【公路桥梁的混凝土裂缝防治分析文献综述2700字】

公路桥梁的混凝土裂缝防治研究国内外文献综述近代科学关于混凝土强度的微观研究以及大量工程实践所捉供的经验都说明结构物的裂缝是不可避免的，裂缝是一种人们可以接受的材料特征，裂缝既是结构的一种缺陷，也是结构的物理力学性质，无害裂缝是正常现象。如对建筑物抗裂要求过严，必将付出巨大的经济代价；科学的要求应是将其有害程度控制在允许范围内。从上世纪80年代开始，日本很多专家对斜拉桥的闭环控制理论方面开展了相关研究。藤泽等人在秩父桥的施工监控中，借助计算机进行辅助以最小二乘法为理论基础调整索力;中山以及古川等人在斜拉桥的施工监控过程中，引入了多目标随机性控制方法。加拿大在建设安娜雪斯大桥的过程中，对施工拼装误差和测量误差进行了及时修正。闭环控制理论在上世纪80年代到90年代得到了较大发展，并广泛运用于世界各地的桥梁建设。在日本的横滨海湾大桥和东神户大桥的建设过程中，考虑了主梁和主塔的线形控制，索力控制等多个目标状态，利用计算机程序辅助计算，通过调整无应力索长的方法达到了理想的索力状态。在日本多多罗大桥的建设中，采用了多种措施以保证施工精度:提高加工设备精度，以保证构件尺寸准确;在斜拉索张拉的过程中，采用双控原则，主梁线形为主，斜拉索索力测量值为辅，通过张拉端锚头垫片实现对主梁线形的微调;结构部件长度的精度控制基于工厂测量的数据，并辅以现场测量数据。多多罗大桥之所以在当时就能采用这些控制措施，是因为钢结构栓接的结构优点，最终得到了良好的成桥控制结果。随后，以计算机为主要分析手段的连续刚构桥施工监控系统，成功在Nitchu大桥和Tomei-Ashigara大桥应用，并获得了良好的应用效果。另一方面日本在修建Yokohama海湾桥和Chichby桥过程中，成功地通过计算机网络传输技术建立了一个全自动控制系统。在国外人们对道桥建筑风险分析进行了系统的研究，RandallS应用有限元的方法建立施工期管理模型，通过实时监控各节点受力极限状态，对桥梁施工过程安全风险进行定量评估。JoeM应用综合层次分析法和云模型提出了一种云聚类的群决策方法，通过专家打分的方式确定主要风险因素和风险损失，应用云发生器对专家打分进行数字特征计算，从而对安全风险进行量化评估。SangoubLeeandDanielW采用人工神经网络技术，对桥梁施工过程中的风险进行定量分析，将有限元分析结果作为神经网络训练样本数据，再通过蒙特卡罗模拟计算施工过程中各危险截面的结构破坏概率。美国LiQ,XuY,ZhengY,以他们从事各种类型混凝土结构工程六十年的经验，在文献中指出，混凝土裂缝的成因很简单，就是由于它的抗拉强度和延性低。混凝土为骨料、水泥石、气体、水分等所组成的非均质材料，在硬化过程中就已存在宽度为0.0lmm以下的微观裂缝。微观裂缝主要是两种即粘结裂缝和水泥石裂缝。混凝土中存在的微观裂缝等缺陷是混凝土呈现非线性变形及抗拉强度远低于抗压强度的主要原因之一。自从WongKY根据钢筋混凝土拉杆试验提出了粘结一滑动的外荷载裂缝理论，几十年来国内外学者对混凝土裂缝的起因、裂缝与钢筋锈蚀的关系、裂缝机理，裂缝计算方法及裂缝控制措施等问题开展了大量的试验、调查及研究工作，积累了丰富的资料。德国的Jagst桥厚腹板箱梁的检查中发现，通车第五年才发现裂缝，经估算温度拉应力高达2.6MPa。研究结果认为:混凝土热荷载会引起明显的变形、应力和裂缝,热应力引起的内力受结构刚度影响很大。关于工程施工质量管理的研究。DengJ,认为，桥梁项目要求非常高，质量的重要性不言而喻气他指出了桥梁工程的重要性，并提出了当前桥梁工程施工中存在的质量问题，并分析了改善桥梁工程施工质量管理的策略方法。通过这些方面的讨论，努力提高桥梁工程施工的质量管理水平，满足人民日益增长的物质和文化生活需求。WongKY最早进行了水工混凝土结构的温度应力和裂缝控制研究。张红荣在工程结构裂缝控制中论述了温度应力理论的若干问题,给出了单层及多层框架结构温度应力的近似计算。BasheerIA作为交通运输业的重要建设项目之一，桥梁工程质量问题在我们国家的经济发展中扮演着重要角色，我国桥梁建筑施工企业质量管理问题和缺陷成为人们主要的关注点。分析表明，虽然桥梁建筑施工存在各种各样的质量问题，但只要采取有针对性的措施，加强监控质量，就可以提高桥梁施工的质量，确保桥梁的安全。GottumukkalR建筑工程的质量不仅是相关的工程适用性，并和企业的生存息息相关。所以，当务之急是把质量管理放在施工管理的核心。TakagiT,采用非线形钢筋混凝土有限元分析方法研究了底板和墩墙类大体积混凝土温度裂缝的产生与发展情况并论证了该程序的正确性和可行性。HasanM给出了计算混凝土浇注块内外温差的计算方法。BasheerIA,利用在岩土工程渗流场分析中用到的“排水子结构”法，进行了水管冷却效应的有限元子结构模拟，将冷却水管所在之处的单元视为子结构，冷却水管的冷却效应通过子结构内部结点效应向出口结点凝聚，而后由常规有限元计算获得。子结构的形式根据冷却水管排列的密集程度、结构大小以及计算规模而定，可选用单管子结构、双管子结构或多管子结构等。尽管目前国内外对公路桥梁的混凝土裂缝防治方面的论著较多，各项研究和分析也较全面和深入，但是公路桥梁工程实例中出现大面积墩身裂缝及裂缝发展追踪方面的实例和研究并不多。并且关于公路桥梁的桥墩混凝土的研究不多，按照常规分析，虽然裂缝成因较全面，但无具体数据能够说明裂缝产生的主因是什么，也无一种切实可行的办法能够真正实现公路桥梁的裂缝防治，并对结构安全检测和措施因素分级考虑。本文将在系统分析的基础上，对具体表征特点，对应防治办法，使公路桥梁等相关的裂缝防治技术不仅体现在一种科学论证和研究，更加成为一篇实用性的工具论文，使现场施工人员能够按图索骥，增加对公路桥梁混凝土的裂缝防治的理解及具体防控作业。参考文献[1]RandallS.HarperandEnnoKoehn.ManagingIndustrialConstructionSafetyinSoutheastTexas[J].JournalofConstructionEngineeringandManagement，1998，(6)：452-457.[2]JoeM.WilsonJr，EnnoKoehn.SafetyManagement.ProblemsEncounteredandRecommendedSolutions[J].JournalofConstructionEngineeringandManagement，2000，126(1)：77-79.[3]SangoubLeeandDanielW.Halpin.PredictiveToolforEstimatingAccidentRisk[J].JournalofConstructionEngineeringandManagement，2003，128(4)：452一457.[4]LiQ,XuY,ZhengY,etal.SHM-basedF-AHPbridgeratingsystemwithapplicationtoTsingMaBridge[J].FrontiersofArchitectureandCivilEngineeringinChina.2011,5(4):465-478.[5]MiyamotoA,KawamuraK,NakamuraH.BridgeManagementSystemandMaintenanceOptimizationforExistingBridges[J].Computer-aidedcivilandinfrastructureengineering.2000,15(1):45-55.[6]AndersenEY,PedersenL.StructuralMonitoringoftheGreatBeltEastBridge[Z].POBOX1675,3000BRROTTERDAM,NETHERLANDS:1994189-195.[7]SmythAW,PeiJS,MasriSF.SystemidentificationoftheVincentThomassuspensionbridgeusingearthquakerecords[J].EarthquakeEngineering&StructuralDynamics.2003,32(3):339-367.[8]BeltempoA,CappelloC,ZontaD,etal.StructuralhealthmonitoringoftheColleIsarcoViaduct[Z].20157-11.[9]刘正光，黄启远，陈伟儿，等.悬吊体系桥梁的结构健康监测和评估[Z].中国浙江杭州:20005.[10]WongKY,LauCK,FlintAR.Planningandimplementationofthestructuralhealthmonitoringsystemforcable-supportedbridgesinHongKong[M].ProcedingsoftheSocietyofPhoto-OpticalInstrumentationEngineers,AktanEM,GosselinSR,2000:3995,266-275.[11]TakagiT,SugenoM.FuzzyIdentificationofSystemsandItsApplicationstoModelingandControl[M].ReadingsinFuzzySetsforIntelligentSystems,DuboisD,PradeH,YagerRR,MorganKaufmann,1993,387-403.[12]ZadehLA.FuzzySets[J].InformationandControl.1965(3).[13]WangLBI.Fuzzy-SystemsareUniversalApproximators[Z].NewYork:IEEE,NeuralNetworksCouncil,19921163-1170.[14]BasheerIA,HajmeerM.Artificialneuralnetworks:fundamentals,computing,design,andapplication[J].JMicrobiolMethods.2000,43(1):3-31.[15]GottumukkalR,AsariVK.AnimprovedfacerecognitiontechniquebasedonmodularPCAapproach[J].PatternRecognitionLetters.2004,25(4):429-436.[16]KuzborskijI,OrabonaF,CaputoB.FromNtoN+1:MulticlassTransferIncrementalLearning[M].IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2013,3358-3365.[17]HasanM,Roy-ChowdhuryAK.IncrementalActivityMode