Предел прочности бетона на сжатие: Прочность бетона на сжатие, изгиб и растяжение. Справочная информация

Прочность бетона на сжатие, изгиб и растяжение. Справочная информация

Показатели прочности бетона

Прочность бетона на сжатие

Прочность бетона (способность сопротивляться разрушению) на сжатие – основной параметр, определяющий выбор конкретной марки этого стройматериала. При основных нагрузках на бетон в ходе эксплуатации конструкций зданий и сооружений — вертикально направленных, предел прочности бетона именно на сжатие должен иметь максимально высокие значения среди всех рассматриваемых вариантов.

Марочная (проектная) прочность бетона доводиться искусственным камнем по истечении 28 дней (4 недели). Достижение прочности бетона во времени существенно зависит от внешних условий твердения, таких как влажность и температура: чем выше температура, тем быстрее бетон достигает отметки нормативной прочности.

Прочность бетона и его состав

Зависимость прочности бетона на сжатие от его состава в основном определяется рациональным подбором заполнителей, причем учитывается не только их прочностные характеристики, но и размер зерна. В итоге, для строительства наиболее ответственных объектов (мосты, гидротехнические сооружения, высотные здания) для формирования смеси используются дорогостоящие крупнозернистые твердые породы (диаметр зерна 80-100 мм), обеспечивающие максимальную (нормативную) прочность бетона в МПа.

Средняя прочность бетона на сжатие достигается применением в качестве заполнителя смеси гравия со средним размером зерна (5-20 мм), желательно еще и с предварительной очисткой заполнителя струей воды. В качестве мелкого заполнителя для таких марок бетона применяется смесь крупного и мелкого песка, повышающих плотность цементного теста и одновременно предел прочности бетона при сжатии за счет снижения количества полостей. Кроме этого, снижение размеров и числа полостей в застывающей смеси существенно продлевает срок службы бетона.

Прочность бетона на растяжение

Проектная прочност бетона на растяжение существенно меньше, чем на сжатие, и зачастую случаев при проектировании не учитывается, так как ее важность ограничивается рассмотрением возможности растрескивания материала при перепадах температуры. Значение прочности бетона на растяжение варьируется в пределах от 1/20 его нагрузочной способности у «молодого» бетона до 1/8 у «старого» бетона. Наибольшее значение прочность бетона на растяжение имеет при подборе материала для дорожного строительства, производимого без дополнительного армирования. В данных случаях при неверном выборе марки материала вполне реальна деформация бетона и быстрое разрушение дорожного покрытия.

Прочность бетона на изгиб

Показатель прочности бетона на изгиб, которая тоже существенно меньше прочности на сжатие, имеет значение на стадии начального возведения несущего контура конструкции. Применение металлической арматуры при формировании несущего каркаса существенно повышает коэффициент прочности бетона на изгиб. Заказать бетон с любыми прочностными и эксплуатационными характеристиками по самой выгодной цене в Нижнем Новгороде можно у компании «Первый Бетонный Завод» — непосредственного производителя широкого спектра марок этого стройматериала.

Таблица «Зависимость марки и класса бетона от прочности»

Более подробную консультацию по характеристикам бетона и способах его оптимального применения вы можете получить, позвонив нашему специалисту по тел. : 8 953 415-95-41. Для вашего объекта будет подобрана оптимальная смесь бетона, доставка до места в Нижнем Новгороде и области, способ заливки.

класс, предел, ГОСТ на марку

Прочность является важнейшим параметром бетона. Эта характеристика является главной при выборе раствора того или иного класса, если именно этот материал выбран как основной для будущего объекта.

На фото — лабораторные работы по определению состояния застывшего материала

Характеристики прочности

Сразу следует сказать, что в силу особенностей своей структуры, бетон наиболее устойчив к деформации на сжатие. Именно поэтому объекты, где предусмотрено использование цементного раствора, как основного строительного материала, проектируют таким образом, чтобы именно на него передавались, прежде всего, сжимающие нагрузки.

Важно! Такие характеристики, как прочность на растяжение при изгибе, или же обыкновенная прочность на растяжение, учитываются довольно редко.

Пределы

Разговор о таком состоянии материала, как предел, можно изобразить в нескольких составляющих, и перечислить основы, а это будут:

• Всегда следует помнить, что при всех технических и практических преимуществах этого строительного материала, прочность при растяжении составляет от 5 до 10% от величин, которых достигает предел прочности при сжатии бетона.
• Предел прочности при изгибе достигает максимум 15% от предела прочности на сжатие
• Марка или класс раствора определяются в возрасте 28 суток. Именно они и определяют прочность на сжатие.

Испытание готового блока на показатели сжатия, без которых невозможно строительство

• Прочность может определяться и в возрасте трёх, семи и даже шестидесяти суток.
• Значения, которые получают в результате измерений, не должны превышать предел прочности на сжатие бетона, соответствующей марке или классу более чем на 15%. Важно, подчеркнуть, что именно такая величина установлена в целях экономии цемента.

Классы и марки

Существуют следующие классы бетона: Вb1;  Вb1,5;  Вb2; Вb2,5; Вb3,5; Вb5; Bb7,5; Вb10; Вb12,5; Вb15; Вb20; Вb25; Вb30; Вb35; Вb40; Вb50; Вb55; Вb60.

Важно! Класс бетона по прочности на сжатие, по сути, является его гарантированной прочностью, измеряемой в мпа , с обеспеченностью, равной 0,95.

Также существует разделение по маркам. О марке говорят, в основном, когда речь идёт непосредственно о тяжёлых типах материала. Различают между собой следующие марки: Мb50; М75; М100; М150;  М200; М250; М300; М350, Мb400;  Мb450; Мb500; Мb600; Мb700; Мb800.

Марка данного материала представляет собой нормируемое значение средней прочности бетона. Измеряется это значение в кгс см2, а чтобы было понятно, поясним, что это означает действие одного килограмма сил на квадратный сантиметр площади.

Самый простой вакуумметр, который играет важную роль в допущении материала к работе

Естественно, чем более высокими прочностными характеристиками обладает раствор, тем выше и его цена, так как эти понятия практически взаимосвязаны.

Важно! При составлении проектной документации чаще всего указывают класс  прочности на сжатие бетона. Марку же указывают лишь в отдельных случаях, когда это действительно необходимо.

Госты

ГОСТ на марку бетона по прочности на сжатие устанавливает соответствие между классами и марками. Чтобы было понятно, как определить прочность раствора по его буквенному и цифровому обозначению, необходимо рассмотреть конкретный пример.

Для этого подойдёт такой распространённый класс материала, как В25. Прочность бетона В25 на сжатие означает, что бетон данного класса выдерживает давление, равное 25 Мпа в 95% случаев.

Пример проведения строительной экспертизы, которая определяется гостом

Газобетон

Отдельно следует отметить такое материал как газобетон и его прочностные характеристики. Дело в том, что бытует мнение о хрупкости этого строительного материала. Это не соответствует действительности.

Факты говорят о том, что прочность на сжатие газобетона с плотностью D500 (35 кг/м2), позволяет применять его для строительства двухэтажных домов. Газобетонные блоки с плотностью D600 уже могут использоваться для пятиэтажных строений.

Наглядный пример плотности газобетона

Самостоятельная проверка

По ГОСТу, прочность на сжатие проверяется в условиях лаборатории. Однако есть возможность проверить соответствие марки и самостоятельно. Для этого необходимо выполнить следующие действия, которые мы приведем в таблице.

Подготовка формы	Приготовить можно, к примеру, деревянные формы размером 100х100х100 мм.
Забор смеси	Взять небольшую пробу бетонной смеси с лотка миксера и отлить несколько кубиков в формы.
Уплотнение	Уплотнить состав своими руками, постучав по форме молотком.
Выдержка	Выдержать кубики при влажности 90% и температуре окружающей среды +20°С. Исключить попадание прямых солнечных лучей на кубики.
Результаты	Передать пробы в лабораторию через 28 дней. Некоторые образцы можно передавать на промежуточных стадиях затвердевания (3-й, 7-й, 14-й дни) для проведения предварительной экспертизы.

Если приведённая инструкция будет соблюдена, то с высокой точностью можно будет определить, соответствует ли раствор на стройплощадке тому, который был заказан для строительства.

Примерно так выглядят кубики для лабораторного анализа

Вывод

Все сложные расчеты проводятся в условиях лабораторий и необходимы в строительстве многоэтажных зданий. Что касается малоэтажного строительства, то видео в этой статье продемонстрирует, как добиться отличного результата в приготовлении раствора.

Определение прочности бетона — Материалы и свойства

Для определения прочности бетона готовят образцы-кубы размером 100 х 100 х 100 или 150 х 150 х 150 мм. Для изготовления образцов отбирают среднюю пробу бетонной смеси.

Если готовятся кубы с длиной грани 100 мм, наибольшая крупность зерен заполнителя не может превышать 20 мм, а если с длиной грани 150 мм до 40 мм.

Образцы-кубы изготавливают в разборных металлических формах (рис. 1), внутренняя поверхность которых смазывается минеральным маслом, которое сопротивляется прилипание затвердевшего бетона к поверхности форм.

Рисунок 1. Форма для изготовления бетонных образцов — Кубов

Укладка бетонной смеси в формы и ее уплотнение должно длиться не более 20 мин, начиная с отбора пробы бетона.

Методы укладки и уплотнения бетонной смеси в формах зависят от ее подвижности.

Бетонную смесь с осадкой конуса более 12 см укладывают в формы высотой до 150 мм в один слой.

Уплотнение бетонных смесей, в которых осадка конуса меньше 12 см, проводят с помощью вибрации.

Бетонную смесь кладут в форму с некоторым избытком, устанавливают и закрепляют ее на вибростоле.

Включают вибростол и секундомер одновременно. Вибрации продолжается до полного уплотнения. Поверхность бетонной смеси в форме выравнивают металлической линейкой.

После уплотнения образцы в формах, покрывают влажной тканью, хранят в помещении при температуре воздуха 16-20°С в течение суток.

Образцы-кубы вынимают из форм и кладут на хранение (28 суток) в камеру нормального твердения при температуре 20 +2°С с влажностью 95%.

За 2-4 часа до испытания образцы заносятся в лабораторное помещение, где будет проводиться их испытания.

Нагрузка на образец во время испытания на гидравлическом прессе должно возрастать непрерывно со скоростью 0,4 — 0,8 МПа / с до разрушения образца.

Предел прочности на сжатие, МПа, определяется по формуле:

Где р — разрушающая нагрузка, Н;

S — площадь поперечного сечения, мм ² .

Результат вычисляют как среднее арифметическое трех испытаний. Если наименьший результат отличается более чем на 15% от следующего показателя, тогда предел прочности рассчитывается как среднее арифметическое из двух наибольших результатов.

Марка бетона определяется как предел прочности при сжатии бетонного куба с размером ребра 150 мм. Если ребро куба имеет размер 70, 100, 200, 300 мм, предел

Прочности пересчитывается, используя соответствующие коэффициенты — 0,85, 0,95, 1,05 и 1,1.

Беря за основу образцы-кубы с размером ребра 150 мм, для тяжелых бетонов устанавливают следующие марки: М 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500, 600, 700, 800.

Класс бетона по прочности на сжатие: от чего зависит

Спецификация строительных материалов позволяет точнее определить их предназначение. Класс бетона по прочности на сжатие обозначается литерой «М». Для этого материала она измеряется силой давления на него и просчитывается в МПа (Мегапаскалях). Для удобства технологов и строителей-практиков была разработана таблица, структурировавшая данные про прочность бетона на осевое сжатие и на растяжение. Учитываются и его морозостойкость и водонепроницаемость. Такая стандартизация улучшает качество стройматериала и делает конструкции более безопасными.

Существует также классификация по морозостойкости и водонепроницаемости. Так шифровка «бетон f100» обозначает, что его структура переносит мороз -100 градусов без колебаний агрегатного состояния.

Показатель на сжатие

В основе материаловедения лежат химические и физические процессы, происходящие с веществами под воздействием механического давления и смены температур. Такой показатель как предел прочности бетона на сжатие считается граничным, при нем происходит адгезия вещества. Под последней понимают взаимное проникновение компонентов бетона и поверхности, на которую его укладывают.

От чего зависит?

Влияние на этот показатель оказывают следующие факторы:

Соблюдение этапности приготовления материала и пропорций составляющих скажется на его свойствах.

• Качество составляющих — щебня, песка, цемента.
• Количество одного из компонентов. Здесь учитывают преимущественно цемент. Чем выше его марка, тем прочнее бетон.
• Условия окружающей среды при приготовлении смеси — негативно влияют на нее низкие температуры.
• Рецептура и последовательность приготовления — нужно строго придерживаться технологий.
• Условия эксплуатации — важно, как хранится материал.

Простейшим способом определить прочность в условиях лаборатории есть метод, который называют кубиковым — помещение под пресс «подопытных» бетонных кубов. Доля вероятности разрушения кубиковой конструкции в экспериментах составляет не более 5 случаев на 100 образцов, которые подлежат испытанию. В то же время, призменная упругость позволяет определить характеристики эксплуатации смеси, которая в будущем превратится в бетон.

Прочность на растяжение

Полученный показатель позволит узнать, насколько сильно внешняя среда будет влиять на растрескивание готового материала.

Ее измерение производится редко, показатель вычисляется косвенно, и при проектных работах обычно не берется во внимание. Но прочность на растяжение влияет на способность материала сопротивляться растрескиванию под действием влажности, колебания температур. Обычно прочность бетона на сжатие в 10—15 раз больше, нежели при растяжении. Повышают ее смена соотношения цемента и воды в бетонных смесях, использование определенного типа щебня.

Необходимость принимать показатели во внимание

Марка бетона по прочности обязательно учитывается в строительном деле, поскольку от нее зависит крепость несущих конструкций здания. Она отображает предел на сжатие с максимально допустимым отклонением 13,5%. Прочность в целом определяется исходя из качественной подготовки смеси. Поэтому вместе с усредненным показателем учитывают равномерность распределения бетона по поверхности.

Соотношение класса и марки

Предельно возможное растяжение материала при изгибе тоже имеет значение при его классификации.

Классификация делает проще и надежнее выбор материалов для того или иного вида зданий. Класс бетона по прочности на осевое растяжение обозначают латинской «B». Для упрощения оперирования цифрами была создана специальная таблица, отображающая соответствие классов и марок. На ее основании можно определить, что класс В15 принадлежит к бетонной смеси среднего уровня жесткости, а B20 — высокого. Всего, согласно ГОСТу, их выделяют 18, но с усовершенствованием технологии изготовления бетонных конструкций количество подкатегорий увеличилось. Классовая характеристика определяется по процентному показателю каждого отдельно взятого свойства. Отдельно учитывается индекс Btb — это сочетание латинских букв, отображающее предел растяжения при характерном изгибе.

Соответствие маркировок приведено в таблице:

Марочная прочность

В архитектуре и строительстве выделяют такое понятие, как призменная прочность. Она отображает отношение разрушающей осевой сжимающей силы образца-призмы стандартизированных размеров к площади его сечения, нормального к этой силе.

Марочная прочность бетона обозначается латинской литерой «М» и определяется по стандарту СЭВ1406—78. В рамках этой классификации бетонная смесь делится на тяжелую и мелкозернистую. Она позволяет определить, насколько качественно цементный камень соединяется с частичками заполнителей. О достоверности результатов свидетельствует монолитность образованных конструкций. Для упорядочивания этой классификации также разработана таблица. В ней подаются численные характеристики для расчета средних результатов образцов во время испытаний. Марочная иерархия является менее эффективной, чем классовая, и все реже используется в архитектурно-строительном деле.

Прочность, марка и класс бетона

Основные характеристики бетона и применение его в строительстве

ООО Комбинат «Братскжелезобетон» предлагает к поставке товарный бетон и раствор. Поставка осуществляется в пределах г. Братска и прилегающим территориям в радиусе 150 км. Для удобства клиентов отгрузка ведется с двух бетонно-смесительных узлов. Первый расположен в п. Энергетик (Единая база), производит и отгружает товарный бетон для потребителей на территории Падунского и Правобережного округа. Второй бетонно-смесительный узел расположен в Центральном районе (Промбаза ОАО Группы «Илим») отгружает товарный бетон и раствор для потребителей на территории Центрального округа.

Марка и класс бетона — основные показатели, по которым ориентируется закупщик. Существуют также некоторые другие важные параметры: водонепроницаемость, удобоукладываемость (подвижность), морозостойкость и так далее. Бетон различных марок (классов) имеет различные технические характеристики.

Аналогичные марки (классы) есть и у кладочного раствора. Главным отличием бетона от раствора является наличие другого заполнителя (для бетона это песок + щебень (гравий), в то время как для раствора это просто песок). Как для раствора, так и для бетона марка означает среднюю прочность на сжатие. Само обозначение М — определяет предел прочности на сжатие. Другой параметр — класс бетона варьируется от В 3.5 до B 80, но рабочий диапазон от В 7,5 до В 40.

Прочность бетона – самое важное свойство бетона. Бетон лучше сопротивляется сжатию, чем растяжению, поэтому за критерий прочности принят предел прочности бетона при сжатии. Прочность бетона нарастает в результате физико-химических процессов взаимодействия цемента с водой, которые нормально проходят в теплых и влажных условиях. Взаимодействие цемента с водой прекращается, если бетон высыхает или замерзает.

Плотность бетона – отношение массы бетона к его объему (кг/м3). Плотность сильно влияет на качество бетона, в том числе и на его прочность: чем выше плотность бетона, тем он прочнее. На плотность бетона оказывает существенное влияние наличие пор. Поры в бетоне, как правило появляются при его изготовлении: в результате испарения излишней воды, не вступившей в реакцию с цементом при его твердении, при плохом перемешивании бетонной смеси.

Класс и марка бетона – марка бетона определяет предел прочности на сжатие в кгс/см2. В строительстве применяются следующие марки бетона: М50, М75, М100, М150, М200, М 250, М350, М400, М450, М550. Класс бетон – это числовая характеристика какого-либо его свойства, принимаемая с гарантированной обеспеченностью 0,95. Это значит, что установленное классом свойство обеспечивается не менее чем в 95 случаях из 100. Бетоны подразделяются на классы: В1, В1,5, В2, В2,5, В3,5, В5, В7,5, В10, В12,5, В15, В20, В30, В40.

Соотношение между классом и марками бетона по прочности

Морозостойкость – за марку бетона по морозостойкости принимают наибольшее число циклов попеременного замораживания и оттаивания, которое при испытании выдерживают образцы установленных размеров без снижения прочности на сжатие более 5% по сравнению с прочностью образцов, испытанных в эквивалентном возрасте, а для дорожного бетона, кроме того, без потери массы более 5%. Установлены следующие марки по морозостойкости: F50, F75, F100, F150, F200, F300, F400, F500.

Водонепроницаемость – это свойство бетона противостоять действию воды, не разрушаясь. По водонепроницаемости бетон делят на марки W2, W4,W6, W8, W12, при чем марка обозначает давление воды (кгс/смг). Осадка конуса (О.К.) – это понятие, характеризующее пластичность бетона. О.К. измеряется в см и чем она больше, тем более подвижен бетон.

Прочность на сжатие бетона

Выбор бетона для строительных конструкций

Если коротко, то для следующих строительных конструкций рекомендуют следующие марки бетона:

— подбетонка или подготовка основания для монолитной конструкции — В7,5;

— фундаменты — не ниже В15, но в ряде случаев марка по водонепроницаемости должна быть не ниже W6 (бетон В22,5). Также, согласно еще не принятому приложению Д к СП 28.13330.2012, класс бетона для фундаментов должен быть не ниже В30. Я рекомендую использовать бетон с маркой по водонепроницаемости не ниже W6, что позволит обеспечить долговечность конструкции;

— стены, колонны и другие конструкции расположенные на улице — марка по морозостойкости не ниже F150, а для района с расчетной температурой наружного воздуха ниже -40С — F200.

— внутренние стены, несущие колонны — по расчету, но не ниже В15, для сильно сжатых не ниже В25.

Возможно я не охвачу все нормативы, где может быть прописаны требования к выбору марки бетона, поэтому прошу в комментариях отписаться если есть неточности.

Основными нормируемыми и контролируемыми показателями качества бетона являются:

— класс по прочности на сжатие B;

— класс по прочности на осевое растяжение Bt;

— марка по морозостойкости F;

— марка по водонепроницаемости W;

— марка по средней плотности D.

Класс бетона по прочности на сжатие B

Класс бетона по прочности на сжатие B соответствует значению кубиковой прочности бетона на сжатие в МПа с обеспеченностью 0,95 (нормативная кубиковая прочность) и принимается в пределах от B 0,5 до B 120.

Это основной параметр бетона, который определяет его прочность на сжатие. Например, класс бетона В15 означает, что после 28 дней при температуре застывания 20°С прочность бетона будет 15 МПа. Однако в расчетах используют другую цифру. Расчетное сопротивление бетона (Rb) сжатию можно найти в таблице 5.2 СП 52-101-2003

Таблица 5.2 СП 52-101-2003

Почему прочность замеряют именно через 28 дней? Потому, что бетон набирает прочность всю жизнь, но после 28 дней прирост прочности уже не такой большой. Через одну неделю после заливки прочность бетона может быть 65% от нормативной (зависит от температуры твердения), через 2 недели будет 80%, через 28 дней прочность достигнет 100%, через 100 суток будет 140% от нормативной. При проектировании есть понятие прочности через 28 дней, и оно принимается за 100%.

Также известна классификация по марке бетона M и цифрами от 50 до 1000. Цифра обозначает предел прочности на сжатие в кг/см². Различие в классе бетона B и марке бетона M заключается в методе определения прочности. Для марки бетона это средняя величина силы сжатия при испытаниях после 28 дней выдержки образца, выраженная в кг/см². Данная прочность обеспечивается в 50% случаях. Класс бетона B гарантирует прочность бетона в 95% случаях. Т.е. прочность бетона варьируется и зависит от многих факторов, не всегда можно добиться нужной прочности и бывают отклонения от проектной прочности. Например, марка бетона М100 обеспечивает прочность бетона после 28 дней в 100 кг/см² в 50% случаев. Но для проектирования это как-то слишком мало, поэтому ввели понятие класс бетона. Бетон B15 гарантирует прочность в 15 МПа после 28 дней в 95% случаях.

В проектной документации бетон обозначается только классом B, но в строительной практике марка бетона всё еще применяется.

Определить класс бетона по марке и наоборот можно по следующей таблице:

Класс бетона по прочности на осевое растяжение Bt соответствует значению прочности бетона на осевое растяжение в МПа с обеспеченностью 0,95 (нормативная прочность бетона) и принимается в пределах от Bt 0,4 до Bt 6.

Допускается принимать иное значение обеспеченности прочности бетона на сжатие и осевое растяжение в соответствии с требованиями нормативных документов для отдельных специальных видов сооружений (например, для массивных гидротехнических сооружений).

Марка бетона по морозостойкости F соответствует минимальному числу циклов попеременного замораживания и оттаивания, выдерживаемых образцом при стандартном испытании, и принимается в пределах от F 15 до F 1000.

Марка бетона по водонепроницаемости W соответствует максимальному значению давления воды (МПа · 10-1), выдерживаемому бетонным образцом при испытании, и принимается в пределах от W 2 до W 20.

Марка по средней плотности D соответствует среднему значению объемной массы бетона в кг/м3 и принимается в пределах от D 200 до D 5000.

Также встречается маркировка бетона по подвижности (П) или указывается осадка конуса. Чем выше число П, тем бетон более жидкий и с ним легче работать.

Для напрягающих бетонов устанавливают марку по самонапряжению.

Подбор марки бетона по прочности

Минимальный класс бетона для конструкций назначается согласно СП 28.13330.2012 и СП 63.13330.2012.

Для любых железобетонных строительных конструкций класс бетона должен быть не ниже В15 (п.6.1.6 СП 63.12220.2012).

Для предварительно напряженных железобетонных конструкций класс бетона по прочности на сжатие следует принимать в зависимости от вида и класса напрягаемой арматуры, но не ниже В20 (п.6.1.6 СП 63.12220.2012).

Железобетонный ростверк из сборного железобетона должен быть выполнен из бетона не ниже кл. В20 (п. 6.8 СП 50-102-2003)

Класс бетона для конструкций назначают согласно прочностному расчету по технико-экономическим соображениям, например, на нижних этажах здания монолитные колонны имеют большую прочность т.к. нагрузка на них выше, на верхних этажах класс бетона уменьшается, что позволяет использовать колонны одного сечения на всех этажах.

Также есть рекомендации СП 28.13330.2012. Согласно постановлению 1521 от 26.12.2014 приложения А и Д СП 28.13330.2012 не входят в обязательный перечень, т.е. рекомендуются, но рекомендую обратить своё внимание на эти приложения  т.к., возможно, скоро они будут обязательными для применения. Прежде всего необходимо сделать классификацию конструкцию по среде эксплуатации согласно таблице А.1 СП 28.13330.2012:

Таблица А.1 — Среды эксплуатации

В зависимости от выбранной среды эксплуатации назначаем класс бетона для конструкции по таблице Д.1 СП 28.13330.2012.

Таблица Д.1 — Требования к бетонам в зависимости от классов сред эксплуатации

Если посмотреть на эти требования, то для фундамента нужно принимать бетон минимум В30 (среда XC2). Однако пока это рекомендуемые требования, которые в перспективе станут обязательными (или не станут, кто его знает?)

Подбор марки бетона по водонепроницаемости

Марки бетона по водонепроницаемости подбирается согласно таблицам В.1-В.8 СП 28.13330.2012 в зависимости от степени агрессивности среды. Данные по агрессивности грунтов указываются в инженерно-геологических изысканиях и там же обычно пишут рекомендуемую марку по водонепроницаемости.

Для свай и необходимо применять бетон марки по водонепроницаемости не ниже W6 (п.15.3.25 СП 50-102-2003). Такую марку имеет бетон В22,5, поэтому нужно это учитывать при подборе класса бетона.

Для надземных конструкций, подвергаемых атмосферным воздействиям при расчетной отрицательной температуре наружного воздуха выше минус 40 °С, а также для наружных стен отапливаемых зданий марку бетона по водонепроницаемости не нормируют (п.6.1.9 СП 63.13330.2012).

Подбор марки бетона по морозостойкости

Подбор марки бетона по морозостойкости производится согласно таблицам Ж.1, Ж.2 СП 28.13330.2012 в зависимости от расчётной температуры наружного воздуха.

Таблица Ж.1 — Требования к бетону конструкций, работающих в условиях знакопеременных температур

Таблица Ж.2 — Требования к морозостойкости бетона стеновых конструкций

Расчетная зимняя температура наружного воздуха для расчета железобетонных конструкций принимается по средней температуре воздуха наиболее холодной пятидневки с обеспеченностью 0,98 в зависимости от района строительства согласно СП 131.13330.2012.

В грунтах с положительной температурой, ниже уровня промерзания на 0,5 м, морозостойкость не нормируется (СП 8.16 СП 24.13330.2011)

Например, для Москвы температура наиболее холодной пятидневки с обеспеченностью 0,98 равна минус 29 °С. Тогда марка бетона по морозостойкости равна F150 (Характеристика режима — Возможное эпизодическое воздействие температуры ниже 0 °C а) в водонасыщенном состоянии, например, конструкции, находящиеся в грунте или под водой).

Защитный слой бетона

Чтобы арматура не оголилась со временем существуют требования по минимальной толщине слоя бетона для защиты арматуры. Согласно пособию по проектированию бетонных и железобетонных конструкций из тяжелого бетона без предварительного напряжения арматуры СП 52-101-2003 минимальная толщина защитного слоя определяется по таблице 5.1 Пособия к СП 52-101-2003:

Таблица 5.1 Пособия к СП 52-101-2003

Для сборных железобетонных элементов толщину защитного слоя можно уменьшить на 5 мм от данных таблицы 8.1 СП 52-101-2003 (п.8.3.2).

Для буронабивных свай защитный слой бетона составляет не менее 50 мм (п. 8.16 СП 24.13330.2011), для буронабивных свай фундаментов мостов 100 мм.

Для буронабивных свай, используемых как защитные ограждения, защитный слой бетона принимается 80-100 мм (п. 5.2.12 Методического пособия по устройству ограждений из буронабивных свай).

Также во всех случаях толщина защитного слоя не может быть меньше толщины арматуры.

Защитный слой бетона считается от наружной поверхности до поверхности арматуры (не до оси арматуры).

Защитный слой бетона обычно обеспечивается использованием фиксаторов:

Расчетные значения сопротивления бетона

СП 63.13330.2012 Бетонные и железобетонные конструкции. Основные положения

Расчетные значения сопротивления бетона осевому сжатию Rb определяют по формуле 6.1 СП 63.13330.2012:

Расчетные значения сопротивления бетона осевому растяжению Rbt определяют по формуле 6.2 СП 63.13330.2012:

Значения коэффициента надежности по бетону при сжатии γb принимают равными:

для расчета по предельным состояниям первой группы:

1,3 — для тяжелого, мелкозернистого, напрягающего и легкого бетонов;

1,5 — для ячеистого бетона;

для расчета по предельным состояниям второй группы: 1,0.

Значения коэффициента надежности по бетону при растяжении γbt принимают равными:

для расчета по предельным состояниям первой группы при назначении класса бетона по прочности на сжатие:

1,5 — для тяжелого, мелкозернистого, напрягающего и легкого бетонов;

2,3 — для ячеистого бетона;

для расчета по предельным состояниям первой группы при назначении класса бетона по прочности на растяжение:

1,3 — для тяжелого, мелкозернистого, напрягающего и легкого бетонов;

для расчета по предельным состояниям второй группы: 1,0.

(п. 6.1.11 СП 63.13330.2012)

В необходимых случаях расчетные значения прочностных характеристик бетона умножают на следующие коэффициенты условий работы γbt, учитывающие особенности работы бетона в конструкции (характер нагрузки, условия окружающей среды и т.д.):

а) γb1 — для бетонных и железобетонных конструкций, вводимый к расчетным значениям сопротивлений Rb и Rbt и учитывающий влияние длительности действия статической нагрузки:

γb1 = 1,0 при непродолжительном (кратковременном) действии нагрузки;

γb1 = 0,9 при продолжительном (длительном) действии нагрузки. Для ячеистых и поризованных бетонов γb1 = 0,85;

б) γb2 — для бетонных конструкций, вводимый к расчетным значениям сопротивления Rb и учитывающий характер разрушения таких конструкций, γb2 = 0,9;

в) γb3 — для бетонных и железобетонных конструкций, бетонируемых в вертикальном положении при высоте слоя бетонирования свыше 1,5 м, вводимый к расчетному значению сопротивления бетона Rb, γb3 = 0,85;

г) γb4 — для ячеистых бетонов, вводимый к расчетному значению сопротивления бетона Rb:

γb4 = 1,00 — при влажности ячеистого бетона 10 % и менее;

γb4 = 0,85 — при влажности ячеистого бетона более 25 %;

по интерполяции — при влажности ячеистого бетона свыше 10 % и менее 25 %.

Влияние попеременного замораживания и оттаивания, а также отрицательных температур, учитывают коэффициентом условий работы бетона γb5 £ 1,0. Для надземных конструкций, подвергаемых атмосферным воздействиям окружающей среды при расчетной температуре наружного воздуха в холодный период минус 40 °С и выше, принимают коэффициент γb5 = 1,0. В остальных случаях значения коэффициента принимают в зависимости от назначения конструкции и условий окружающей среды согласно специальным указаниям.

(п. 6.1.12 СП 63.13330.2012)

Для свайных фундаментов согласно СП 24.13330.2011 Свайные фундаменты, п. 7.1.9

7.1.9 При расчете набивных, буровых свай и баретт (кроме свай-столбов и буроопускных свай) по прочности материала расчетное сопротивление бетона следует принимать с понижающим коэффициентом условий работы γcb = 0,85, учитывающим бетонирование в узком пространстве скважин и обсадных труб, и дополнительного понижающего коэффициента γ’cb, учитывающего влияние способа производства свайных работ:

а) в глинистых грунтах, если возможны бурение скважин и бетонирование их насухо без крепления стенок при положении уровня подземных вод в период строительства ниже пяты свай, γ’cb = 1,0;

б) в грунтах, бурение скважин и бетонирование в которых производят насухо с применением извлекаемых обсадных труб или полых шнеков, γ’cb = 0,9;

в) в грунтах, бурение скважин и бетонирование в которых осуществляют при наличии в них воды с применением извлекаемых обсадных труб или полых шнеков, γ’cb = 0,8;

г) в грунтах, бурение скважин и бетонирование в которых выполняют под глинистым раствором или под избыточным давлением воды (без обсадных труб), γ’cb = 0,7.

Параметры для расчета железобетонных конструкций:

Параметры для расчета железобетонных конструкций приведены в СП 63.13330.2012:

Таблица 6.7

Таблица 6.8

Таблица 6.11

С этой таблицей нужно быть внимательнее – данные даны не в 10-3 МПа, а в МПа х 10-3, т.е. в ГПа или 1000 МПа. Например, модуль упругости для бетона В25 равен 30 ГПа = 30*1000 МПа. Не знаю зачем составители данной таблицы так намудрили, но новички ловятся на этом.

Обозначение бетона на чертежах

В спецификации бетон маркируется согласно ГОСТ 26633-2012. Например: Бетон В25 F200 W8 означает, что бетон принят по прочности класса B25, по морозостойкости марки 200, по водонепроницаемости W8.

На разрезах и сечениях бетон обозначается штриховкой согласно ГОСТ 2.306-68, но там нет штриховки железобетона. Тем не менее в строительных чертежах применяют штриховку согласно ГОСТ Р 21.1207-97 (стандарт отменен, но тем не менее штриховки используют эти).

Литература:

buildingbook.ru

Определение прочности бетона — на что она влияет

Одним из наиболее востребованных искусственных каменных материалов в современном как индивидуальном, так и профессиональном строительстве является бетон. Получается он в результате соединения таких ингредиентов как вода, цемент и наполнителей разного размера, таких как гравийный, гранитный или известковый щебень. Этот стройматериал может быть классифицирован по множеству самых разных признаков, но наиболее часто его подразделяют по прочности. Что такое прочность бетона и о чем она свидетельствует, рассмотрим более подробно в этой статье.

Что понимается под прочностью?

Прочность – это возможность какого-либо материала противостоять внешним и внутренним деструктивным процессам, таким, как, например, неравномерное промерзание или прогревание. Прочность на сжатие бетона является одной из самых значимых характеристик. Именно от нее зависит длительность и надежность использования того или иного строения, а также его устойчивость к различным негативным воздействиям окружающей среды. В результате взаимодействия, при стабильно положительных температурах окружающей среды и высокой, в пределах 80%, влажности, таких материалов как вода и цемент, происходит нарастание прочности бетона.

Факторы, оказывающие влияние

На то, каким будет бетон по прочности, оказывают воздействие, прямое или косвенное множество факторов:

• качество исходных компонентов, применяемых при изготовлении;
• количество цемента;
• условия, при которых производится замешивание и затвердевание раствора;
• соблюдение технологии как на этапе изготовления, так и в процессе применения смеси.

Как определить?

Сегодня существует множество методов, посредством которых возможно выполнить определение прочности бетона, перечислим некоторые из них:

1. Акустик-эмиссионный.

2. Вибрационно-акустический.

3. Выбуривания кернов.

4. Инфракрасный.

5. Стандартных образцов.

6. Электрического потенциала.

7. Неразрушающего контроля.

Методы неразрушающего контроля

Наиболее широкое распространение в нашей стране получили методы группы неразрушающего контроля, к которым относятся:

• Ударного импульса. При проведении исследования фиксируется энергия удара в момент соударения бойка о бетонную поверхность.
• Пластической деформации. Он основан на измерении отпечатков стального шарика после удара по бетонной поверхности. Основное достоинство этого метода – простота и низкая цена на инструменты для его проведения.
• Упругого отскока. В ходе измерений устанавливают поверхностную твердость бетонной поверхности, для чего измеряется, на какую величину отскакивает специальный инструмент – «ударник», после взаимодействия с тестируемой поверхностью.
• Метод отрыва со скалыванием. В процессе проведения исследования по этому методу, измеряется усилие, которое нужно приложить для того, чтобы сколоть какой-либо участок, расположенный на ребре конструкции из бетона. Еще одним вариантом этого метода является фиксация усилия, необходимого для вырывания из поверхности бетона установленного анкерного устройства.

По результатам, полученным во время исследований, проводят вычисление прочности изучаемого вида бетона, как среднеарифметического значения всех полученных результатов. Эксперимент проводят на протяжении четырех недель затвердевания бетона при положительных температурных показателях и необходимом уровне влажности.

Все это время поддерживаются условия, при которых в исследуемом образце всегда оставалась влага. Среднеарифметический показатель, полученный в конечном результате, служит основанием для присвоения класса прочности и марки бетона.

Современные марки, согласно действующим стандартам, могут иметь значение в диапазоне от 50 до 800 кг/сил на см. Согласно СНиП 2.03.01-84 «Бетонные и железобетонные конструкции», присвоенный бетону класс, обозначается латинской «В» и цифрами от 3 до 80, показывает какое давление в МПа (мега Паскалях), он может выдержать.

Ниже приведена таблица, в которой указаны как соотносятся между собой марка и класс наиболее популярных и широко применяемых бетонов.

stoneguru.ru

Как определяется прочность бетонной конструкции?

Бетон — недорогой и универсальный материал, который подойдет для строительства загородного дома, бани или гаража. Его не нужно дополнительно обрабатывать в отличие от дерева или железа. Грунтовые воды, высокая влажность и агрессивная среда не страшны ему, если выбрать подходящую марку.

Оглавление:

Важнейшая характеристика этого материала — прочность. Она определяет сферу его применения. Если выбрать низкую марку, сооружение разрушится раньше срока. При несоблюдении технологии работ даже высокий показатель не станет гарантией надежности. Прочность на сжатие — это давление, которое он способен выдержать, не разрушаясь. Его измеряют в мегапаскалях (мПа). Класс (B) — это результаты таких испытаний. Бетон отличается от марки только тем, что выражает значение гарантированной прочности на сжатие. Это значит, что в 95 % случаев он выдерживает максимальное давление.

Что влияет на показатель?

1. Соотношение воды и цемента.

Цемент способен впитывать определенное количество жидкости. Поэтому, если воды слишком много, то во время застывания она высыхает, создавая свободное пространство между наполнителями, что ухудшает прочность материала. Если жидкости добавить мало, то клеящие свойства цемента не активируются полностью.

2. Качество и марка цемента.

Этот ингредиент служит клеем для песка и щебня. Чтобы изготовить самые используемые в строительстве классы, применяют портландцемент М300-М500. Пропорции зависят от марки. Кроме того, если его хранить неправильно и долго, то качество упадет. Например, М500 за 2 месяца станет М400 даже на складе с хорошими условиями.

3. Транспортировка и бетонирование.

После приготовления смесь необходимо постоянно перемешивать, иначе она быстро потеряет свои свойства. Работать с бетоном без пластификаторов сложно уже через 2-3 часа, а добавки способны продлить этот период еще на несколько часов. Процесс твердения медленно начинается сразу после того, как раствор развели, поэтому обязательно использовать специальный транспорт и бетоносмеситель для его заливки в фундамент и другие крупные конструкции.

4. Условия набора прочности.

Необходимо создать все условия, чтобы добиться заявленной марки. Дальше в тексте будет раздел, посвященный этому вопросу.

5. Щебень.

Некоторые строители творчески подходят к выбору наполнителей для бетонной смеси, применяя все подручные материалы. Такой прием приведет к значительному снижению прочности на сжатие, а в результате ваша постройка не будет надежной. Для фундамента подойдет мелкий щебень 5-20 мм, для крыльца или других конструкций с небольшими нагрузками его размеры могут доходить до 35-40 мм. Иногда два вида щебня смешивают, чтобы они равномерно заполняли все пространство.

Щебень бывает гравийным и гранитным. Второй прочнее, поэтому его используют для изготовления высоких классов, предназначенных для больших нагрузок. Бетон на гравии применяют для строительства небольших домов.

6. Песок.

Качественный раствор делают на основе песка с фракциями 1,3-3,5 мм. В песке из карьера много глины и мелких камней, а частицы имеют неоднородный размер. Этот наполнитель должен быть вымыт и просеян. Речной песок намного лучше, так как он чистый и более однородный.

Маркировка

Эта характеристика обозначает усредненный предел прочности на сжатие бетона. Ее выражают в кгс/кв.см. Для строителя марка и класс — это одно и то же. Но в проектах домов и нормативной документации используют классы, а продают бетон по маркам.

Таблица соответствия популярных классов и марок:

Приступать к дальнейшим строительным работам после заливки можно только через неделю. Бетон набирает прочность на сжатие в течение всего срока службы, чем старше здание, тем оно прочнее. Он достигает марочной прочности через 28 дней. Чтобы ваш дом простоял долго, важно создать материалу наилучшие условия.

Многие думают, что бетонный раствор начинает твердеть через какое-то время после разведения. Это не так, процесс затвердевания начинается сразу же: цемент постепенно склеивает все составные элементы. Поэтому важно постоянно перемешивать смесь во время бетонирования. Работы должны быть закончены максимально быстро.

Особенности ухода в разное время года

1. Летом.

Портландцементу необходима влажная среда для качественного склеивания наполнителей, поэтому в сухую погоду поверхность нужно ежедневно поливать небольшим количеством воды. Прямое солнце вредно для только что залитой бетонной смеси, лучше создать над ним тень.

2. Зимой.

Если температура воздуха падает ниже нуля, набор прочности останавливается, так как вода замерзает, но есть методы, решающие эту проблему. Важно, чтобы бетон набрал хотя бы часть заявленного параметра. Например марки М200-М300 могут подвергаться охлаждению, когда достигнут 40 % своей прочности, то есть как минимум 10 мПа. Противоморозные добавки. Использование специальных солей популярно в частном строительстве, но их нельзя добавлять слишком много, так как прочность бетона при этом понижается.

• Электрический обогрев. Самый надежный способ, но в России даже крупные застройщики редко используют его, так как это очень дорого.
• Укрытие утеплителями и ПВХ пленкой. Бетон выделяет много тепла, когда твердеет. При нулевой температуре такой метод не даст воде замерзнуть, но от сильных морозов он не спасет.

Главный враг прочности бетона — резкие колебания температур. Если он оттаивает и замерзает несколько раз в первые дни после заливки, его прочность может снизиться в разы.

3. Бетон и дождь.

Через несколько часов после заливки дождь не причинит особого вреда. Но если перед бетонированием стоит пасмурная погода и есть вероятность осадков, рекомендуется соорудить навес или подготовить пленку. Второй вариант замедлит процесс твердения, так как цементу необходим воздух. Небольшая морось не причинит бетону сильного вреда, хотя его поверхность уже не будет гладкой. Но ливень может стать серьезной проблемой.

4. График набора прочности в зависимости от температуры.

Числа в таблице — процент от заявленной прочности на день, указанный в первом столбике. Это средние показатели для марок М300-М400, сделанных на основе портландцемента М400-М500. Наиболее подходящая температура для затвердевания варьируется от +15 до +20 градусов.

По правилам специалисты проводят процедуру определения прочности на нескольких образцах с каждой партии. Бетон заливают в квадратную форму с размером ребра 100-300 мм, оставляют эту конструкцию на 28 дней при температуре +20, в стопроцентной влажности. Как уже было сказано, в течение этого времени происходит набор прочности бетона. Затем инженеры ставят куб под гидравлический пресс и давят на него, пока бетон не начнет разрушаться. После они вычисляют прочность в мПа. Если вы интересуетесь подробностями процедуры, посмотрите ГОСТ 10180-2012, где перечислены все необходимые условия.

Способы определения прочности

В современных лабораториях используют и другие методы, но для точного определения прочности на сжатие их применяют в комплексе. Некоторые приборы позволяют проводить исследования уже готовых конструкций.

Наиболее популярные из них:

1. Метод скалывания ребра. Измеряется сила усилия, необходимая для его скола.

2. Ударный импульс. Регистрируется энергия удара.

3. Пластическая деформация. Замеряется отпечаток воздействия на бетон.

4. Ультразвуковой способ. Единственный, который позволяет приблизительно определить прочность, не повреждая материал. Но его применяют только для бетона не более 40 мПа. Впрочем, такие высокие марки почти не используются в строительстве домов.

Точно определить марку самостоятельно невозможно, хотя при сильном нарушении технологии производства цвет становится почти белым, а поверхность легко царапается. Чтобы узнать прочность бетона на сжатие, вы можете принести образец в независимую лабораторию. Для этого сколотите деревянную форму, тщательно утрамбуйте смесь и храните в максимально приближенных к идеальным условиях.

stroitel-list.ru

Класс бетона и его марка по прочности на сжатие, морозостойкости, водопроницаемости

Поскольку в состав затвердевшего бетона входят компоненты, являющиеся по своей природе разнородными, он является материалом конгломератного (составного типа). Поэтому одним из главных свойств, по которым можно определить качественным ли он является, можно назвать адгезию. В данной статье будет рассказано о том, что такое класс бетона, а также коснемся и других характеристик материала.

На фото – проверка материала на прочность

Качество материала

Под адгезией понимается то, насколько хорошо цементный камень скрепляется с частицами заполнителей. Кроме того, к основным качествам можно также отнести:

• морозостойкость;
• водонепроницаемость;
• прочность на сжатие и растяжение.

Когда материал находится в проектном возрасте, о его прочностных характеристиках можно судить по последним параметрам. Поэтому стоит отметить, что во время приготовления он получается неоднородным.

Здесь представлено соответствие марок и классов бетона

Колебания прочности снижаются при качественной подготовки смеси, а также при более высокой культуре строительства. Поэтому стоит запомнить, что изготовленный материал должен не только иметь средний заданный показатель, но и иметь равномерное его распределение по всей поверхности.

Определение класса

Учесть вышеописанные колебания можно в таком показателе, как класс, под которым понимается процентный показатель какого-либо свойства. К примеру, если указано, что материал имеет класс прочности 0,95, то в 95 случаях и 100 он будет иметь такой показатель.

Стоит отметить, что согласно ГОСТу, классификация бетона состоит из 18 основных классов показателей прочности на сжатие. При этом в начале название класса указывается В1, после чего идет числовое значение предела прочности, отображаемое в МПа.

Классификация изделий

Для более точного восприятия стоит привести пример. Итак, предположим, что перед нами классбетонаВ35. Это означает, что в 95 случаях из 100 он обеспечивает предел прочности на сжатие до 35 МПа.

Кроме того, существуют и другие классы прочности:

• индекс В,, обозначает осевое растяжение;
• индекс Btb отображает предел растяжения при изгибе.

Помните, что предел прочности на сжатие может в 20 раз превышать аналогичное значение прочности на растяжение. Поэтому при строительстве используется стальная арматура, которая повышает несущую способность материала, цена при этом увеличивается.

Таблица марок и классов бетона по прочности на сжатие

Определение марки

Как утверждает стандарт СЭВ 1406-78, главным показателем прочности изделий является именно их класс. Если же во время проектирования различных изделий не учитывался данный стандарт, их прочность описывается при помощи марки.

Под ней понимают какое-либо его свойство, выраженное в численной характеристике, для расчета которой используются средние показанные результаты образцов во время испытаний. Для обозначения марки используют значения, полученные во время испытаний:

Совет: знайте, что помощи марки нельзя отобразить колебания прочности по всему объему бетонного изделия.

Как производить перевод марок бетона в классы

Марка по прочности на сжатие

1. Это одна из наиболее часто используемых характеристик бетонных конструкций.
2. Инструкция требует для ее определения использовать образцы в виде куба, имеющих длину одной стороны 150 мм.
3. Испытание проводится на протяжении условного проектного возраста – в большинстве случаев это 4 недели.

Совет: если берется серия из трех образцов, предел прочности рассчитывается по двум наибольшим из них. Для его выражения используются такие единицы – кгс/см2.

1. Специалисты выделяют всего 17 марок тяжелого бетона в зависимости от его прочности на сжатие. Для их обозначения используется индекс «М», после которого указывается число. К примеру, марка М450 означает, что такой бетон гарантирует минимальный предел прочности на сжатие в 450 кгс/см2.
2. Если же принимать во внимание прочность на осевое растяжение, то его марок гораздо больше – от Pt5 до Pt50 (прибавляя каждый раз по 5 кгс/см2). К примеру, марка бетона Pt30 будет означать, что он способен выдержать осевое растяжение до 30 кгс/см2.
3. Для бетона, которые будет использоваться во время изготовления изгибаемых ж/б конструкций, существует также характеристика растяжения при изгибе, которая отображается при помощи индекса «Ptb».

Совет: не всегда следует проводить параллели между маркой бетона и его классом.

Класс поверхности бетона по СНиПу имеет 4 параметра

Классы и марки

Дело в том, что многое зависит от того, насколько материал является однородным. Для обозначения этой величины используется коэффициент вариации.

Чем ниже его числовое значение, тем большей однородностью обладает бетон. При снижении данного показателя, снижаются, соответственно, класс и марка материала. К примеру, М300, имеющий коэффициент вариации в 18%, получит класс В15, а вот при снижении до значения в 5%, класс повысится до В20.

Совет: результаты исследований доказывают, что во время изготовления бетонной смеси необходимо добиваться ее максимальной однородности.

На числовое значение прочности оказывают влияние множество факторов. Наибольшее — качество исходных компонентов, а также такой показатель, как пористость.

Изготовление раствора

Для набора прочности материала, изготовленного при помощи портландцемента, требуется значительное количество времени. Кроме того, для нормального протекания процесса требуется соблюдение определенных условий.

Морозостойкость

При помощи такого показателя, как марка бетона по морозостойкости можно определить, сколько циклов замораживания и оттаивания может выдержать 28-дневный материал, теряя при этом не более 15% показателя прочности на сжатие. Для обозначения такого показателя используется индекс F, а всего существует 11 классов.

Совет: чтобы бетон обладал хорошими морозостойкими свойствами, в его составе должен быть качественный портландцемент, а также его различные модификации – сульфатостойкий, гидрофобный и т.п.

При этом существуют определенные ограничения по процентному содержанию трехкальциевого алюмината в портландцементе.

К примеру, для:

• F200 допускается не более 7% такого вещества;
• F300 – до 5%, и т.д.

Крайне нежелательным является присутствие в цементе активных минеральных добавок, так как в результате их использования увеличивается потребность в воде. А вот снижение водопотребности достигается за счет применения поверхностно-активных веществ.

Работа с раствором в мороз

Совет: в сооружениях гидротехнического типа, обладающих маркой морозостойкости F 300, а также заполнителем диаметром не более 20 мм, объем вовлеченного воздуха должен находиться в пределах 2-4%

Вот небольшая инструкция, которой следует придерживаться:

1. Для получения высококачественного морозостойкого бетона должно соблюдаться максимально точное соотношение всех компонентов.
2. Их необходимо тщательно перемешать своими руками, получив максимально однородную смесь.
3. После этого уплотнить.
4. Обеспечить необходимые хорошие условия во время процесса затвердевания.

Совет:следите, чтобы не происходило тепловое расширение составляющих бетона, а значение воды и воздуха находились в допустимых пределах.

В ситуациях, когда осуществляется изготовление деталей, обладающих высокой степенью морозостойкости (F200 и выше), стоит помнить, что материал должен твердеть в условиях положительного значения температуры окружающей среды. Кроме того, его влажность должна сохраняться на протяжении около 10 дней.

Водопроницаемость

Марка по такому показателю, как водонепроницаемость определяется путем испытаний материала на ограниченную проницаемость во время одностороннего давления напора воды. Для ее обозначения используют индекс «W», после которого идет число.

Водопроницаемость материала

Оно обозначает максимальное давление (в кгс/см2), которое может выдержать исследуемый образец, диаметр и высота которого составляют 150 мм, во время определенных испытаний. К примеру, маркаW4 выдерживает напор воды в 4 кгс/см2. Всего существует 10 марок – от W2 до W20 (прибавляя по 2 кгс/см2).

Существуют методы, благодаря которым можно увеличить водонепроницаемость смеси во время ее приготовления, укладки и затвердевания бетона, а также методы, которые могут повысить такой показатель уже затвердевшего материала.

Вывод

В данной статье было рассказано о классах и марках бетона, которые читаются важными показателями. Они дают возможность правильного подбора материала для ремонтных и строительных работ. Также вы узнали ГОСТ на класс бетона и индексы, которыми обозначается он и марки.Видео в этой статье поможет найти вам дополнительную информацию по этой тематике.

загрузка…

Page 2

В пунктах ГОСТ 25192-82 строительные смеси, полученные путем смешения вяжущего вещества с различными заполнителями, в первую очередь подразделяются по назначению, структуре и условиям твердения. Однако наряду с этим классификация может производиться по весовой категории. При таком варианте в расчет берется масса бетона в кубе, благодаря чему удается определить область применения состава.

На фото представлен готовый бетонный раствор.

Основные виды смесей

Вес состава может выступать в качестве одной из характеристик, так как предоставляет возможность оценить механические и физические свойства. Если сооружение сохраняет показатели прочности и долговечности, то применение более легких растворов в значительной степени удешевляет процесс возведения.

Особо легкие бетоны

К этой категории относятся смеси, плотность которых не превышает 500 кг/м3, поэтому они в основном используются для формирования теплоизоляционных слоев и ограждающих конструкций. Понизить вес материала удается благодаря пористой структуре, которая также позволяет улучшить теплоизоляционные качества.

На фото демонстрируется структура ячеистого бетона.

Что касается прочности, то она заметно снижается. В связи с наличием пустот в готовых изделиях происходит изменение деформационных свойств, а значит, модуль упругости тоже уменьшается.

Основным представителем данной категории является ячеистый бетон, состоящий на 85 процентов из пузырьков воздуха.

• Механический способ получения подобной продукции заключается в перемешивании готовой массы с заранее приготовленной пеной. После затвердевания образуется искусственный камень с воздушными включениями, которые равномерно распределены по всему изделию.
• Химический способ предполагает добавление специальных газообразующих добавок, создающих эффект вспучивания раствора. Основной минус – наличие сквозных пор, что приводит к снижению устойчивости к влаге.

Дополнение! Активное применение современных добавок дает возможность улучшить показатели прочности особо легких смесей в несколько раз, но в этом случае возрастает конечная цена продукции.

Легкие растворы

Такие смеси имеют пористый заполнитель вроде керамзита и перлита, поэтому используются чаще для создания теплоизоляционного слоя, нежели для изготовления полноценных конструкций. Обычно масса 1 м3 бетона колеблется в пределах 500-1800 кг. Что касается структуры, то она может быть крупнопористой, поризованной или плотной.

Основная классификация легких составов.

Легкие составы ввиду универсальности используются во многих строительных элементах сооружений и зданий. В плане морозостойкости они уступают тяжелым смесям, но могут применяться в стеновых конструкциях, если содержат заполнитель с низким поглощением воды. К таковым, например, относится керамзит.

Тяжелые смеси

Если масса 1 куба бетона составляет 1800-2500 кг, то он относится к категории тяжелых составов. Подобные растворы активно применяются для возведения стен и несущих элементов индивидуальных строений и промышленных объектов.

Основные технические требования упоминаются в пунктах ГОСТ 26633-91.

Фракция используемого заполнителя для тяжелого раствора.

• При изготовлении в качестве вяжущих веществ должны использоваться портландцементы, пуццолановые и сульфатостойкие цементы, а также другие аналоги, отвечающие техническим условиям.
• В качестве заполнителя для тяжелых бетонов наиболее часто применяют гравий из плотных пород или щебень из ферросплавных и доменных шлаков, являющихся отходами черной металлургии.
• Мелким заполнителем может служить природный песок или отсев, полученный в результате дробления горных пород. Средняя плотность зерен должна составлять 200-2800 г/см3.
• Марка вяжущего вещества выбирается в зависимости от назначения конструкции и эксплуатационных условий на основании технических требований, отраженных в пунктах ГОСТ 30515-2013.

Наиболее используемые марки цемента и их срок твердения.

Примечание! В случае необходимости использования заполнителей с характеристиками ниже требований официальных стандартов должно быть осуществлено предварительное исследование.

Особо тяжелые составы

Смеси данной категории нашли свое применение в специальных конструкциях для защиты от радиационного излучения на атомных станциях и других потенциально опасных объектах. Масса куба бетона в этом случае может превышать 2500 кг. В качестве заполнителя обычно используются высокоплотные материалы: магнетит, барит и гематит.

При проведении работ необходимо придерживаться определенных требований. Смешивание компонентов должно осуществляться более двух минут, иначе качество состава заметно снизится. В обязательном порядке следует применять вибрационное оборудование для уплотнения раствора.

Для повышения защитных характеристик в особо тяжелые бетоны добавляются специальные присадки, включающие легкие компоненты вроде кадмия, лития и бора. Состав смеси, как правило, определяется по той же методике, что и для обычных растворов, но при этом проводятся экспериментальные замесы. Основная проблема – склонность приготовленной смеси к расслоению при транспортировке, уплотнении и укладке.

Состав раствора специального назначения.

В качестве заключения

Представленная инструкция, рассматривающая весовые категории бетонных растворов, поможет индивидуальным застройщикам в выборе строительной смеси для изделий и конструкций, создаваемых своими руками. При проведении работ необходимо понимать, что масса железобетона будет всегда выше обычного состава, так как внутри него содержится металлический каркас.

Дополнительные сведения отражены на видео в этой статье.

загрузка…

masterabetona.ru

Прочность бетона на сжатие | Определение, важность, приложения

Прочность бетона на сжатие составляет около 4000 фунтов на квадратный дюйм.

Определение

Прочность бетона на сжатие — это прочность затвердевшего бетона, измеренная при испытании на сжатие. Прочность бетона на сжатие — это мера способности бетона противостоять нагрузкам, которые стремятся его сжать.Он измеряется путем раздавливания цилиндрических образцов бетона в машине для испытаний на сжатие.

См. Также : Процедура испытания бетона на сжатие

Таблица: Прочность на сжатие различных бетонных смесей

Прочность на сжатие бетона может быть рассчитана путем деления разрушающей нагрузки на площадь поперечного сечения, выдерживающего эту нагрузку, и выраженных в фунтах на квадратный дюйм в обычных единицах США и мегапаскалях (МПа) в единицах СИ. . Требования к прочности бетона на сжатие могут варьироваться от 2500 фунтов на квадратный дюйм (17 МПа) для жилого бетона до 4000 фунтов на квадратный дюйм (28 МПа) и выше в коммерческих структурах.Для определенных применений указаны более высокие значения прочности до и выше 10 000 фунтов на кв. Дюйм (70 МПа).

Важность определения прочности на сжатие:

Результаты прочности на сжатие в первую очередь используются для определения того, что бетонная смесь, поставленная на строительную площадку, соответствует требованиям указанной прочности, fc ‘, в рабочих характеристиках. Цилиндры, испытанные на приемку и контроль качества, изготавливаются и отверждаются в соответствии с процедурами, описанными для образцов стандартного отверждения в ASTM C-31 (который является стандартной практикой изготовления и отверждения образцов для испытаний в полевых условиях).Для оценки прочности бетона на месте ASTM C-31 предоставляет процедуры для образцов, отвержденных в полевых условиях. Цилиндрические образцы испытывают в соответствии со стандартом ASTM C-39 (который является стандартным методом испытаний на прочность цилиндрических бетонных образцов на сжатие).

Результат испытания — это среднее значение по крайней мере двух образцов прочности стандартного отверждения, изготовленных из одной и той же партии бетона и испытанных в одном возрасте. В большинстве случаев требования к прочности бетона составляют 28 дней.

Получение данных по прочности на сжатие:

Инженеры-конструкторы используют указанную прочность для проектирования элементов конструкций.Эта указанная прочность включается в документы подряда и называется расчетной прочностью бетона. Бетонная смесь предназначена для получения средней прочности fc ‘выше указанной прочности, так что риск несоблюдения спецификации прочности сводится к минимуму. Чтобы соответствовать требованиям к прочности, указанным в спецификации работы, применяются следующие критерии приемки:

1. Среднее значение трех последовательных испытаний должно быть равно указанной прочности fc ‘или превышать ее.
2. Ни одно испытание на прочность не должно падать ниже fc ‘более чем на 500 фунтов на кв. Дюйм (3,45 МПа) или более чем на 0,10fc’, когда fc ‘составляет более 5000 фунтов на кв. Дюйм (35 МПа).

Важно понимать, что падение отдельного теста ниже fc ‘не обязательно означает, что тест не прошел и спецификации не соответствовали требованиям. Когда среднее значение испытаний на прочность соответствует требуемой средней прочности fc ‘, вероятность того, что отдельные испытания на прочность будут меньше указанной прочности, составляет около 10%, и это учитывается в критериях приемки.

Когда результаты испытаний на прочность показывают, что бетон не соответствует требованиям спецификации, важно понимать, что разрушение бетона также может быть вызвано процедурой испытания. Это особенно верно, если изготовление, обращение, отверждение и испытания баллонов не проводятся в соответствии со стандартными процедурами.

Прочность бетонных кубов на сжатие Видео

Сообщите нам в комментариях, что вы думаете о концепциях в этой статье!

Прочность бетона на сжатие — испытание куба, процедура, результаты

🕑 Время чтения: 1 минута

Испытание бетонного куба на сжатие дает представление обо всех характеристиках бетона.По этому единственному тесту можно судить о том, правильно ли было выполнено бетонирование. Прочность бетона на сжатие для общего строительства варьируется от 15 МПа (2200 фунтов на квадратный дюйм) до 30 МПа (4400 фунтов на квадратный дюйм) и выше в коммерческих и промышленных сооружениях.

Прочность бетона на сжатие зависит от многих факторов, таких как водоцементное соотношение, прочность цемента, качество бетонного материала, контроль качества во время производства бетона и т. Д.

Испытание на прочность на сжатие проводят на кубе или цилиндре.Различные стандартные нормы рекомендуют бетонный цилиндр или бетонный куб в качестве стандартного образца для испытания. Американское общество по испытанию материалов ASTM C39 / C39M предоставляет стандартный метод испытаний на прочность на сжатие цилиндрических образцов бетона.

Определение прочности на сжатие

Прочность на сжатие — это способность материала или конструкции выдерживать нагрузки на своей поверхности без трещин или прогибов. Материал при сжатии имеет тенденцию к уменьшению размера, тогда как при растяжении размер увеличивается.

Формула прочности на сжатие

Формула прочности на сжатие для любого материала — это нагрузка, приложенная в точке разрушения к площади поперечного сечения поверхности, на которую была приложена нагрузка.

Прочность на сжатие = нагрузка / площадь поперечного сечения

Процедура: испытание бетонных кубиков на прочность при сжатии

Для испытания кубиков используются два типа образцов: кубики размером 15 см X 15 см X 15 см или 10 см X 10 см x 10 см, в зависимости от размера агрегата.Для большинства работ обычно используются кубические формы размером 15см х 15см х 15см.

Этот бетон заливается в форму и должным образом закаляется, чтобы не было пустот. Через 24 часа формы удаляют, а образцы для испытаний помещают в воду для отверждения. Верхняя поверхность этих образцов должна быть ровной и гладкой. Это делается путем нанесения цементного теста и его равномерного распределения по всей площади образца.

Эти образцы испытываются на машине для испытания на сжатие после семи дней или 28 дней.Нагрузку следует прикладывать постепенно со скоростью 140 кг / см2 в минуту до разрушения образцов. Нагрузка при разрушении, деленная на площадь образца, дает прочность бетона на сжатие.

Ниже приводится процедура испытания бетонных кубиков на прочность на сжатие

Аппарат для испытания бетонных кубов

Машина для испытания на сжатие

Подготовка образца бетонного куба

Пропорции и материал для изготовления этих образцов для испытаний взяты из того же бетона, что и в полевых условиях.

Образец

6 кубиков размером 15 см Микс. M15 или выше

Замешивание бетона для испытания куба

Смешайте бетон вручную или в лабораторном смесителе периодического действия

Ручное смешивание

1. Смешайте цемент и мелкий заполнитель на водонепроницаемой неабсорбирующей платформе, пока смесь полностью не смешается и не станет однородного цвета.
2. Добавить крупный заполнитель и смешать с цементом и мелким заполнителем до тех пор, пока крупный заполнитель не будет равномерно распределен по всей партии.
3. Добавьте воды и перемешайте, пока бетон не станет однородным и желаемой консистенции.

Отбор кубиков для испытаний

1. Очистите насыпи и нанесите масло.
2. Залить бетон в формы слоями толщиной примерно 5 см.
3. Уплотните каждый слой не менее 35 движений на слой, используя утрамбовочный стержень (стальной стержень диаметром 16 мм и длиной 60 см, заостренный пулей на нижнем конце).
4. Выровняйте верхнюю поверхность и разгладьте ее шпателем.

Отверждение кубиков

Образцы для испытаний хранят во влажном воздухе в течение 24 часов, после чего образцы маркируют, извлекают из форм и хранят погруженными в чистую пресную воду до извлечения перед испытанием.

Меры предосторожности при испытаниях

Вода для отверждения должна проверяться каждые 7 дней, и температура воды должна быть 27 + -2oC.

Процедура испытания бетонного куба

1. Выньте образец из воды по истечении заданного времени отверждения и сотрите излишки воды с поверхности.
2. Измерьте образец с точностью до 0,2 м.
3. Очистите опорную поверхность испытательной машины.
4. Поместите образец в машину таким образом, чтобы нагрузка прилагалась к противоположным сторонам отливки куба.
5. Выровняйте образец по центру опорной плиты станка.
6. Осторожно поверните подвижную часть рукой, чтобы она коснулась верхней поверхности образца.
7. Прикладывайте нагрузку постепенно без толчков и непрерывно со скоростью 140 кг / см ² / мин, пока образец не разрушится.
8. Запишите максимальную нагрузку и отметьте любые необычные особенности в типе разрушения.

Примечание:

Минимум три образца должны быть протестированы в каждом выбранном возрасте. Если прочность любого образца отличается более чем на 15 процентов от средней прочности, результаты таких образцов должны быть отклонены. Среднее значение трех образцов дает прочность бетона на раздавливание. Требования к прочности бетона.

Расчет прочности на сжатие

Размер куба = 15смx15смx15см

Площадь образца (рассчитанная по среднему размеру образца) = 225 см ²

Нормативная прочность на сжатие (f ck) через 7 дней =

Ожидаемая максимальная нагрузка = fck x площадь x f.с

Выбираемый диапазон …………………..

Аналогичный расчет следует провести для 28-дневной прочности на сжатие

Максимальная приложенная нагрузка = ………. тонов = …………. N

Прочность на сжатие = (Нагрузка в Н / Площадь в мм ²⁾ = …………… Н / мм ²

= ………………………. Н / мм ²

Отчеты об испытании куба

1. Идентификационный знак
2. Дата испытания
3. Возраст образца
4. Условия отверждения, включая дату изготовления образца
5. Внешний вид изломов поверхностей бетона и тип излома, если они необычные

Результаты бетонного куба Тест

Средняя прочность бетонного куба на сжатие =…………. Н / мм ² (через 7 суток)

Средняя прочность бетонного куба на сжатие = ………. Н / мм ² (через 28 суток)

Прочность бетона на сжатие при разном возрасте

Прочность бетона увеличивается с возрастом. В таблице показана прочность бетона в разном возрасте по сравнению с прочностью через 28 дней после заливки.

9026

Прочность на сжатие различных марок бетона через 7 и 28 дней

23,5

Некоторые сведения об испытании бетона на прочность

Почему важно испытание бетона на прочность при сжатии?

Испытание бетонного куба на прочность на сжатие дает представление обо всех характеристиках бетона.По этому единственному тесту можно судить о том, правильно ли было выполнено бетонирование.

Что такое прочность на сжатие обычно используемого бетона?

Прочность бетона на сжатие для общего строительства варьируется от 15 МПа (2200 фунтов на квадратный дюйм) до 30 МПа (4400 фунтов на квадратный дюйм) и выше в коммерческих и промышленных сооружениях.

Что такое прочность на сжатие через 7 и 14 дней?

Прочность на сжатие, достигаемая бетоном за 7 дней, составляет около 65%, а через 14 дней — около 90% от целевой прочности.

Какой тест наиболее подходит для определения прочности бетона?

Испытание бетонного куба или бетонного цилиндра обычно проводится для оценки прочности бетона через 7, 14 или 28 дней после заливки.

Какого размера бетонные кубики используются для испытаний?

Для испытания кубиков используются два типа образцов: кубики размером 15 см X 15 см X 15 см или 10 см X 10 см x 10 см, в зависимости от размера агрегата. Для большинства работ обычно используются кубические формы размером 15см х 15см х 15см.

Какая машина используется для испытания бетона на прочность?

Машина для испытания на сжатие используется для проверки прочности бетона на сжатие.

Какова скорость нагрузки на машине для испытаний на сжатие?

Нагрузку следует прикладывать постепенно со скоростью 140 кг / см2 в минуту до разрушения образцов.

Какой код ACI используется для испытаний на прочность бетона?

Американское общество по испытанию материалов ASTM C39 / C39M предоставляет стандартный метод испытаний цилиндрических образцов бетона на прочность на сжатие.

Подробнее:

1. Бетон — определение, марки, компоненты, производство, конструкция
2. Почему мы проверяем прочность бетона на сжатие через 28 дней?

Измерение прочности на сжатие — Национальная ассоциация сборного железобетона

Испытания на сжатие предоставляют сборному железобетону простой метод отслеживания конкретных тенденций, которые могут возникнуть из-за изменений материала или условий окружающей среды, чтобы они могли вносить необходимые корректировки. Фотография файла NPCA.

Избегайте распространенных ошибок при измерении прочности бетона на сжатие.

Митч Ректор

Примечание редактора: Эта статья предназначена для использования в качестве справочного руководства для производственных сотрудников начального уровня.

Производство качественного сборного железобетона во многом похоже на приготовление хорошего стейка на гриле. Одно из основных соображений — как долго вы ждете. Чем дольше вы ждете, тем дольше стейк занимает ценное место на гриле, а если вы будете ждать слишком долго, мясо переварится.Однако, если вы удалите его слишком рано, он может быть плохо прожарен или недоварен.

Точно так же, как вы можете использовать тест для определения длины стейка во время приготовления, вы можете использовать тест для определения прочности вашего бетона. Но вместо легкого прикосновения пальцем используется специальное оборудование для приложения силы в несколько тысяч фунтов.

Различная дневная сила

Прочность бетона обусловлена ​​химической реакцией между цементом и водой.Это создает пасту, связывающую агрегаты вместе. Со временем все больше цемента может вступить в реакцию, в результате чего бетон станет прочнее. Прочность бетона важна не только для проектирования, но и для производства. При производстве методом «мокрого литья» чем раньше бетон достигает минимальной прочности на отслаивание, тем быстрее он может быть удален из формы, и форма может быть использована для следующего продукта. Так как же определяются сильные стороны разборки и конструкции?

Процесс испытаний на сжатие

Машина для испытания бетона на сжатие работает путем постепенного приложения силы к образцу.Поскольку прочность определяется как максимальная переносимая нагрузка, деленная на среднюю площадь поперечного сечения, наиболее логичный способ определения прочности образца — нагружать его до тех пор, пока он не выйдет из строя. Однако это было бы непрактично выполнять для всех сборных железобетонных изделий. Вместо этого отливают и используют небольшие бетонные цилиндры. Цилиндры обычно имеют размер 4 на 8 дюймов или 6 на 12 дюймов. Эти образцы легко отливать и требуют мало места для хранения, особенно при производстве в больших количествах. Важно отливать цилиндры из одной и той же бетонной смеси, чтобы можно было сравнить прочность цилиндров.

Согласно Руководству по контролю качества для заводов сборного железобетона Национальной ассоциации сборных железобетонных изделий, раздел 5.3.5.4, по крайней мере, четыре образца прочности на сжатие должны быть отлиты на каждые 150 кубических ярдов бетона каждой смеси или один раз в неделю, в зависимости от того, что наступит раньше. Два образца испытывают не позднее семи дней после литья. Среднее значение двух образцов помогает поддерживать стабильное качество. Тот же процесс повторяется с двумя другими образцами не ранее чем через 28 дней после литья.

Важно полностью испытать образцы до разрушения.

Влага — еще одна распространенная проблема при обращении с баллонами или их хранении. Из-за химического состава цемента сухой образец может показать большую прочность, чем влажный. Это может вызвать серьезные проблемы, если из двух 7-дневных образцов один влажный, а другой сухой.

«Довольно часто их вытаскивают и не хранят во влажном состоянии до тех пор, пока они не сломаются», — сказал Причард. «Согласно ASTM, те, которые требуют влажного отверждения, следует ломать, пока они еще влажные.”

Другая распространенная проблема может возникнуть из-за того, как образец помещается в испытательную машину.

«Те, которые, вероятно, оказывают наибольшее влияние на поломки, на мой взгляд, это выравнивание в машине, правильная посадка опорных поверхностей и обеспечение центрирования цилиндра», — сказал Притчард.

Образец, который смещен или смещен по центру, может создавать точечную нагрузку, которая вызовет боковые трещины вверху или внизу.

Раздел 7 ASTM C39 гласит: «Поместите подшипниковый блок скольжения (нижний) закаленной лицевой стороной вверх на стол или плиту испытательной машины непосредственно под сферически установленным (верхним) подшипниковым блоком.Затем верхняя и нижняя поверхности подшипников протираются начисто перед тем, как образец помещается на нижний блок подшипников. При использовании колпачков без приклеивания их следует располагать по центру цилиндра. Затем образец выравнивается по центру толчка через сферически установленный блок.

Наконец, при испытании образца важно использовать правильную скорость нагружения. Низкая скорость загрузки приведет к длительному выполнению теста. Кроме того, низкая скорость нагружения приведет к ползучести образца, что приведет к снижению прочности.И наоборот, высокие скорости нагружения будут влиять на свойства материала бетона, временно увеличивая прочность на сжатие. Это означает, что прочность образца не будет точно отражать свойства смеси. Тогда какова правильная скорость загрузки?

ASTM C39 утверждает, что скорость нагрузки должна применяться непрерывно, без ударов или внезапных повышений. Приемлемая скорость нагрузки составляет от 28 до 42 фунтов на квадратный дюйм. В первой половине фазы нагружения допускается более высокая скорость нагружения, но ее следует применять осторожно и контролируемо, чтобы избежать ударной нагрузки.По мере приближения нагрузки с подозрением на отказ важно не регулировать скорость нагрузки. Важно помнить, что скорость нагружения образца является важной частью проведения точного испытания на сжатие. После завершения теста необходимо соблюдать осторожность.

«Самая большая проблема, с которой я сталкивался в прошлом, заключалась в переносе и документировании, а не в том, чтобы все записывать должным образом», — сказал Притчард. «Они могут переставить номер или записать его не на том листе.”

Эта маленькая деталь может вызвать самые большие проблемы, поэтому всегда следите за тем, чтобы вы записывали правильные числа в нужном месте.

Будьте начеку

Все, что нужно, — это отвлечься на долю секунды, чтобы бифштекс попадал на хорошо прожаренную территорию, и все, что требуется, — это быстрый момент небрежности, чтобы сделать дневную работу недействительной. Внимательное отношение к каждому этапу процесса тестирования — важная часть создания качественного изделия из бетона.

Митч Ректор — инженер технической службы NPCA.

границ | Адаптация искусственного интеллекта для улучшения оценки прочности бетона на сжатие на месте при испытаниях на удар отскоком

Введение

Бетон — это искусственный композитный материал, состоящий в основном из заполнителя, воды и цемента. Поскольку бетон относительно дешев и обеспечивает высокую прочность на сжатие, он является одним из наиболее часто используемых материалов в строительной отрасли. Он широко используется в зданиях, мостах, дорогах и многих других сооружениях.Для обеспечения безопасности конструкций качество бетонного материала, особенно его прочность, имеет большое значение для строительной отрасли. Один из самых популярных способов оценки характеристик бетона — измерение его прочности на сжатие. Прочность на сжатие — один из наиболее важных критериев, используемых для проверки того, будет ли данная бетонная смесь соответствовать проектным требованиям. Прочность на сжатие обычно измеряется путем разрушения цилиндрических бетонных образцов в компрессорной машине.Эти образцы случайным образом отбираются из различных партий товарного бетона, доставленных на строительную площадку. Тем не менее, для существующих конструкций необходимо пробурить образцы керна, чтобы получить прочность бетона на сжатие в полевых условиях. Взятие образцов керна наносит определенный ущерб существующим конструкциям, а иногда невозможно отобрать образцы керна (например, когда вы не можете получить согласие владельца). В таких условиях для оценки прочности бетона на сжатие желательны альтернативные методы испытаний, такие как неразрушающие испытания.Среди неразрушающих испытаний бетона на прочность на сжатие в промышленности обычно используются испытания отбойным молотком (RH) и ультразвуковой импульсной скоростью (UPV). Основными преимуществами тестов RH и UPV являются их способность исследовать состояние бетонной конструкции, не вызывая повреждений (Shariati et al., 2011).

При испытании на относительную влажность подпружиненный стальной молоток прижимается к поверхности бетона. При отпускании молоток ударяет по бетону с заданным количеством энергии.Твердость бетона влияет на степень упругого отскока массы. Это расстояние отскока измеряется и используется для оценки прочности бетона (ASTM C805 / C805M — 18, 2020). В тесте UPV сначала измеряется скорость распространения импульсов продольной волны напряжения через бетон. Затем прочность бетона на сжатие оценивается с использованием измеренного UPV. UPV-тест проводится путем передачи ультразвуковых импульсов через испытуемый образец, а затем измеряется время, необходимое импульсу для прохождения через бетон.Более высокие скорости указывают на хорошее качество и целостность материала, а более низкие скорости могут указывать на трещины или пустоты в бетоне (ASTM C597 — 16, 2020). По сравнению с другими неразрушающими методами испытания на относительную влажность дешевле (с точки зрения испытательного оборудования), быстрее и проще в проведении (Hamidian et al., 2012). Кроме того, испытания на относительную влажность приняты Американским обществом испытаний и материалов (ASTM 805) (ASTM C597 — 16, 2020) и национальными стандартами Китая (CNS 10732) в качестве альтернативного способа оценки прочности бетона на сжатие.Таким образом, это исследование использует тесты относительной влажности для оценки прочности бетона на сжатие.

Как правило, измеренное расстояние отскока используется для оценки прочности бетона на сжатие либо с помощью таблицы преобразования, либо по формулам, предоставленным производителем. Тем не менее, несмотря на удобство, оценки прочности на сжатие по результатам испытаний на относительную влажность не очень точны, и сообщается в среднем более 20% средней абсолютной процентной ошибки (MAPE) (Huang et al., 2011). В свете этого, данное исследование пытается дополнительно изучить взаимосвязь между измерениями относительной влажности и фактической прочностью на сжатие.

В предыдущих исследованиях предпринимались попытки различных подходов к исследованию взаимосвязи между измерениями относительной влажности и фактической прочностью на сжатие. Для достижения этой цели многие исследователи применяют линейные и нелинейные статистические регрессии для улучшения оценки прочности бетона на сжатие в тесте RH (Hajjeh, 2012; Rojas-Henao et al., 2012; El Mir and Nehme, 2017; Xu and Li, 2018). ; Kocáb et al., 2019). Кроме того, некоторые исследователи успешно применили нетрадиционные статистические методы, такие как искусственные нейронные сети (ИНС), для улучшения оценок прочности бетона на сжатие в тестах на относительную влажность (Yılmaz and Yuksek, 2008; Iphar, 2012; Asteris and Mokos, 2019).Тем не менее, в большинстве исследований используются новые образцы кубов или цилиндров, полученные в лаборатории. В результате могут возникнуть некоторые ограничения при применении результатов этих исследований к тестам на месте и относительной влажности. В свете этого данное исследование направлено на изучение взаимосвязи между показателями относительной влажности и фактической прочностью на сжатие для существующих конструкций. На месте Испытания на относительную влажность и отбор образцов керна проводятся на здании большого жилого комплекса. Для разработки моделей прогнозирования прочности на сжатие проводятся как традиционные (линейная / нелинейная регрессия), так и нетрадиционные (искусственный интеллект или ИИ) статистический анализ.Результаты исследования показывают, что путем внедрения методов искусственного интеллекта в испытания на относительную влажность можно улучшить оценки прочности бетона на сжатие для in situ испытательных объектов . Следует отметить, что основное внимание в этом исследовании уделяется изучению взаимосвязей между измерениями относительной влажности in situ и относительной влажности и прочностью бетона; поэтому природа самого теста на относительную влажность в данном исследовании не обсуждается.

Обзор литературы

Используя методы искусственного интеллекта, это исследование направлено на изучение взаимосвязи между измерениями относительной влажности на месте и фактической прочностью бетона на сжатие.Во-первых, рассматриваются предыдущие исследования, связанные с испытаниями на относительную влажность и оценкой прочности бетона на сжатие. Затем проводится обзор литературы, связанной с методами искусственного интеллекта.

Испытание отбойным молотком

Когда меры разрушающего контроля неосуществимы, методы неразрушающего контроля были приняты в качестве альтернативы для изучения свойств строительных материалов. За прошедшие годы исследователи, использующие неразрушающие методы оценки свойств материалов, получили успешные результаты (Kumar et al., 2019). Для бетонного материала испытание на относительную влажность часто выбирают в качестве альтернативного метода неразрушающего контроля для оценки прочности на сжатие. Стандарты испытаний на относительную влажность установлены в разных странах и регионах, например, ASTM 805 в США (ASTM C805 / C805M — 18, 2020), BS 1881: часть 202 в Великобритании (Британский институт стандартов (BSI), 1986). , EN 12504-2 в Европе (Европейский комитет по нормализации (En), 2012) и CNS 10732 в Тайване, Национальные стандарты Китайской Республики, 1986.Тест на относительную влажность легко провести, и результаты теста можно получить практически мгновенно. Измерения относительной влажности можно использовать для оценки прочности бетона на сжатие с использованием таблицы преобразования или уравнения преобразования, предоставленного производителем прибора. Однако эти оценки прочности бетона на сжатие не очень точны при использовании измерений относительной влажности (Huang et al., 2011). Некоторые исследователи пытались улучшить оценки прочности бетона на сжатие путем введения факторов, отличных от значения относительной влажности, таких как соотношение вода: цемент, возраст и типы добавок (Atoyebi et al., 2019). Другие пытались использовать различные методы прогнозирования, чтобы лучше коррелировать значение относительной влажности с фактической прочностью на сжатие. Среди них традиционные статистические регрессии являются наиболее популярными методами, принятыми исследователями (Hajjeh, 2012; Rojas-Henao et al., 2012; El Mir and Nehme, 2017; Xu and Li, 2018; Kocáb et al., 2019). Сообщается, что в последние годы нетрадиционные методы статистической регрессии, такие как ИНС, дают лучшие оценки прочности на сжатие по сравнению с традиционными методами регрессии (Yılmaz and Yuksek, 2008; Iphar, 2012; Asteris and Mokos, 2020).В дополнение к традиционным методам регрессии и ИНС в этом исследовании также используются альтернативные методы искусственного интеллекта, поддержка векторной регрессии и адаптивные сетевые системы нечеткого вывода (ANFIS) для разработки конкретных моделей прогнозирования сжатия. Эти методы представлены в следующем разделе.

Методы искусственного интеллекта

В некоторых предыдущих исследованиях по оценке относительной влажности использовались традиционные статистические методы для корреляции измерений относительной влажности и прочности бетона на сжатие. Однако до сих пор результаты не были удовлетворительными (Qasrawi, 2000; Szilágyi et al., 2011; Brencich et al., 2013; Брейсс и Мартинес-Фернандес, 2014). В этом исследовании делается попытка использовать методы искусственного интеллекта для изучения взаимосвязи между измерениями относительной влажности и прочностью бетона на сжатие. В качестве приложения ИИ алгоритмы машинного обучения используют образцы данных для разработки (или обучения) математических моделей. Изучение выборки данных позволяет модели делать прогнозы без явного программирования (Bishop, 2006). Для этого исследования проводятся эксперименты с RH для получения выборочных данных для моделей прогнозирования машинного обучения.Среди различных методов машинного обучения для регрессии для разработки моделей прогнозирования выбраны ИНС, машины опорных векторов (SVM) и ANFIS. Для данного исследования эти методы были выбраны, потому что, как сообщается, ИНС, SVM и ANFIS успешно применялись во многих различных областях, таких как финансы, инженерия, медицина и производство. Результаты прогнозирования моделей с помощью этих методов искусственного интеллекта также превзошли традиционные методы статистической регрессии (Shirsath and Singh, 2010; Balabin, Lomakina, 2011; Yilmaz and Kaynar, 2011; Rezaeianzadeh et al., 2014).

На основании литературных данных, это исследование адаптирует методы регрессии AI для улучшения оценки прочности бетона на сжатие для испытаний на месте RH. В следующем разделе кратко представлены методы теста RH и регрессии AI.

Методология

Испытания на относительную влажность — это популярные неразрушающие испытания для измерения поверхностной твердости и сопротивления бетона проникновению. Измерения при испытаниях относительной влажности могут быть связаны с упругими свойствами или прочностью испытуемого объекта.При испытаниях на относительную влажность молоток сначала прижимается к бетонной поверхности (в данном исследовании это небольшие неструктурные балки). Затем подпружиненная масса молота ударяет с определенной энергией, а затем измеряется отскок. Измеренное значение отскока называется числом отскока. Путем обращения к таблице преобразования или уравнению, предоставленным производителем, прочность бетона на сжатие может быть затем оценена с использованием числа отскока. Для цифровой относительной влажности прочность на сжатие может быть рассчитана автоматически (Информация о, 2012 г.).RH указывает на твердость поверхности испытуемого объекта. При использовании RH для проверки прочности бетона на сжатие более низкое значение отскока получается для бетона с низкой прочностью и жесткостью из-за большего поглощения энергии (Brencich et al., 2013).

Для этого исследования исследовательская группа сначала провела испытания на относительную влажность неструктурных балок в подвале большого жилого комплекса. После испытаний на относительную влажность образцы керна были тщательно просверлены, а затем испытаны в лаборатории для получения фактической прочности на сжатие.Из-за разрушительного характера процесса колонкового бурения данные испытаний на месте и RH собрать сложно. Чтобы получить более надежные оценки прочности бетона, собираются данные по 100 образцам. Цифровой RH (Silver Schmidt Type N-PC) используется для этого исследования, как показано на рисунке 1. Цифровой молоток предлагает интуитивно понятное управление с помощью меню; электронная обработка данных; автоматическая коррекция тестовых позиций; и хранение тестовых данных (Информация о, 2012 г.). Этот инструмент выбран потому, что его точность и повторяемость улучшены по сравнению с традиционными молотками для испытаний бетона.Собранные данные затем используются для разработки и проверки регрессионных моделей ИИ.

РИСУНОК 1 . Отбойный молоток типа N-PC Silver Schmidt.

ИНС — это методы машинного обучения, основанные на биологических нейронных системах мозга. ИНС состоит из взаимосвязанных узлов (искусственных нейронов), и эти узлы могут принимать, обрабатывать и передавать сигналы искусственным нейронам, подключенным к ним. Каждый искусственный нейрон имеет взвешенные входы, одну передаточную функцию и один выход.Хотя отдельный нейрон может выполнять определенные простые задачи, реальная вычислительная мощность исходит от взаимосвязанных нейронов. Обычно эти взаимосвязанные нейроны объединяются во входной слой, скрытый слой (и) и выходной слой. Сигналы принимаются входным слоем, а затем передаются через скрытый слой (и) и выходной слой. Такие системы могут учиться на примерах, не будучи запрограммированными правилами для конкретных задач (Zupan and Gasteiger, 1991; Gurney, 2014). Типичная трехслойная нейронная сеть показана на рисунке 2 с одним входным слоем, одним скрытым слоем и одним выходным слоем.

РИСУНОК 2 . Трехслойные ИНС.

В скрытом слое нейроны получают сигналы активации от нейронов входного слоя. Сигнал активации, поступающий в каждый нейрон, представляет собой взвешенную сумму всех сигналов от входного слоя. Эта взвешенная сумма всех сигналов (также известная как сигнал активации) показана в формуле. 1. В формуле. 1, x _j — сигнал активации, который принимает нейрон j в скрытом слое; I _i — это i -й нейрон во входном слое, а W _ij — вес связи между нейроном j в скрытом слое и нейроном входного слоя I. _и .После получения сигналов активации нейрон генерирует выходной сигнал с помощью заранее определенной функции активации. Одной из наиболее распространенных функций активации является сигмовидная функция, показанная в формуле. 2. В формуле. 2, x _j — вход для нейрона j в скрытом слое, а h _j — выход нейрона j . Сигмоидные функции преобразуют входные значения в выходные значения от 0 до 1.

Выходные данные нейронов скрытого слоя затем передаются на выходной уровень.Как показано в формуле. 3, h _j — выход нейрона j и W _jk — вес связи между нейронами j и k. y _k — сигнал активации, полученный нейроном выходного слоя k , взвешенная сумма входов в нейрон выходного слоя k . На уровне вывода функция активации преобразует полученные сигналы активации и генерирует выходные данные нейронных сетей.Как показано в формуле. 4, o _k — результат моделирования нейронной сети после преобразования сигмоидной функции. Для контролируемых нейронных сетей ошибка модели E ( W ) затем вычисляется путем сравнения желаемого (или фактического) значения d _k и выходных данных модели o _k , как рассчитано. в формуле. 5.

При разработке модели нейронной сети функция ошибок E ( W ) сводится к минимуму, чтобы найти наиболее подходящую модель.Одним из наиболее популярных методов минимизации ошибки является алгоритм обратного распространения (BP). В алгоритме BP ошибки, полученные на выходных слоях, распространяются назад на скрытый слой, а затем на входной уровень. Во время процесса BP обновляются веса связи между всеми нейронами в сетях. С обновленными весами выходной сигнал сети пересчитывается. Ошибка, полученная от обновленной нейронной сети, распространяется обратно для повторного обновления весов. Этот процесс повторяется для минимизации ошибки до тех пор, пока не будет найдена наиболее подходящая модель.

ИНС успешно применяются во многих областях исследований для прогнозирования. Некоторые исследователи успешно адаптировали ИНС для прогнозирования прочности бетона на сжатие с использованием входных переменных, таких как возраст, портландцемент, вода, песок, щебень, высокодисперсный водоредуцирующий агент и летучая зола (Topçu and Sarıdemir, 2008). В этом исследовании также используются ИНС для разработки модели прогнозирования прочности бетона.

SVM, впервые разработанные Вапником (2013), представляют собой контролируемые методы машинного обучения, основанные на теории статистического обучения.Как показано на рисунке 3, SVM сначала выполняют нелинейное отображение выборочных данных в пространство признаков более высокой размерности, а затем выборочные данные могут быть классифицированы с использованием линейной модели. Φ указывает функцию преобразования для нелинейного отображения.

РИСУНОК 3 . Отображение SVM более высокого измерения.

SVM были впервые разработаны для классификации; Drucker et al. далее предложил использовать концепции регрессии (Drucker et al., 1997), также известной как регрессия опорных векторов.Концепции регрессии опорных векторов кратко описаны ниже (Smola and Schölkopf, 2004).

Для данного набора данных D = {(xi, di)} in, x _i — входной вектор, d _i — желаемое (целевое) значение и n — размер набора данных. С помощью нелинейного отображения (Φ) входного вектора, нелинейная регрессия в пространстве более низкой размерности может быть затем представлена ​​линейной регрессией в пространстве признаков более высокой размерности, как показано в уравнении.6.

, где ω, — вектор весовых коэффициентов, Φ — пространство признаков более высокой размерности, а b — смещение.

Основные концепции регрессии опорного вектора — минимизация структурных рисков. Путем минимизации функции штрафа за риск можно получить ω и b , как показано ниже (Smola and Schölkopf, 2004):

RSVR (C) = C × 1n∑i − 1nLε (di, yi) + 12‖ω ‖2, (7)

где

Lε = {| d − y | −εif | d − y | ≥ε0, в противном случае, (8)

где C × 1 / n∑i − 1nLε (di, yi) — оценка риска на основе Lε ( ε -нечувствительная функция потерь) в уравнении.7, y _i — это цель, 1 / 2‖ω‖2 — это штраф для оценки структурного риска, а C — штрафная константа.

Путем введения переменных запаса хода можно оценить ξ и ξ ^* , ω и b . Затем новая целевая функция отображается как.

Минимизировать

RSVM (ω, ξ (∗)) = C × 1n∑i − 1n (ξi + ξi ∗) + 12‖ω‖2 (9)

С учетом

di − ωφ (xi) −bi≤ε + ξiωφ (xi) + bi − di≤ε + ξi ∗ ξ (∗) ≥0 (10)

Множители Лагранжа, a _i и a _i ^* , затем может быть включена, и решающая функция SVM принимает вид

f (x, ai, ai ∗) = ∑i = 1n (ai − ai ∗) K (x, xi) + b (11)

Затем множители Лагранжа , a _i и a _i ^* , приняты в целевой функции штрафа, как показано ниже:

Максимизировать

R (ai, ai ∗) = ∑i = 1ndi (ai − ai ∗) — ε (ai + ai ∗) — 12∑i = 1n∑j = 1n (ai − ai ∗) (aj − aj ∗) K (x, xi) (12)

С учетом

∑i = 1n (ai − ai ∗) = 0,0≤ai≤Ci = 1,2 ,…, n0≤ai ∗ ≤Ci = 1,2, …, n (13)

Функция ядра, K ( x _i , x _j ), является внутреннее произведение x _i и x _j в соответствующих пространствах признаков ψ ( x _i ) и ψ ( x _j ), K (xi, xj) = φ (xi) ∗ φ (xj).

По сравнению с ИНС, которые иногда критикуют как приближения черного ящика, регрессию опорных векторов можно теоретически проанализировать с помощью теории вычислительного обучения (Smola and Schölkopf, 2004; Anguita et al., 2010). Результаты нескольких исследований показали, что SVM могут обеспечивать лучшие результаты прогнозирования по сравнению с ANN (Kim, 2003; Huang et al., 2005). В результате в этом исследовании используется опорная векторная регрессия в качестве одного из методов прогнозирования ИИ при разработке модели.

ANFIS — это разновидность ИНС, основанная на системе нечеткого вывода Такаги – Сугено (Jang, 1993). Это гибридная интеллектуальная система, которая объединяет человеческий стиль рассуждений нечетких систем и структуру обучения нейронных сетей.Нечеткие правила «если – то» включаются в систему вывода, чтобы система могла научиться аппроксимировать нелинейные функции на основе выборочных данных. ANFIS основан на нечеткой модели Сугено первого порядка, предложенной Такаги и Сугено. Рассматривая две входные переменные (x и y) и одну выходную переменную (z), с нечеткой моделью Сугено, ANFIS включает алгоритмы обучения в ИНС для определения параметров в предпосылках и последующих частях нечетких правил (Abraham, 2005). . Структура модели ANFIS с двумя входными переменными (x и y) и одной выходной переменной (z) показана на рисунке 4.

РИСУНОК 4 . Модель ANFIS.

Функции каждого уровня в этой структуре ANFIS представлены ниже (Abdulshahed et al., 2015):

Уровень 1 — это входной уровень, который предназначен для фаззификации входных данных. На этом уровне входные переменные отображаются в нечеткие множества. Каждый узел представляет собой адаптивный узел с функцией узла.

O1, i = µAi (x) для i = 1, 2 (14) или O1, i = µBi (y) для i = 1,2 (15)

x и y являются входами для узла i ; O _{1, i} — это степень принадлежности для нечеткого множества A (функции принадлежности A1, A2) или нечеткого множества B (функции принадлежности B1, B2).Типичная колоколообразная функция принадлежности в этом слое может быть выражена как

мкА (x) = 11 + | x − ciai | 2bi (16)

В уравнении. 16, a , b и c — параметры для функции принадлежности u (x) . Эти параметры определяют форму функции принадлежности и называются параметрами предпосылки.

Уровень 2 — это уровень правил, который вычисляет произведение всех сигналов, поступающих на узлы. Каждый узел на этом уровне является фиксированным узлом, и выходные данные этого уровня являются произведением всех входящих сигналов или полученных от min (И) в нечетких наборах.Каждый узел представляет собой силу действия правила. Его можно вычислить как

O2, i = wi = µAi (x) µBi (y) для i = 1,2 (17) или O2, i = wi = min (µAi (x), µBi (y)) для i = 1,2 (18)

Третий уровень — это уровень нормализации, который нормализует силу стрельбы каждого узла. Каждый узел в этом слое также является фиксированным узлом, и выходной сигнал называется нормализованной активностью этого узла. Выходные данные узла i -го получают путем вычисления отношения силы стрельбы правила i -го «|» к сумме силы стрельбы всех правил.Его можно вычислить как

O3, i = w¯ = wiw1 + w2 для i = 1, 2 (19)

Слой 4 — это слой вывода, который предназначен для дефаззификации. Каждый узел на этом уровне является адаптивным узлом. Он берет выходные данные из уровня 3 и затем умножает их на соответствующие параметры. Его можно рассчитать как

O4, i = w¯ifi = w¯i (pix + qiy + ri) (20)

В уравнении. 20, wi ¯ — нормализованная огневая сила из слоя 3, и { p _i , q _i , r _i } являются соответствующими последующими параметрами для этого узла.

Уровень 5 — это выходной уровень, который вычисляет общий результат. В этом слое есть только один фиксированный узел. Он рассчитывает общий выход как сумму всех входящих сигналов и может быть выражен как

O5, i = ∑iw¯ifi = ∑iwifi∑iwi (21)

В структуре ANFIS параметры помещения обычно являются нелинейными, а соответствующие параметры обычно линейны. Это очень усложняет процесс оптимизации параметров. Джанг (Jang, 1993) предлагает гибридный алгоритм обучения для решения этой проблемы.Он включает в себя прямой и обратный процесс. В прямом проходе параметры предпосылки сначала фиксируются, и алгоритм использует метод наименьших квадратов для определения последующих параметров на уровне 4. После сравнения выходных данных модели и желаемых выходных данных и получения ошибок, ошибки распространяются обратно на первый уровень, и параметры предпосылки обновляются методом градиентного спуска в обратном проходе. Этот прямой / обратный процесс повторяется много раз, пока ошибки не попадут в пределы допуска.С момента своего появления ANFIS был принят для разработки моделей прогнозирования во многих различных исследовательских дисциплинах и способен давать хорошие результаты прогнозирования (Vural et al., 2009; Boyacioglu and Avci, 2010; Abdulshahed et al., 2015).

Основываясь на соответствующих исследованиях, в этом исследовании предпринимается попытка применить три метода искусственного интеллекта (ИНС, SVM и ANFIS) для дальнейшего изучения взаимосвязи между измерениями относительной влажности на месте и фактической прочностью бетона на сжатие.

Сбор данных

Для сбора данных исследователи сотрудничали с сертифицированной государством лабораторией по испытанию материалов и Китайской ассоциацией профессиональных инженеров-строителей.Испытания относительной влажности проводились на неструктурных балках в подвале большого жилого комплекса, как показано на Рисунке 5. Для единообразия все измерения с помощью молотков проводились одним и тем же персоналом. Тщательно соблюдались спецификации ASTM 805 и CNS 10732 для испытаний на относительную влажность. После испытаний на относительную влажность были взяты образцы керна для определения фактической прочности на сжатие. Чтобы ограничить структурное повреждение из-за образования керна, профессиональные инженеры тщательно выбрали места для проведения испытаний. Чертежи проекта были тщательно проверены, чтобы избежать появления арматуры в испытательных зонах.Перед проведением испытания участки для испытаний были повторно исследованы, чтобы избежать сильно текстурированных или мягких поверхностей или поверхностей с рыхлым строительным раствором. Цифровой правый датчик удерживали так, чтобы поршень располагался перпендикулярно испытуемой поверхности. Для каждой испытательной зоны было снято десять показаний, и все расстояния между точками удара превышали 25 мм. После каждого удара отпечаток, сделанный на поверхности, исследовался, чтобы увидеть, раздавил ли удар или пробил воздушную пустоту у поверхности. Если да, то показание не принималось во внимание и бралось другое показание.

РИСУНОК 5 . На месте Испытание отбойным молотком.

Чтобы получить фактическую прочность на сжатие, образцы керна были взяты в том же месте, а затем возвращены в лабораторию для испытаний на разрушающее сжатие. Чертежи проекта были тщательно изучены, и при определении мест проведения испытаний (в основном в средней трети секции балки) проконсультировались с профессиональными инженерами. Чтобы избежать повреждения арматуры, детекторы арматуры использовались для подтверждения местоположения арматуры до того, как началось бурение.Кроме того, сразу после бурения пустота была заполнена малоусадочным бетоном. Все колонковые бурения проводились одной и той же профессиональной командой из местной лаборатории по испытанию материалов. Все образцы керна были взяты и подготовлены в соответствии со спецификациями CNS 1238 A3051 (метод испытаний для получения и испытания пробуренных образцов керна из бетона). После бурения керна поверхностная вода была вытерта, и образец хранился в неабсорбирующем контейнере. Перед испытаниями на сжатие концы образцов керна распиливали так, чтобы они были плоскими и перпендикулярными продольной оси.Размер образцов для испытаний 7,5 Φ × 10 см.

Подвал в основном предназначен для парковки, и на момент проведения испытаний строительство здания приближалось к завершению. Всего для испытаний RH было выбрано 100 малых балок, и эти балки имеют одинаковые размеры (50 см в ширину и 70 см в глубину). Для каждого луча было выполнено в общей сложности 10 измерений относительной влажности в одном месте. Для проведения испытаний использовался электронный RH Silver Schmidt N-Type. После испытаний на относительную влажность образцы керна были взяты в тех же местах, что и на Рисунке 6.Испытания на относительную влажность, сбор образцов керна и испытания на сжатие проводились в течение 4 недель. Эти пробуренные образцы керна были доставлены обратно в лабораторию и тщательно обработаны после сверления. Для определения прочности на сжатие были проведены испытания на разрушающее сжатие на 200-тонной машине для испытания бетона на сжатие HT-8391. Собранные данные были использованы для разработки и тестирования моделей прогнозирования ИНС, SVM и ANFIS.

РИСУНОК 6 . Отбойный молоток и расположение образца керна.

Следует отметить, что перед проведением экспериментов исследовательская группа попросила владельца установки подписать конфиденциальное соглашение. В результате общественности может быть раскрыта только ограниченная информация о результатах исследования. Описательная статистика испытаний на относительную влажность и испытаний на прочность на сжатие образцов керна представлена ​​в Таблице 1.

ТАБЛИЦА 1 . Сводка результатов испытаний отбойного молотка и образца керна.

Разработка и проверка модели

Для этого исследовательского анализа было собрано в общей сложности 100 данных тестовых образцов относительной влажности.Данные используются для разработки и проверки моделей прогнозирования регрессии и искусственного интеллекта (ИНС, SVM и ANFIS). Среди 100 образцов 80 из них случайным образом выбираются в качестве обучающего набора данных, а оставшиеся 20 образцов назначаются как набор тестовых данных. Для согласованности все модели прогнозирования используют одни и те же 80 случайно выбранных выборок для разработки моделей, а те же 20 выборок используются для проверки моделей.

Некоторые исследователи включили дополнительные факторы (такие как соотношение вода: цемент, размер заполнителя и возраст) в качестве входных переменных в свои модели прогнозирования.Тем не менее получить эти свойства для существующих конструкций сложно (иногда невозможно). Таким образом, это исследование использовало только измерения относительной влажности в качестве входных данных для модели. Для каждого места испытаний было проведено в общей сложности 10 измерений отскока, как показано на Рисунке 6. Эти измерения сначала были записаны в испытательном молотке, а затем были рассчитаны средние значения и стандартные отклонения. Все модели, предложенные в этом исследовании, имеют две входные переменные (среднее и стандартное отклонение измерений относительной влажности) и одну выходную переменную (фактическая прочность бетона на сжатие).Что касается меры точности предсказания модели, это исследование использует MAPE для сравнения точности предсказания между предложенными моделями. MAPE широко используются для оценки точности прогнозов для моделей искусственного интеллекта (Nurcahyo, Nhita, 2014; Priya, Iqbal, 2015; Ramasamy et al., 2015). MAPE рассчитывается с использованием следующего уравнения:

MAPE = 1n∑i = 1n | Ai − PiAi | (22)

, где A _i — фактическая прочность на сжатие, P _i — модель. output, а n — общее количество данных.

В дополнение к MAPE, среднеквадратичная ошибка (RMSE) также вычисляется в качестве альтернативного измерения прогнозирования для моделей. По сравнению с MAPE, RMSE подчеркивает большие ошибки, как показано в следующем уравнении:

RMSE = 1n∑i = 1n (Ai-Pi) 2 (23)

Кроме того, учтенная дисперсия (VAF) между фактическим (желаемым) значением и прогноз модели (выход) также рассчитывается с использованием следующего уравнения (Kumar et al., 2013):

VAF = (1-var (A-P) Var (A)) × 100% (24)

Если выходные значения все равны желаемым значениям, MAPE и RMSE равны 0; VAF равен 100%.

Модели регрессии

Сначала строятся диаграммы рассеяния собранных данных и исследуются возможные взаимосвязи между средними измерениями относительной влажности и фактической прочностью на сжатие. Затем проводятся простые линейные и нелинейные регрессии, чтобы увидеть, могут ли простые регрессионные модели дать хорошие результаты прогнозирования. Случайно выбранные 80 обучающих данных используются для разработки моделей линейной и нелинейной регрессии, как показано на рисунках 7, 8.

РИСУНОК 7 . Диаграмма рассеяния линейной регрессии.

РИСУНОК 8 . Диаграмма рассеяния нелинейной регрессии.

Полученная функция линейной регрессии равна

. Для модели линейной регрессии MAPE, полученное из данных обучения, составляет 17,88%, а RMSE составляет 90,81 кгс / см ² .

Полученная функция нелинейной регрессии:

y = 181,38 e0,0182 x (26)

Для модели нелинейной регрессии MAPE, полученное из данных обучения, составляет 16,62%, а RMSE составляет 92,4 кгс / см ² .

После получения уравнений регрессии оставшиеся 20 данных тестирования используются для проверки моделей регрессии.Средние значения отскока из набора данных испытаний вводятся в уравнения для получения прогнозов прочности бетона на сжатие. Затем результаты прогноза сравниваются с фактической прочностью на сжатие, полученной в результате испытаний на разрушающее сжатие образца керна. MAPE, VAF и RMSE, рассчитанные для модели линейной регрессии, составляют 15,67%, 21,58% и 103,07 кгс / см ² , соответственно. Для моделей нелинейной регрессии полученные MAPE, VAF и RMSE составляют 16,75%, 19,13% и 110.79 кгс / см ² соответственно.

Результаты прогноза показывают, что как модели линейной, так и нелинейной регрессии имеют MAPE более 15%. Аналогичные результаты наблюдаются в других исследованиях, указывающих на то, что традиционные методы линейной и нелинейной регрессии могут не дать хороших результатов прогнозирования (Wei, 2012; Mishra et al., 2019). Для повышения точности прогнозирования в этом исследовании предлагаются альтернативные модели прогнозирования, основанные на методах искусственного интеллекта (ИНС, SVM и ANFIS).

Модели искусственных нейронных сетей

В данном исследовании используется NeuroSolutions 7.0 для разработки модели сети BP (BPN) для оценки прочности бетона на сжатие. В процессе разработки модели ИНС изучаются такие параметры, как количество скрытых слоев, количество нейронов в каждом слое, тип передаточных функций и правила обучения, чтобы получить лучшие модели прогнозирования. Для этого исследования разработаны модели ИНС как с одним, так и с двумя скрытыми слоями. Также исследуются разное количество нейронов в каждом слое, передаточные функции и правила обучения. Другими словами, применяется метод проб и ошибок, чтобы получить лучшую настройку параметров модели.Пожалуйста, обратитесь к Таблице 2 для получения подробной информации о настройке параметров модели ИНС.

ТАБЛИЦА 2 . Настройка модели ИНС.

В наборе обучающих данных 80 образцов (включая 10 образцов перекрестной проверки) и 20 образцов в наборе данных тестирования. Чтобы найти лучшую модель прогнозирования ИНС, параметры ИНС исследуются методом проб и ошибок. После нескольких испытаний было обнаружено, что лучшие результаты (меньшие ошибки обучения) получаются при использовании передаточной функции «TanhAxon» и правила обучения «Levenberg-Marquardt» (LM).Передаточная функция TanhAxon применяет функцию смещения и tanh к каждому нейрону в слое. Это сокращает диапазон каждого нейрона в слое до значений от -1 до 1. Алгоритм LM является стандартной техникой для нелинейных задач наименьших квадратов и может рассматриваться как комбинация наискорейшего спуска и метода Гаусса-Ньютона.

Наилучшие результаты обучения, полученные из сети с одним скрытым слоем, составляют от 2 до 5-1 (два входа, пять элементов процесса в скрытом слое и один выход) модели ИНС.Полученные MAPE и RMSE составляют 16,82% и 101,21, соответственно, из набора обучающих данных. Эта модель проверена на 20 образцах с использованием набора данных тестирования. MAPE, VAF и RMSE, полученные из модели ИНС с одним скрытым слоем, составляют 14,77%, -33,88% и 92,67, соответственно, при проверке с данными тестирования.

Модели ИНС с двумя скрытыми слоями также разрабатываются с использованием того же набора обучающих данных. Изучены различные настройки параметров, чтобы уменьшить ошибки обучения. Наилучшие результаты обучения, полученные от сети с двумя скрытыми слоями, относятся к модели ИНС от 2-5 до 5-1 (два входа, пять элементов процесса в первом и втором скрытых слоях и один выход).Соответствующие MAPE и RMSE, полученные из обучающих данных, составляют 11,9% и 85,36 ​​соответственно, что ниже, чем для модели с одним скрытым слоем. Ошибки обучения и проверки для этой модели ИНС показаны на Рисунке 9.

РИСУНОК 9 . Ошибка обучения и проверки модели ИНС (2-5-5–1).

Затем модель с двумя скрытыми слоями проверяется на 20 образцах из набора данных тестирования. MAPE, VAF и RMSE, полученные из данных тестирования, составляют 12,37%, -30,68% и 88.45 соответственно, что также ниже, чем у модели с одним скрытым слоем. Желаемые значения (фактическая прочность на сжатие) и выходные данные модели представлены на диаграмме рассеяния, как показано на рисунке 10. Если выходные данные модели равны желаемому значению, они должны попадать на красную линию. На Рисунке 11 также представлена ​​линейная диаграмма желаемой и выходной прочности на сжатие модели. Чтобы лучше понять отдельные ошибки между желаемыми значениями и выходными данными модели, на рисунке 12 представлена ​​остаточная гистограмма тестовых выборок.

РИСУНОК 10 . Диаграмма рассеяния модели ИНС (2-5-5–1).

РИСУНОК 11 . Линейный график модели ИНС (2-5-5–1).

РИСУНОК 12 . Остаточная гистограмма модели ИНС (2-5-5–1).

Из вышесказанного можно заметить, что в большинстве случаев прогнозируемые значения (выходы модели) меньше желаемых значений. Это указывает на то, что эта модель ИНС имеет тенденцию к недооценке. Кроме того, имеется 10 образцов с остатками более 50 кгс / см ² , что может способствовать низкой точности прогноза.Результаты обучения и тестирования моделей ИНС с одним и двумя скрытыми слоями приведены в Таблице 3.

ТАБЛИЦА 3 . Результаты модели ИНС.

Модели регрессии опорных векторов

В данном исследовании используется SVM наименьших квадратов (LSSVM) в Matlab R2018a для разработки модели регрессии опорных векторов. Те же 80 обучающих данных, которые использовались при разработке модели ИНС, используются для разработки регрессионной модели LSSVM.

Для регрессионных моделей SVM обычно существует четыре типа функций ядра: линейные, полиномиальные, сигмоидальные и ядра радиальной базисной функции (RBF).Среди них RBF благоприятен своей способностью справляться с нелинейностью и высокоразмерными вычислениями, а также эффективностью снижения сложности входных данных за счет корректировки C и γ (Hsu et al., 2003), где C — стоимость функции потерь SVM с мягким запасом, а гамма — это свободный параметр RBF. Для этого исследования параметры регрессии опорных векторов получены методом проб и ошибок. Различные значения C и γ исследуются для получения наилучшей модели SVM с набором обучающих данных, как показано в таблице 4.

ТАБЛИЦА 4 . Настройки параметров SVM и ошибка обучения.

Из таблицы 4 лучшее обучающее MAPE, полученное для модели SVM, составляет 15,13%, а соответствующие значения C и γ равны 2 и 5000 соответственно.

Затем эта модель проверяется на 20 образцах из набора данных тестирования. Желаемые значения (фактическая прочность на сжатие) и выходные данные опорной векторной регрессионной модели представлены на диаграмме рассеяния, как показано на рисунке 13. Красная линия указывает на 100% точность прогноза.MAPE, VAF и RMSE, полученные для этой модели регрессии поддержки, составляют 16,08%, 6,05% и 99,05 соответственно. Линейная диаграмма желаемой прочности на сжатие и выходной прочности модели представлена ​​на рисунке 14. Гистограмма остатков тестовых образцов представлена ​​на рисунке 15. Результаты показывают, что регрессионная модель опорного вектора не так точна по сравнению с моделью ИНС.

РИСУНОК 13 . Диаграмма рассеяния модели опорной векторной регрессии

РИСУНОК 14 .Линейный график модели регрессии вектора поддержки.

РИСУНОК 15 . Поддержка гистограммы остатков модели векторной регрессии.

Адаптивные сетевые модели нечеткого вывода

Модель ANFIS разработана в среде Matlab 2018a. Те же 80 обучающих выборок, которые использовались при разработке моделей ИНС и SVM, также используются для разработки модели ANFIS. При разработке моделей ANFIS исследователи могут выбирать различное количество и типы функций принадлежности. Исследователи разработали три различных набора моделей (модели с тремя, пятью и восемью функциями принадлежности).Для каждой настройки функции принадлежности в Matlab 2018 есть восемь различных типов на выбор: треугольный (trimf), трапециевидный (trapmf), обобщенный колоколообразный (gbell), гауссовский (gauss1), гауссовский (gauss2), pi-образный. (pimf), разница между двумя сигмоидальными функциями (dsigmf) и произведение двух сигмоидальных функций принадлежности (psigmf). Каждый из них опробован при разработке модели ANFIS, чтобы найти лучшие результаты прогнозирования.

В настройке модели уровень допуска установлен на 0, а обучение настроено на повторение 1000, 2000 и 3000 раз.Диаграмма ошибок обучения для модели с тремя сигмовидными функциями принадлежности (dsigmf) показана на рисунке 16.

РИСУНОК 16 . Ошибка обучения модели ANFIS.

Модели ANFIS с тремя, пятью и восемью функциями принадлежности разработаны с использованием различных типов функций принадлежности. Модели, которые дают наилучшие результаты обучения, приведены в Таблице 5. Для моделей с тремя функциями принадлежности ([3, 3]) лучший MAPE, 10,45%, достигается с помощью сигмоидальных функций принадлежности (dsigmf).Для моделей с пятью функциями принадлежности ([5, 5]) лучший MAPE, 10,10%, получается с трапецеидальными функциями принадлежности (trapmf). Для моделей с восемью функциями принадлежности ([8, 8]) наилучшее значение MAPE, 9,11%, достигается с функцией принадлежности trapmf.

ТАБЛИЦА 5 . Результаты обучения модели ANFIS.

После того, как лучшая обучающая модель ([8, 8], функция принадлежности trapmf) определена, оставшиеся 20 тестовых образцов (невидимые для модели данные) используются для получения прогнозов прочности бетона на сжатие.Желаемые значения (фактическая прочность на сжатие) и выходные данные опорной векторной регрессионной модели представлены на диаграмме рассеяния, как показано на рисунке 17. Линейная диаграмма желаемых выходных данных и выходных данных модели ANFIS представлена ​​на рисунке 18. Представлена ​​гистограмма остатков для тестовых образцов. на рисунке 19. Полученные значения MAPE, VAF и RMSE составляют 10,01%, -58,58% и 62,46 соответственно.

РИСУНОК 17 . Диаграмма рассеяния модели ANFIS

РИСУНОК 18 . Линейный график модели ANFIS.

РИСУНОК 19 . Остаточная гистограмма модели ANFIS.

Результаты прогноза показывают, что MAPE в наборах данных для обучения и тестирования, полученных из трех моделей на основе ИИ, лучше, чем 20% MAPE, наблюдаемые в ходе предыдущих исследований. Среди них модель ANFIS дает лучшую точность прогнозов как с самым низким обучающим MAPE (9,11%), так и с тестированием MAPE (10,01%).

Чтобы проверить надежность результатов прогноза, K-кратная перекрестная проверка используется для тестирования модели ANFIS.При K-кратной перекрестной проверке часть доступных данных используется для разработки модели, а другая часть данных используется для ее тестирования. K-кратная перекрестная проверка также известна как перекрестная проверка с исключением по одному (Hastie et al., 2009). Для этого исследования данные разделены на пять частей равного размера. В каждой из пяти частей по 20 сэмплов, всего 100 сэмплов. Сначала выбираются четыре части для разработки модели прогнозирования, а пятая часть используется для вычисления ошибки прогнозирования.Затем для разработки модели выбираются еще четыре части, а оставшаяся часть используется для тестирования модели. Этот процесс повторяется пять раз, пока все пять частей не будут использованы для тестирования модели прогнозирования. Среднее значение MAPE и стандартное отклонение пятикратной перекрестной проверки составляют 9,90% и 2,28% соответственно. Среднее значение RMSE и стандартное отклонение пятикратной перекрестной проверки составляют 58,67 и 8,93 соответственно. Этот результат показывает, что с различными комбинациями данных обучения и тестирования модели ANFIS могут обеспечивать согласованную точность прогнозов.

Таким образом, в ходе этого исследования было собрано в общей сложности 100 данных испытаний относительной влажности на месте и образцов керна для разработки конкретных моделей оценки сжатия. Из них 80 образцов были случайным образом отобраны для обучения моделей, а оставшиеся 20 образцов были использованы для проверки модели. Сначала были разработаны и протестированы модели линейной и нелинейной регрессии. Точности прогноза прочности на сжатие (измеренные с помощью MAPE), полученные из моделей линейной и нелинейной регрессии, составляют 15,66 и 16.75%, соответственно, что не показывает значительного улучшения по сравнению с предыдущими исследованиями. Впоследствии модели на основе ИИ (ИНС, SVM и ANFIS) были разработаны и проверены с использованием тех же наборов данных для обучения и тестирования. Для каждой модели были исследованы различные параметры модели, чтобы добиться более низкой ошибки обучения и более высокой точности прогнозирования. Среди этих моделей модель ANFIS дала лучшие результаты обучения и тестирования с самыми низкими MAPE для обучения и тестирования — 9,11 и 10,01% соответственно.Результаты разработки и проверки модели в результате этого исследования приведены в таблице 6. Из таблицы 6 можно заметить, что как модели ANN, так и ANFIS способны генерировать более высокую точность прогнозов по сравнению с традиционными моделями линейной и нелинейной регрессии. Подобно результатам исследования Вэй (Wei, 2012), модель ANFIS может давать самые низкие ошибки прогноза при использовании измерения относительной влажности для измерения прочности бетона на сжатие.

ТАБЛИЦА 6 . Сводка результатов проверки модели.

Выводы и рекомендации

Для дальнейшего изучения взаимосвязи между результатами испытаний на месте при испытании на относительную влажность и фактической прочностью бетона на сжатие, в этом исследовании используются методы искусственного интеллекта для разработки моделей прогнозирования прочности на сжатие. Всего в большом жилом комплексе собрано 100 тестовых данных. Собранные данные используются для разработки и проверки традиционных регрессионных моделей, а также моделей на основе ИИ (модели ANN, SVM и ANFIS).Для традиционных регрессионных моделей MAPE, рассчитанные для линейной и нелинейной моделей, составляют 15,66 и 16,75% соответственно. Для модели ИНС наилучшие результаты прогнозирования получаются для сети с двумя скрытыми уровнями (2-5–5-1), а полученное значение MAPE составляет 12,37%. Для модели регрессии опорного вектора наилучшее полученное значение MAPE составляет 16,08%. Соответствующие параметры для лучшей модели регрессии опорного вектора: C = 2 и γ = 5000. Для этого исследования модель ANFIS дает наилучшую точность прогнозов с MAPE, равным 10.01%, когда модель проверена с использованием данных тестирования. Этот результат получается из модели ANFIS с восемью функциями принадлежности для двух входных переменных ([8, 8]), а тип функции принадлежности — trapmf. Также проводится K-кратная перекрестная проверка, и результаты показывают, что модель ANFIS имеет последовательные ошибки прогнозирования при проверке с различными данными. Результаты исследования показывают, что методы искусственного интеллекта могут быть использованы для разработки моделей прогнозирования прочности бетона на сжатие с использованием измерений на месте испытаний RH.Точность прогнозов выше по сравнению с результатами предыдущих исследований.

Следует отметить, что измерения относительной влажности в значительной степени связаны с ближней поверхностью тестового объекта. Поэтому рекомендуется комбинировать испытания RH с другими методами неразрушающего контроля (такими как испытания UPV) для улучшения оценок прочности бетона на сжатие. Результаты исследований показали, что метод SonReb (тест UPV + RH) (Rilem Report TC43-CND, 1993) может улучшить оценки прочности бетона при неразрушающем контроле (Nobile, 2015; Rashid and Waqas, 2017; Pereira and Romão, 2018).Для этого исследования результаты получены из 100 собранных данных. Для повышения надежности предлагается собрать больше выборочных данных для разработки и проверки модели.

Заявление о доступности данных

Наборы данных, представленные в этой статье, недоступны, потому что конфиденциальные соглашения подписываются до того, как авторам будет разрешено проводить эксперименты. Запросы на доступ к наборам данных следует направлять по адресу [email protected].

Заявление об этике

Письменное информированное согласие было получено от лица (лиц) на публикацию любых потенциально идентифицируемых изображений или данных, включенных в эту статью.

Вклад авторов

Y-RW разработал представленную идею, руководил экспериментами и анализом. Y-LL и D-LC провели эксперимент, разработали модели и проанализировали данные. Y-RW взял на себя инициативу в написании рукописи с помощью Y-LL и D-LC.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Выражение признательности

Этот материал основан на работе, поддержанной Министерством науки и технологий Тайваня в рамках гранта No. МОСТ 103-2221-Е-151-053.

Ссылки

Абдулшахед А. М., Лонгстафф А. П. и Флетчер С. (2015). Применение прогнозных моделей ANFIS для компенсации тепловых ошибок на станках с ЧПУ. Заявл. Soft Comput. 27, 158–168. DOI: 10.1016 / j.asoc.2014.11.012.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Abraham, A.(2005). Адаптация системы нечеткого вывода с использованием нейронного обучения. Шпилька. Мягкое вычисление нечеткости. 181, 53–83. DOI: 10.1007 / 11339366_3.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Anguita, D., Ghio, A., Greco, N., Oneto, L., and Ridella, S. (2010). «Выбор модели для опорных векторных машин: преимущества и недостатки теории машинного обучения», в Международной совместной конференции по нейронным сетям (IJCNN) 2010 г., Барселона, Испания, 18–23 июля 2010 г. (IEEE), 1–8.

Google Scholar

Asteris, P. G., and Mokos, V. G. (2019). Прочность бетона на сжатие с использованием искусственных нейронных сетей. Neural Comput. Applc. 32, 11807–11826. doi: 10.1007 / s00521-019-04663-2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Атоэби, О. Д., Аянринде, О. П., и Олувафеми, Дж. (2019). Сравнение надежности отбойного молотка Шмидта в качестве неразрушающего испытания с испытаниями на прочность на сжатие для различных бетонных смесей. J. Phys.Конф. 1378 (3), 032096. DOI: 10.1088 / 1742-6596 / 1378/3/032096.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Балабин Р. М., Ломакина Е. И. (2011). Поддержка векторной машинной регрессии (SVR / LS-SVM) — альтернатива нейронным сетям (ИНС) для аналитической химии? Сравнение нелинейных методов по данным спектроскопии в ближней инфракрасной области (NIR). Аналитик 136 (8), 1703–1712. DOI: 10.1039 / c0an00387e.

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бишоп, К.М. (2006). Распознавание образов и машинное обучение . Берлин, Германия: Springer.

Google Scholar

Boyacioglu, M. A., and Avci, D. (2010). Адаптивная сетевая система нечеткого вывода (ANFIS) для прогнозирования доходности фондового рынка: пример Стамбульской фондовой биржи, Expert Syst. Прил. 37 (12), 7908–7912. DOI: 10.1016 / j.eswa.2010.04.045.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Brencich, A., Cassini, G., Pera, D., and Riotto, G.(2013). Калибровка и надежность испытания молотком отскока (Шмидта). Civil Eng. Arch. 1 (3), 66–78. DOI: 10.13189 / cea.2013.010303

Google Scholar

Брейсс, Д., и Мартинес-Фернандес, Дж. Л. (2014). Оценка прочности бетона с помощью отбойного молотка: обзор ключевых вопросов и идей для более надежных выводов. Mater. Struct. 47 (9), 1589–1604. DOI: 10.1617 / s11527-013-0139-9.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Британский институт стандартов (BSI) (1986). Испытание бетона — Часть 202: Рекомендации по испытанию твердости поверхности отбойным молотком . BS 1881-202

Google Scholar

Друкер, Х., Берджес, К. К., Кауфман, Л., Смола, А. Дж., И Вапник, В. (1997). «Поддержка машин векторной регрессии» в Достижения в системах обработки нейронной информации . М., Мозер М., Джордан и Т. Петше (Кембридж, Массачусетс: MIT Press), 155–161.

Google Scholar

Эль-Мир, А., и Нехме, С. Г. (2017). Повторяемость отскока поверхностной твердости бетона при изменении параметров бетона. Construct. Строить. Матер. 131, 317–326. DOI: 10.1016 / j.conbuildmat.2016.11.085.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Европейский комитет по нормализации (En) (2012). Испытание бетона в конструкциях — Часть 2: неразрушающий контроль — определение числа отскока . EN 12504-2: 2012

Google Scholar

Герни, К. (2014). Введение в нейронные сети . Бока-Ратон, Флорида: Пресса CRC.

Google Scholar

Hajjeh, H.Р. (2012). Корреляция между разрушающей и неразрушающей прочностью бетонных кубов с использованием регрессионного анализа. Contemp. Англ. Sci. 5 (10), 493–509.

Google Scholar

Хамидиан, М., Шариати, А., Хануки, М.А., Синаи, Х., Тогроли, А., и Нури, К. (2012). Применение отбойного молотка Шмидта и ультразвуковых методов измерения скорости пульса для мониторинга состояния конструкций. Sci. Res. Очерки 7 (21), 1997–2001. doi: 10.5897 / SRE11.1387

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Hastie, T., Тибширани Р. и Фридман Дж. (2009). Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, вывод и прогнозирование . Берлин, Германия: Springer Science & Business Media.

Google Scholar

Hsu, C. W., Chang, C. C., and Lin, C. J. (2003). Практическое руководство по классификации векторов . Tech. Представитель Департамента компьютерных наук, Национальный университет Тайваня.

Google Scholar

Хуанг, В. Л., Чанг, К. Ю., Чен, В. К., и Мы, К.Н. (2011). Использование ИНС для повышения точности прогнозов отбойных молотков. Тайваньское дорожное строительство 37 (2), 2–18.

Google Scholar

Хуанг В., Накамори Ю. и Ван С.-Й. (2005). Прогнозирование направления движения фондового рынка с помощью машины опорных векторов. Comput. Опер. Res. ,; 32 (10), с. 2513–2522. DOI: 10.1016 / j.cor.2004.03.016.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ифар, М. (2012). Модели прогнозирования характеристик ANN и ANFIS для гидравлических ударных молотов. Tunn. Undergr. Space Technol. 27 (1), 23–29. DOI: 10.1016 / j.tust.2011.06.004.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Jang, J.-S. Р. (1993). ANFIS: система нечеткого вывода на основе адаптивных сетей. IEEE Trans. Syst. Мужчина. Киберн. 23 (3), 665–685. DOI: 10.1109 / 21.256541.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ким, К. Дж. (2003). Прогнозирование финансовых временных рядов с использованием опорных векторных машин. Нейрокомпьютеры 55 (1-2), 307–319.DOI: 10.1016 / s0925-2312 (03) 00372-2.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коджаб Д., Мисак П. и Цикрле П. (2019). Характеристическая кривая и ее использование для определения прочности бетона на сжатие посредством испытания ударным молотком. Материалы 12 (17), 2705. doi: 10.3390 / ma12172705.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кумар Б. Р., Вардхан Х., Говиндарадж М. и Виджай Г. С. (2013). Регрессионный анализ и модели ИНС для прогнозирования свойств горных пород на основе уровней звука, производимого во время бурения. Внутр. J. Rock Mech. Мин. Sci. 58, 61–72. doi: 10.1016 / j.ijrmms.2012.10.002

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кумар, К. В., Вардхан, Х., и Мурти, К. С. (2019). Модель множественной регрессии для прогнозирования свойств горных пород с использованием акустической частоты во время операций колонкового бурения. Геомеханика и геоинженерия 15, 1–16. doi: 10.1080 / 17486025.2019.1641631

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Mishra, M., Bhatia, A. S., and Maity, D.(2019). Сравнительное исследование регрессии, нейронной сети и нейронечеткой системы вывода для определения прочности на сжатие кирпичной кладки путем объединения данных неразрушающего контроля. Eng. Вычислить . DOI: 10.1007 / s00366-019-00810-4.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Нобиле, Л. (2015). Прогноз прочности бетона на сжатие комбинированными неразрушающими методами. Meccanica 50 (2), 411–417. DOI: 10.1007 / s11012-014-9881-5.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Нуркахио, С., и Нхита, Ф. (2014). «Прогнозирование количества осадков в кемайоране, Джакарта с использованием гибридного генетического алгоритма (ga) и частично подключенной нейронной сети прямого распространения (pcfnn)», 2-я Международная конференция по информационным и коммуникационным технологиям (ICoICT). Бандунг, Индонезия, 28–30 мая 2014 г., стр. 166–171.

Google Scholar

Перейра, Н., и Ромао, X. (2018). Оценка изменчивости прочности бетона в существующих конструкциях по результатам неразрушающего контроля. Construct. Строить. Матер. 173, 786–800.DOI: 10.1016 / j.conbuildmat.2018.04.055.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Прия, С.С., Икбал, М.Х. (2015). Прогноз солнечной радиации с помощью искусственной нейронной сети. Внутр. J. Comput. Прил. 116 (16), стр. 28–31. doi: 10.5120 / 20422-2722

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Qasrawi, H. Y. (2000). Прочность бетона комбинированными неразрушающими методами просто и надежно предсказывается. Цемент Конкр. Res. 30 (5), 739–746. DOI: 10.1016 / с0008-8846 (00) 00226-х.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рамасами П., Чандель С. С. и Ядав А. К. (2015). Прогноз скорости ветра в горном районе Индии с использованием модели искусственной нейронной сети. Обновить. Энергия 80, 338–347. DOI: 10.1016 / j.renene.2015.02.034.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рашид К. и Вакас Р. (2017). Оценка прочности на сжатие неразрушающими методами: автоматизированный подход в строительстве. J.Build. Англ. 12, 147–154. DOI: 10.1016 / j.jobe.2017.05.010.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Rezaeianzadeh, M., Tabari, H., Arabi Yazdi, A., Isik, S., and Kalin, L. (2014). Прогнозирование паводков с использованием ИНС, ANFIS и регрессионных моделей. Neural Comput. Прил. 25 (1), 25–37. DOI: 10.1007 / s00521-013-1443-6.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рекомендация RILEM. (1993). Проект рекомендаций по определению прочности монолитного бетона комбинированными неразрушающими методами. Mater. Struct , 26, 43–49.

Google Scholar

Рохас-Энао, Л., Фернандес-Гомес, Дж., И Лопес-Аги, Дж. К. (2012). Отбойный молоток, скорость пульса и испытания керна в самоуплотняющемся бетоне. ACI Mater. J. 109 (2), 235–243. DOI: 10.14359 / 51683710

Google Scholar

Шариати, М., Рамли-Сулонг, Н. Х., Х., М. М. А., Шафиг, П. и Синаи, Х. (2011). Оценка прочности железобетонных конструкций с помощью ультразвуковых импульсов и испытаний отбойным молотком Шмидта. Sci. Res. Очерки 6 (1), 213–220. doi: 10.5897 / SRE10.879

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ширсат П. Б. и Сингх А. К. (2010). Сравнительное исследование суточной оценки испарения с использованием ИНС, регрессионных и климатических моделей. Водные ресурсы. Manag. 24 (8), 1571–1581. DOI: 10.1007 / s11269-009-9514-2.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Смола, А. Дж., И Шёлкопф, Б. (2004). Учебник по опорной векторной регрессии. Stat. Comput. 14 (3), 199–222. DOI: 10.1023 / b: stco.0000035301.49549.88.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Szilágyi, K., Borosnyói, A., and Zsigovics, I. (2011). Поверхностная твердость бетона отскока: введение эмпирической конститутивной модели. Construct. Строить. Матер. 25 (5), 2480–2487. DOI: 10.1016 / j.conbuildmat.2010.11.070.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Национальные стандарты Китайской Республики (1986). Национальные стандарты Китая (CNS). Методы испытания числа отскока затвердевшего бетона . CNS 10732-1984, Тайвань: CNS

Google Scholar

Topçu, İ. Б. и Саридемир М. (2008). Прогнозирование прочности на сжатие бетона, содержащего летучую золу, с использованием искусственных нейронных сетей и нечеткой логики. Comput. Матер. Sci. 41 (3), 305–311. DOI: 10.1016 / j.commatsci.2007.04.009.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вапник, В. (2013). Природа теории статистического обучения .Берлин, Германия: научные и деловые СМИ Springer.

Google Scholar

Вурал, Ю., Ингам, Д. Б., и Пуркашанян, М. (2009). Прогнозирование производительности топливного элемента с протонообменной мембраной с использованием модели ANFIS. Внутр. J. Hydrogen Energy 34 (22), 9181–9187. DOI: 10.1016 / j.ijhydene.2009.08.096.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Wei, S.H. (2012). Применение адаптивной модели системы нейро-нечеткого вывода для прогнозирования прочности бетона на сжатие от молота Сильвершмидта.Магистерская диссертация. Гаосюн (Тайвань): Национальный университет прикладных наук Гаосюн

Google Scholar

Xu, T., and Li, J. (2018). Оценка пространственной изменчивости бетона с помощью испытания ударным молотком и испытания на сжатие просверленных кернов. Construct. Строить. Матер. 188, 820–832. DOI: 10.1016 / j.conbuildmat.2018.08.138.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Йылмаз И. и Юксек А. Г. (2008). Пример применения искусственной нейронной сети (ИНС) для косвенной оценки параметров горных пород. Rock Mech. Rock Eng. 41 (5), 781–795. doi: 10.1007 / s00603-007-0138-7

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Йилмаз, И., и Кайнар, О. (2011). Множественная регрессия, модели ANN (RBF, MLP) и ANFIS для прогнозирования потенциала набухания глинистых почв. Экспертные системы с приложениями 38 (5), 5958–5966. DOI: 10.1016 / j.eswa.2010.11.027.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Зупан Дж. И Гастайгер Дж. (1991). Нейронные сети: новый метод решения химических задач или просто переходный этап ?. Анал. Чим. Acta 248 (1), 1–30. DOI: 10.1016 / s0003-2670 (00) 80865-х.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Прочность бетона на сжатие | Куб Испытание, Процедура, расчет и факты -Lceted ИНСТИТУТ ГРАЖДАНСКИХ ИНЖЕНЕРОВ

Что такое прочность на сжатие?

Прочность на сжатие — это
способность переносить грузы материала или конструкции на своей поверхности без каких-либо
растрескивание или деформация. Сжимаемый объект уменьшится в размере и,
под напряжением размер будет продолжать увеличиваться.

Прочность на сжатие = нагрузка /
Площадь поперечного сечения

ВАЖНОСТЬ
ПРОЧНОСТИ НА СЖАТИЕ В БЕТОНЕ

Бетон представляет собой смесь
песок, цемент и заполнитель. Прочность бетона зависит от человека.
прочность на сжатие его компонентов (цемент, песок, заполнители), качество
используемых материалов, способы отверждения, водоцементное соотношение, коэффициент воздухововлечения
смесь и многие другие факторы. Влияние температуры.

Тест на прочность на сжатие помогает нам узнать общую прочность и
вышеуказанные факторы. Проведя этот тест, можно легко определить
прочность бетона psi и качество производимого бетона.

The Concrete Cube Test будет
придать бетону прочность на сжатие
который дает представление обо всех свойствах бетона. Этим уникальным тестом мы
может решить, правильно ли было выполнено бетонирование.

Прочность бетона на сжатие от 15
От МПа (2200 фунтов на квадратный дюйм) до 30 МПа (4400 фунтов на квадратный дюйм) для жилого бетона и высокого давления
коммерческие структуры.В некоторых приложениях используются силы, превышающие 10 000 фунтов на квадратный дюйм (70
МПа).

ПРОЦЕДУРА ИСПЫТАНИЯ НА СЖАТИЕ
ПРОЧНОСТЬ БЕТОННЫХ КУБОК

Цель теста Кому
найти значение прочности на сжатие бетонного куба

Оборудование
И оборудование, необходимое для испытания

ПРИГОТОВЛЕНИЕ ОБРАЗЦА БЕТОННОГО КУБА

Все товары должны быть
хранится при температуре около 27 ° C + — 3 ° C.Убедитесь, что в
цемент, равномерно перемешав шпателем

Смешивание
из бетона

Бетон замешать
ручной или в лабораторном смесителе периодического действия

Рука
смешивание

Процесс должен выполняться на
лист G.I (для изготовления бетона) до получения однородной смеси.

· Первый
смешать мелкие заполнители и цемент в сухом состоянии

· Второй
Добавить грубые заполнители с равным распределением

· Наконец
добавить в пакет количество воды до достижения стабильности.

Станок
смешивание

Компонент не должен быть
вращается более 2 минут, и необходимо следовать следующему методу

· Сумма
воды

· грубый
агрегаты 50%

· штраф
агрегаты

· цемент

· грубый
агрегаты 50%

Образец
отливка (экз.)

Литейные формы натираются
с смазкой на внутренней стороне для легкого удаления.Этот образец следует налить в 3 раза.
слоями (по 5 см каждый) и тщательно перемешать, чтобы избежать образования сот.

Уплотнение

С помощью подбивочной штанги Compact
на каждом слое не менее 35 штрихов на слой. Эта подбивочная планка имеет размер стального стержня диаметром 16 мм и длиной 0,6 м.

Возраст
теста

Прочность на сжатие Куб
тестирование можно провести через 1, 3, 7, 14 и 28 дней. Иногда сила
требуется старшая, которая проводится в возрасте от 14 до 54 недель.

Номер
образцов

У нас должно быть минимум 3 образца
для тестирования из разных партий в обязательном порядке. Среднее значение сжатия
прочность, достигнутая этими образцами, используется для определения фактической прочности
партия.

ПРОЦЕДУРА ИСПЫТАНИЯ БЕТОННОГО КУБА

1. Удалить
образцы из воды после указанного времени отверждения и избыток воды из
поверхность следует протереть.

2. Размерность выборок с точностью до 0.2м занято

3. Очистить опорную поверхность испытательной машины

4. Место
образец в машине так, чтобы нагрузка прилагалась к противоположным сторонам
кубик.

5. Выровнять
центр образца с опорной пластиной станка.

6. Повернуть
подвижную часть осторожно рукой так, чтобы она касалась верхней поверхности
образец.

7. Осторожно
поверните подвижную часть рукой так, чтобы она касалась верхней поверхности
образец.

8. Применить
загружать постепенно со скоростью 140 кг / см2 в минуту до тех пор, пока образцы не разрушатся.

9. The
зафиксирована максимальная нагрузка и отмечены любые необычные особенности типа отказа.

РАСЧЕТ

Прочность на сжатие
бетон = максимальная сжимающая нагрузка, воспринимаемая образцом
/ Площадь поперечного сечения, поверхность образца

Возьмите это как,

Площадь поперечного сечения =
150 мм X 1500 мм = 22500 мм ² или 225 см ²

Принять сжимающую нагрузку
400 кН,

Прочность на сжатие =
(400000/22500) = 17.77 / 9,81 = 181,22 кг / см2

Примечание — 1 кг равно
к 9.81 N

Такой же расчет выполняется для образца при
разного возраста, как указано ниже:

до этого знайте Q / A 408: Прочность бетона на сжатие при разном возрасте

НЕТ
ОТБОРА ОБРАЗЦОВ ДЛЯ ПЛОЩАДКИ БЕТОНА

Минимальная частота отбора проб бетона в соответствии с IS456: 2000

СОВЕТЫ 408: ПРОЧНОСТЬ НА СЖАТИЕ РАЗНЫХ СОРТОВ БЕТОНА НА 7, 14, 914, 914 И 28 ДНЕЙ

Примечание:

Минимум три образца
должны быть протестированы в каждом выбранном возрасте в соответствии с IS: 516-1959 , что означает три образца за 7 дней, три образца в
14 дней и 28 дней Если прочность одного образца превышает 15% от среднего
силу, такой образец следует отбраковать.

Нажмите, чтобы узнать об испытаниях на прочность бетона

Как оценить прочность бетона на сжатие

Какой метод измерения прочности бетона на сжатие является наилучшим? Испытание цилиндров и кубов на сжатие — самый удобный и известный метод измерения прочности. Главный вопрос: можно ли спроектировать и разработать метод, позволяющий измерять силу быстрее, проще и точнее? Могут ли все достижения в области сенсорных технологий и лучшее понимание развития микроструктуры бетона помочь нам в измерении прочности бетона на сжатие.Ответ — большое ДА; однако это сопряжено с другими проблемами.

Прочность бетона на сжатие

Можно с уверенностью сказать, что прочность бетона на сжатие является наиболее важным параметром, используемым при проектировании бетонных конструкций; однако бетон не обеспечивает значительной прочности на разрыв. Пожалуй, это самая фундаментальная идея строительства железобетона, где стальная арматура обеспечивает столь необходимую прочность секции на растяжение.

Прочность на сжатие имеет такое же значение, когда дело доходит до оценки существующих конструкций. Инженеры-конструкторы использовали его для моделирования различных структурных свойств, таких как предел прочности при растяжении, а также для прогнозирования прочности элементов на изгиб и сдвиг. Другие структурные характеристики, такие как пластичность и жесткость, также могут быть определены как функция прочности на сжатие.

Это единая информация, которую каждый хочет знать, прежде чем углубляться в анализ и проектирование, а также оценку конструкции.Также важно знать, что измерение прочности на сжатие широко признано как лучший тест для контроля качества свежего бетона.

Как измерить прочность бетона на сжатие

Испытания бетонных цилиндров и кубов — это наиболее широко используемый тест для измерения прочности на сжатие. Например, ASTM C 39 предоставляет стандартную процедуру для испытания бетонных цилиндров и представления результатов испытаний. Наиболее принятый результат испытаний — прочность баллонов в возрасте 28 дней.Для бетона с дополнительными вяжущими материалами указано более длительное время (56 дней). 28 и 56 дней — это относительно долго, учитывая скорость строительства.

Для существующих конструкций испытание на сжатие проводится на просверленных кернах для оценки прочности бетона на сжатие. Необходимо просверлить большее количество образцов керна в бетоне в различных положениях, чтобы с хорошей точностью оценить прочность на сжатие. Это делает результативность результатов тестирования субъективной, а результаты несколько локализованы.Характер испытания прочности на сжатие влияет на структуру; повреждение бетона; также существует риск повреждения арматурного стержня или предварительного напряжения арматуры.

Быстрое отслеживание теста на сжатие?

Как упоминалось ранее, стандартный метод требует результатов 28 дней в качестве минимальной прочности на сжатие конструкционного бетона. Инженеры и менеджеры проектов проявляют большой интерес к альтернативным планам испытаний для измерения прочности на сжатие с таким же уровнем точности, но быстрее и проще.

Метод зрелости был разработан и используется для прогнозирования прочности бетона на сжатие в раннем возрасте. В испытании использовалось изменение температуры отверждения образцов монолитного бетона для прогнозирования прочности. Для этого в первую очередь необходимо установить соотношение прочности и зрелости бетонной смеси.

Существующие конструкции

Методы неразрушающего контроля могут быть полезны для картирования изменений прочности на сжатие в бетонной конструкции. Для этого можно использовать комбинацию ультразвуковых импульсов (UPV) и отбойного молотка (Schmidt) для оценки прочности бетона на сжатие на месте.В бетоне необходимо просверлить минимальное количество бетонных стержней для калибровки применяемых методов неразрушающего контроля. Карта прочности на сжатие будет создана с использованием используемых методов неразрушающего контроля, основанных на предыдущей калибровке. Breysse (2012) представляет всесторонний обзор литературы о неразрушающей оценке прочности бетона.

Ссылка

ASTM C 39 (2104) «Прочность цилиндрических бетонных образцов на сжатие», ASTM International

Breysse D.«Неразрушающая оценка прочности бетона: исторический обзор и новая перспектива путем объединения методов неразрушающего контроля». Строительные и строительные материалы; 2012, 33: 139-163.

Прочность на сжатие и изгиб | Журнал Concrete Construction

A. Можно провести корреляцию между литыми образцами сжатия (кубиками или цилиндрами) и образцами с сердечником, что будет первым, что вам нужно будет установить. Корреляция результатов испытаний на изгиб и сжатие также может быть определена, но это только приближение.

Как и в предыдущем случае, обычно предполагается, что бетон на 10% прочнее на растяжение, чем на сжатие. Эта прочность на разрыв является основой его способности противостоять изгибу или прочности на изгиб. ACI 207R, Влияние ограничения, изменения объема и армирования на растрескивание массивного бетона. В главе 3 говорится, что прочность бетона на растяжение часто принимается равной 6,7 квадратному корню из его прочности на сжатие. Также отмечается, что там, где уместна консервативная оценка, вы можете использовать минимальную прочность на растяжение, равную 4-кратному квадратному корню из прочности на сжатие.

Для конкретных случаев применения на тротуарах вы также можете ознакомиться с Разделом 2.5 ACI 330-R, Руководство по проектированию и строительству бетонных парковок . Взаимосвязь дана в терминах модуля разрыва, более прямого измерения прочности на изгиб, который можно найти, увеличив прочность на сжатие до 2/3 степени и умножив полученное значение на 2,3.

Для бетона с прочностью на сжатие 3000 фунтов на квадратный дюйм соответствующие расчетные значения прочности на растяжение с использованием этих четырех приближений составляют 300, 367, 219 и 478 фунтов на квадратный дюйм, соответственно.

Тип крупного заполнителя в бетоне также существенно влияет на соотношение прочности на сжатие / растяжение. При прочих равных условиях бетон, сделанный из заполнителя округлой формы, будет иметь меньшую прочность на разрыв, чем бетон, сделанный из заполнителя щебня.

Вернемся к вашей конкретной ситуации: вам, вероятно, придется сказать что-то вроде того, что прочность образцов керна составляет 80% от прочности образцов на сжатие, а прочность на изгиб составляет 10% от этого значения.Оба соотношения должны быть установлены, и комбинирование приближений дает много места для ошибки.

Если вы используете цилиндры для образцов, может быть проще определить корреляцию между непрямым пределом прочности на разрыв и прочностью на изгиб. В качестве альтернативы, если вы столкнетесь с проблемой отбора керна, вы можете подумать о том, чтобы отрезать балки от дорожного покрытия и протестировать их, чтобы получить на месте прочности на изгиб и продолжить работу оттуда.

Aggregate Research Industries
Веб-сайт Aggregate Research Industries (www.aggregateresearch.com) включает тематические форумы, где участники форума могут задавать вопросы и отвечать, создавая интерактивную дискуссионную группу. Вопросы и ответы в этом отделе были основаны на сообщениях на форуме ARI по бетонному строительству.

.