感器无损检测数据进行自动评估的过程中,由于数据本身的复杂性高,所以传统算法的计算效率及准确性低下。基于多传感器钢筋混凝土锈蚀试验所得的无损检测数据,设计了基于逻辑回归算法的决策树算法及Boosting模型,并将其结果与基本的逻辑回归算法的结果进行量化、比较和分析。结果表明:与通过小型异构数据集训练出的具有复杂决策边界的决策树算法相比,简单稳健的逻辑回归算法得到的分类效果更优,而通过Boosting模型可以进一步改善逻辑回归算法分类效果并实现数据的自动评估。(本文来源于《无损检测》期刊2019年11期）
刘斌云,王鑫,万其微[6]（2019）在《基于ABC-BP神经网络预测钢筋锈蚀程度》一文中研究指出将人工蜂群算法与BP神经网络原理相结合,设计了预测精度更高的ABC-BP神经网络,基于室内加速锈蚀实验所获得相关数据,建立了预测钢筋锈蚀程度的网络模型。利用MATLAB平台进行仿真训练,提取训练完成后的网络权值,研究了综合因素条件下混凝土内钢筋锈蚀程度与多个影响因素之间的关系。结果表明,ABC-BP神经网络较BP神经网络具有更高的预测精度,裂缝宽度对钢筋混凝土锈蚀程度影响较大,因此ABC-BP神经网络可用于预测钢筋混凝土构件锈蚀程度。(本文来源于《合成材料老化与应用》期刊2019年05期）
杨晓明,杨治邦,杨亮[7]（2019）在《基于不同保护层厚度下混凝土构件角区锈胀裂缝宽度与钢筋锈蚀率的关系研究》一文中研究指出采用人工通电加速锈蚀法来获得6个不同锈蚀结果的锈蚀钢筋混凝土构件,在锈蚀钢筋混凝土试件的叁个锈蚀表面划分网格,用裂缝观测仪对裂缝进行观测并记录裂缝的宽度值。将钢筋混凝土试件进行破型处理,获得对应裂缝位置处的钢筋锈蚀率。针对试验获得的保护层为10 mm、20 mm、30 mm下混凝土构件角部锈胀裂缝和锈蚀率的基本数据,通过数据拟合发现不同保护层厚度下锈蚀率和锈胀裂缝宽度存在明显的线性关系。最后,通过统计回归分析,将混凝土构件角部钢筋锈蚀率与裂缝宽度及保护层厚度之间的关系整合为一个回归方程,以方便其在实际工程中的应用。(本文来源于《硅酸盐通报》期刊2019年10期）
陈俊,张白,杨鸥,龙士国,许福[8]（2019）在《黏结长度对锈蚀钢筋与混凝土间黏结性能的影响》一文中研究指出为研究黏结长度(L=2d、5d,d为钢筋直径)对锈蚀钢筋与混凝土间黏结性能的影响,通过电化学加速锈蚀方法,获得六组不同钢筋锈蚀率(0. 0%、1. 0%、2. 0%、5. 0%、8. 0%、10. 0%)的中心拉拔试件,并使用裂缝测宽仪记录试件锈蚀后的最大裂缝宽度。通过中心拔出试验,分析了在黏结长度、锈蚀率等影响因子的作用下钢筋与混凝土间黏结性能的退化规律。结果表明,随着锈蚀率的增加,黏结长度较长的试件(L=5d)锈胀裂纹出现越早,且最大锈胀裂纹越宽。各试件的黏结强度、黏结刚度均随混凝土的劣化及锈蚀率的增加呈现先增长后逐渐下降的趋势,黏结能量则随锈蚀率的增加而逐渐减小。相比于L=2d的试件,L=5d试件的黏结强度、黏结刚度更低。基于试验结果,建立了最大锈胀裂缝宽度、黏结强度与锈蚀率的关系式。(本文来源于《材料导报》期刊2019年22期）
张巧慧[9]（2019）在《某大桥钢筋锈蚀检测及分析》一文中研究指出本文主要针对某大桥,从钢筋锈蚀电位测定、氯离子含量测定以及混凝土电阻率测定叁个方面分析了大桥的钢筋锈蚀情况,经分析目前该大桥的钢筋没有锈蚀,为下一步大桥的养护维修提供借鉴和依据。(本文来源于《内江科技》期刊2019年09期）
王珏[10]（2019）在《混凝土结构中钢筋锈蚀的修复探究》一文中研究指出钢筋锈蚀是造成混凝土结构受损、耐久性降低的重要原因,如何预防钢筋锈蚀是混凝土结构设计、维护工作的重点。文章从两个方面分析了钢筋锈蚀的原因,然后提出了正确修复锈蚀钢筋的工作思路,希望为混凝土构件的维护提供借鉴。(本文来源于《住宅与房地产》期刊2019年27期）
锈蚀钢筋论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
钢筋混凝土是一种广泛应用于桥梁、建筑、平台及地下结构,如隧道、钢筋混凝土管道等领域的结构材料。一般来说,钢筋混凝土是一种坚固实用的材料,可以抵抗住许多恶劣环境,如高山和冰冻气候。近来发现,尽管大部分钢筋混凝土结构表现出良好的长久性能和承重能力,但仍然有许多沿海的工程因钢筋锈蚀,影响工期进度,更加大了投资。总结原因是因混凝土自身的含水量和海水的氯离子侵入混凝土而引起钢筋保护层的破坏。下面就来讨论一下钢筋锈蚀的过程与机理和预防。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
锈蚀钢筋论文参考文献
[1].郑勇波,白廷辉,李晓军.钢筋锈蚀对上海地铁盾构隧道纵缝接头抗弯力学性能影响研究[J].隧道建设(中英文).2019
[2].闫肃,姜浩,赵月明,孙嘉兴,甘宗勇.关于钢筋在海边锈蚀的问题[J].居舍.2019
[3].张鹏飞,冷玲倻.锈蚀钢筋混凝土柱地震作用下滞回行为研究[J].科技经济导刊.2019
[4].辛景舟,苏欣,周建庭,付雷.锈蚀钢筋混凝土结构抗力衰变综述(Ⅱ):构件层次[J].江苏大学学报(自然科学版).2019
[5].申家玮,彭建平,VOELKER,Christoph,郭建强.多传感器钢筋锈蚀无损检测数据的机器学习[J].无损检测.2019
[6].刘斌云,王鑫,万其微.基于ABC-BP神经网络预测钢筋锈蚀程度[J].合成材料老化与应用.2019
[7].杨晓明,杨治邦,杨亮.基于不同保护层厚度下混凝土构件角区锈胀裂缝宽度与钢筋锈蚀率的关系研究[J].硅酸盐通报.2019
[8].陈俊,张白,杨鸥,龙士国,许福.黏结长度对锈蚀钢筋与混凝土间黏结性能的影响[J].材料导报.2019
[9].张巧慧.某大桥钢筋锈蚀检测及分析[J].内江科技.2019
[10].王珏.混凝土结构中钢筋锈蚀的修复探究[J].住宅与房地产.2019