混凝土凍融
關注創建者：魂靈三思 創建時間：2020-07-25
混凝土凍融的視頻教程
細觀尺度下混凝土凍融及凍融后的強度分析
針對混凝土凍融損傷數值模擬難點：細觀模型構建、損傷狀態標定、重啟動進行加載（拉伸或者壓縮等）、凍融損傷導致的混凝土材料剝落（USDFLD子程序）。制作了一個比較系統的課程，教大家如何解決上述問題。其中的技術講解可以說是很細節了。同時課程涉及到的所有文件也是完整的，感興趣的不要猶豫哦！
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三維隨機纖維-球體骨料細觀混凝土模型/細觀混凝土/纖維混凝土
可能會說，即使這樣纖維仍然還會有很多的區域可以投放，但混凝土中存在著成百上千甚至上萬個的骨料，投放纖維之前遍歷已有骨料的坐標后，再按照這樣局限的方法進行判斷，纖維存在的區域勢必大大降低，生成出來的纖維分布狀態并不樂觀。 詳情觀看帖子三維隨機纖維-球體骨料細觀混凝土模型/細觀混凝土/纖維混凝土
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混凝土凍融的實例教程
設計進行氧化鎂摻量分別為0、2%、4% 和6% 的混凝土抗凍試驗結果如下: 混凝土凍融循環次數為0 時，相對動彈模都是100%，質量損失都是0; 混凝土凍融循環次數為100 次時，相對動彈模分別為92. 4%、96. 1%、97. 4%、97. 0%，質量損失分別為1. 3%、0. 7%、0. 5%、0. 5%;混凝土凍融循環次數為200 次時，相對動彈模分別為71. 5%、81. 7%、82. 2%、84. 8%，質量損失分別為5. 8%、2. 2%、1. 8%、1. 5%。我們可以總結出不同氧化鎂摻量下混凝土凍融循環次數與相對動彈模和質量損失之間的關系:
( 1) 隨著凍融循環次數的增加，相對動彈模逐漸降低，質量損失逐漸增加，且隨凍融循環次數的增加，相對動彈模降低速度增加，質量損失速度也在增加。
( 2) 氧化鎂的摻入提高了混凝土的抗凍性，200 次凍融循環時，摻氧化鎂的混凝土相對動彈模明顯高于未摻氧化鎂混凝土，質量損失明顯小于未摻氧化鎂混凝土。
( 3) 隨氧化鎂摻量的增加，相對動彈模逐漸提高，質量損失逐漸降低，即混凝土抗凍性逐漸提高。
4 外摻氧化鎂對混凝土抗沖耐磨性能的影響
水流的沖擊對水工混凝土耐久性有著較大的影響，造成建筑物的使用壽命大大縮短。混凝土沖磨破壞，是由水流中的介質對混凝土表面的沖擊、摩擦等作用引起的。根據顆粒的大小、形狀、密度及水流流速的大小，水流中的介質可分為懸移質和推移質。
懸移質的沖磨破壞機理為在水流的帶動下粒徑較小的懸砂對混凝土表面進行的摩擦，造成混凝土表面部分被磨損侵蝕。含懸移質泥沙的高速水流，以逐層磨削軟弱部分的方式對混凝土材料進行磨損。推移質對水工混凝土建筑物的沖磨破壞表現為: 滑動摩擦、滾動摩擦和跳躍式沖擊，其中跳躍式沖擊對混凝土的的破壞最大。
展開 對混凝土如何進行建模，如何做到凍融中的融，滲流場如何達到對空隙的影響
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抗凍等級和抗凍標號
根據GB/T50082-2009標準，混凝土抗凍性能按試驗方法不同，分抗凍等級和抗凍標號。抗凍等級用符號F表示，而抗凍標號是用符號D表示，兩種方法均采用齡期28d的試件在吸水飽和后，檢測其承受反復凍融循環下的性能變化。抗凍等級是以試件相對動彈性模量下降至不低于60％或者質量損失率不超過5％時的最大凍融循環次數來確定；抗凍標號是以抗壓強度損失率不超過25％或者質量損失率不超過5％時的最大凍融循環次數來確定。常用的混凝土抗凍等級有：F50、F100、F150、F200、F250、F300等，分別表示混凝土能夠承受反復凍融循環次數為50、100、150、200、250和300次。
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影響混凝土抗凍性的因素
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影響混凝土抗凍性的主要因素是平均氣泡間距、水膠比、含氣量、骨料和膠凝材料等。
①平均氣泡間距
平均氣泡間距是影響混凝土抗凍性最主要的因素，平均氣泡間距越大，則凍融過程中毛細孔中的靜水壓力和滲透壓力越大，混凝土的抗凍性越低；一般平均氣泡間隔系數在500μm以下可獲得高抗凍混凝土。
②水膠比
水膠比越大，混凝土中可凍水的含量越多，混凝土的結冰速度越快；氣泡結構越差，平均氣泡間距越大；混凝土強度越低，抵抗凍融的能力越差。水膠比在0.45～0.85范圍內變化時，不摻引氣劑的混凝土抗凍性變化不大，只有水膠比小于0.45以后，抗凍性才隨水膠比的降低而明顯提高；水膠比小于0.35的混凝土，即使不摻引氣劑，也有較高的抗凍性。
③含氣量
在一定范圍內，含氣量越多，混凝土的抗凍性越好。
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展開 簡單三維球體細觀模型的課程已更新一年半有余，后臺私信和留言中有不少同學咨詢“怎么添加纖維/有沒有纖維混凝土的模型”，由于之前一直在忙著干其他的事情，最近心血來潮，那么今天就寫了這個帖子，分享自己關于在三維細觀混凝土模型中添加纖維的一些思路和腳本建立方法。
三維隨機纖維-球體骨料細觀混凝土模型——四相（砂漿、骨料、ITZ和纖維）組分的復合混凝土模型組成效果和仿真效果如下。
在前邊的三維隨機球體模型中，投放骨料的思路十分簡單，只需要使用python代碼隨機生成一個球體特征數據，再與已存儲的球體數據進行判斷（判斷球心距與兩球體半徑之和）即可。若球心距大于半徑之和則存儲在骨料數據庫中，進行下一個球體的生成與判斷；若小于，則不存儲，進行下一個球體的生成判斷。最后使用python與abaqus之間的接口，把數據轉化為圖形即可。
把這個思路放到纖維與骨料之間的判斷中來，似乎也能進行相應的判斷。只需要生成隨機的纖維，用纖維端點坐標與骨料球心坐標，計算出球心到直線的距離就可以了，如下圖所示。
使用點到直線的距離公式判斷球體與纖維的相交，這樣看著好像沒啥問題，但其實纖維能在混凝土中分布的區域已經大大縮小了。如下圖所示，當纖維的方向指向骨料時，雖然纖維與骨料并沒有相交，但簡單地使用點到直線的距離公式，會被判斷為相交狀態，這根纖維就將被認為不能放在混凝土中。可能會說，即使這樣纖維仍然還會有很多的區域可以投放，但混凝土中存在著成百上千甚至上萬個的骨料，投放纖維之前遍歷已有骨料的坐標后，再按照這樣局限的方法進行判斷，纖維存在的區域勢必大大降低，生成出來的纖維分布狀態并不樂觀。
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