CN108585654A - 一种高强度建筑工程用混凝土及其制备方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于建筑工程技术领域，公开了一种高强度建筑工程用混凝土及其制备方法，设置有搅拌筒，所述搅拌筒卡接在车架上，所述进料斗卡接在搅拌桶的上方，所述出料斗卡接在搅拌桶的下方，所述车轮安装于车架的底端，所述车架的一侧安装有控制设备，该高强度混凝土原料包括：水泥、砂、石原材料、减水剂、粉煤灰、F矿粉、矿渣、硅粉，该发明具有较好的抗震性，为普通混凝土强度的4～5倍，抗压度高、抗形变能力大、孔隙率低等优点，更加适合建筑工程用。

Description

一种高强度建筑工程用混凝土及其制备方法

技术领域

本发明属于建筑工程技术领域，尤其涉及一种高强度建筑工程用混凝土及其制备方法。

背景技术

建筑工程是指通过对各类房屋建筑及其附属设施的构造和与其配套的线路、管道设备的安装活动形成的工程实体，由于混凝土具有制备方便、牢固程度高等优点，混凝土的使用在建筑工程中越来越广泛。

传统的混凝土自重较大，导致基地的处理费用较多，抗拉强度低，抗裂性较差，传统的混凝土抗拉强度一般只有抗压强度的110-120，容易裂开，并且，传统的混凝土收缩变形大，水泥水花凝结硬化引起的自身收缩和干燥收缩达到0.00005以上，容易产生混凝土收缩裂缝。

综上所述，现有技术存在的问题是：传统混凝土自重大、抗拉强度低，抗裂性差、收缩变形大。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种高强度建筑工程用混凝土及其制备方法。

本发明是这样实现的，一种高强度建筑工程用混凝土由水泥10份、砂20份、石原材料30份、减水剂15份、粉煤灰20份、F矿粉25份、矿渣30份和硅粉40份组成。

高强度建筑工程用混凝土的制备装置包括：进料斗、搅拌桶、车轮、控制面板、出料斗、车架。

所述搅拌桶通过相应的支架及转动结构固定在车架上，所述进料斗卡接在搅拌桶的上方，所述出料斗卡接在搅拌桶的下方，所述车轮安装于车架的底端，所述车架的一侧安装有控制面板，控制面板包括：控制开关、调节转速器、出料口控制手柄。

搅拌电机采用无刷直流电动机，无刷直流电动机采用最优状态反馈策略，应用于无刷直流电动机调速系统，以获得较好的调速性能，具体为：

无刷直流电动机工作在两相导通星形三相6状态方式下，无中线引出，反电动势波形为平顶宽度为120°电角度的梯形波，电机在工作过程中磁路不饱和，不计涡流和磁滞损耗，三相绕组完全对称，则三相绕组的电压平衡方程为

式中：u_a、u_b、u_c是定子相绕组电压，V；

i_a、i_b、i_c是定子相绕组电流，A；

e_a、e_b、e_c是定子相绕组反电动势，V；

r是定子相绕组的电阻，Ω；

L是每相绕组的自感，H；

M是每两相绕组间互感，H；

D是微分算子(D＝d/dt)；

由于三相绕组为星形连接且没有中线，则有：

i_a+i_b+i_c＝0 (2)

联立式(1)、(2)，可将式(1)化简为

电磁转矩方程为

式中：Te为电磁转矩，N·m；ω为电动机转子机械角速度，rad/s；

机械运动方程为

式中：T_L为负载转矩，N·m；J为电机转动惯量，kg·m²；

理想换相情况，每一时刻只有两相导通，电流从一相流入，从另一相流出，则由式(3)可得：

u＝2ri+2(L-M)di/dt+2e_p (6)

式中：u为导通两相的支路电压，V；i为导通两相的支路电流，A；ep为导通相的相反电动势，V；

由式(4)可得：

T_e＝2e_pi/ω (7)

由于反电动势波形为平顶宽度为120°电角度的梯形波，每相导通时，其反电动势总处于平顶区域，则有：

e_p＝K_eω (8)

式中Ke为电动势系数，V/(rad/s)；

将式(5)～(8)进行拉氏变换可得：

负载转矩T_L看成一种干扰，根据空载情况，由式(9)可得：

由可得：

式中n为电动机转速(r/min)；

将式(11)代入式(10)并整理得：

式中：

设d₁、d₂为s²+bs+c＝0的2个不相等的根，根据零阶保持环节，对式(12)进行Z变换得：

式中：

T为采样周期，s；

取状态x₁(k)＝n(k)、x₂(k)＝x₁(k+1)-Au(k)，则式(13)可写为如下的状态空间方程式：

对无刷直流电动机来讲，式(14)中G、H、C均为常数矩阵， C＝[1 0]。

利用卡尔曼滤波器对系统的状态估计值x^(k)进行状态估计，使其尽量接近其真值x(k)：

根据式(14)，设有随机干扰及噪声的无刷直流电动机的状态空间方程为

式中：ξ(k)为动态噪声向量；ε(k)为量测噪声，设其都是互不相关的均值为零的白噪声序列，则卡尔曼滤波器的状态估计方程为

式中：x^(k)为状态估计值；x(k)为状态预报值；K(k)为校正矩阵；G、H、C为已知的状态、输入和输出定常矩阵；卡尔曼滤波器的校正矩阵K(k)可按式(17)计算：

式中：P(k)为估计误差[x(k)-x^(k)]的协方差矩阵；为预报误差的协方差矩阵；Q为ξ(k)的正半定的方差矩阵；R为ε(k)的正定的方差矩阵；按照式(17)经多次迭代计算后，可获得卡尔曼滤波器的校正矩阵K(k)的稳态值；

最优反馈控制的作用就是使目标函数达到最小值，即有：

式中：V(k)＝diag{vi,k}为状态x(k)的正半定对称权矩阵；W(k-1)＝diag{wi,k-1}为输入u(k)的正定对称权矩阵；

动态最优规划可用一组递推解的公式来表示：

u^*(N-k)＝-Λ(N-k+1)Gx(N-k) (19)

Λ(N-k+1)＝[H^TV⁰(N-k+1)H+W(N-k)]^-1H^TV⁰(N-k+1) (21)

式中：k＝1,…,N；-Λ(N-k+1)G称为最优反馈增益矩阵；称为损失矩阵；V⁰(N-k+1)为由式(20)决定的计算所得矩阵；令L＝-ΛG，并利用卡尔曼滤波状态估计的结果，则最优状态反馈控制的控制量为

本发明的优点及积极效果为：该发明在水泥、砂、石原材料、减水剂等原料的基础上，增加了粉煤矿、F矿粉、矿渣、硅粉等增强体，具有抗压强度高的优点，为一般混凝土抗压强度的4～6倍，因此可以减小构建的横截面积，因此最适用于高层建筑，在一定的轴压比和合适的配箍率的情况下，具有良好的抗震性能，该高强度混凝土具有较好的抗震性能，而且柱截面积的尺寸减少，减轻了自重，对结构抗震也有益，增加了经济效益。

附图说明

图1是本发明实施例提供的高强度建筑工程用混凝土的制作装置示意图。

图2是本发明实施例提供的高强度建筑工程用混凝土的配料示意图。

图中：1、进料斗；2、搅拌桶；3、车轮；4、控制面板；5、出料斗；6、车架。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。

下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的高强度建筑工程用混凝土的制备装置设置有：进料斗1、搅拌桶2、车轮3、控制面板4、出料斗5、车架6。

所述搅拌桶2通过相应的支架及转动结构固定在车架6上，所述进料斗1卡接在搅拌桶的上方，所述出料斗5卡接在搅拌桶2的下方，所述车轮3安装于车架6的底端，所述车架6的一侧安装有控制设备，所述高强度混凝土的原料由水泥10份、砂20份、石原材料30份、减水剂15份、粉煤灰20份、F矿粉25份、矿渣30份和硅粉40份组成。

搅拌电机采用无刷直流电动机，无刷直流电动机采用最优状态反馈策略，应用于无刷直流电动机调速系统，以获得较好的调速性能，具体为：

无刷直流电动机工作在两相导通星形三相6状态方式下，无中线引出，反电动势波形为平顶宽度为120°电角度的梯形波，电机在工作过程中磁路不饱和，不计涡流和磁滞损耗，三相绕组完全对称，则三相绕组的电压平衡方程为

式中：u_a、u_b、u_c是定子相绕组电压，V；

i_a、i_b、i_c是定子相绕组电流，A；

e_a、e_b、e_c是定子相绕组反电动势，V；

r是定子相绕组的电阻，Ω；

L是每相绕组的自感，H；

M是每两相绕组间互感，H；

D是微分算子(D＝d/dt)；

由于三相绕组为星形连接且没有中线，则有：

i_a+i_b+i_c＝0 (2)

联立式(1)、(2)，可将式(1)化简为

电磁转矩方程为

式中：Te为电磁转矩，N·m；ω为电动机转子机械角速度，rad/s；

机械运动方程为

式中：TL为负载转矩，N·m；J为电机转动惯量，kg·m²；

理想换相情况，每一时刻只有两相导通，电流从一相流入，从另一相流出，则由式(3)可得：

u＝2ri+2(L-M)di/dt+2e_p (6)

式中：u为导通两相的支路电压，V；i为导通两相的支路电流，A；ep为导通相的相反电动势，V；

由式(4)可得：

T_e＝2e_pi/ω (7)

由于反电动势波形为平顶宽度为120°电角度的梯形波，每相导通时，其反电动势总处于平顶区域，则有：

e_p＝K_eω (8)

式中Ke为电动势系数，V/(rad/s)；

将式(5)～(8)进行拉氏变换可得：

负载转矩TL看成一种干扰，根据空载情况，由式(9)可得：

由可得：

式中n为电动机转速(r/min)；

将式(11)代入式(10)并整理得：

式中：

设d₁、d₂为s²+bs+c＝0的2个不相等的根，根据零阶保持环节，对式(12)进行Z变换得：

式中：

T为采样周期，s；

取状态x₁(k)＝n(k)、x₂(k)＝x₁(k+1)-Au(k)，则式(13)可写为如下的状态空间方程式：

对无刷直流电动机来讲，式(14)中G、H、C均为常数矩阵， C＝[10]。

利用卡尔曼滤波器对系统的状态估计值x^(k)进行状态估计，使其尽量接近其真值x(k)：

根据式(14)，设有随机干扰及噪声的无刷直流电动机的状态空间方程为

式中：ξ(k)为动态噪声向量；ε(k)为量测噪声，设其都是互不相关的均值为零的白噪声序列，则卡尔曼滤波器的状态估计方程为

式中：x^(k)为状态估计值；x(k)为状态预报值；K(k)为校正矩阵；G、H、C为已知的状态、输入和输出定常矩阵；卡尔曼滤波器的校正矩阵K(k)可按式(17)计算：

式中：P(k)为估计误差[x(k)-x^(k)]的协方差矩阵；为预报误差的协方差矩阵；Q为ξ(k)的正半定的方差矩阵；R为ε(k)的正定的方差矩阵；按照式(17)经多次迭代计算后，可获得卡尔曼滤波器的校正矩阵K(k)的稳态值；

最优反馈控制的作用就是使目标函数达到最小值，即有：

式中：V(k)＝diag{vi,k}为状态x(k)的正半定对称权矩阵；W(k-1)＝diag{wi,k-1}为输入u(k)的正定对称权矩阵；

动态最优规划可用一组递推解的公式来表示：

Λ(N-k+1)＝[H^TV⁰(N-k+1)H+W(N-k)]^-1H^TV⁰(N-k+1) (21)

式中：k＝1,…,N；-Λ(N-k+1)G称为最优反馈增益矩阵；称为损失矩阵；V⁰(N-k+1)为由式(20)决定的计算所得矩阵；令L＝-ΛG，并利用卡尔曼滤波状态估计的结果，则最优状态反馈控制的控制量为

本发明的工作原理：将八种原料按照一定配料比从进料斗1进入到搅拌桶2，在控制面板4启动该搅拌桶，搅拌桶2随之工作，在进行一定的搅拌时间之后，在出料斗5放出成品进行使用，该高强度混凝土由于加入矿粉，硅粉等颗粒直径远小于原材料颗粒直径的物质，因此在搅拌的过程中，提高了原材料之间的粘合程度，并且其密度小于原材料，因此成品具有自重较轻的优点。

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。

Claims (4)

1.一种高强度建筑工程用混凝土，其特征在于，所述高强度建筑工程用混凝土由水泥10份、砂20份、石原材料30份、减水剂15份、粉煤灰20份、F矿粉25份、矿渣30份和硅粉40份组成；

所述高强度建筑工程用混凝土的制备装置设置有搅拌桶；

所述搅拌桶通过相应的支架及转动结构固定在车架上，所述进料斗卡接在搅拌桶的上方，所述出料斗卡接在搅拌桶的下方，所述车轮安装于车架的底端，所述车架的一侧安装有控制面板；搅拌桶左端传动连接有搅拌电机。

2.如权利要求1所述的高强度建筑工程用混凝土，其特征在于，所述高强度建筑工程用混凝土的制备装置的控制面板包括：控制开关、调节转速器、出料口控制手柄。

3.如权利要求1所述的高强度建筑工程用混凝土，其特征在于，搅拌电机采用无刷直流电动机，无刷直流电动机采用最优状态反馈策略，应用于无刷直流电动机调速系统，以获得较好的调速性能，具体为：

无刷直流电动机工作在两相导通星形三相6状态方式下，无中线引出，反电动势波形为平顶宽度为120°电角度的梯形波，电机在工作过程中磁路不饱和，不计涡流和磁滞损耗，三相绕组完全对称，则三相绕组的电压平衡方程为

式中：u_a、u_b、u_c是定子相绕组电压，V；

i_a、i_b、i_c是定子相绕组电流，A；

e_a、e_b、e_c是定子相绕组反电动势，V；

r是定子相绕组的电阻，Ω；

L是每相绕组的自感，H；

M是每两相绕组间互感，H；

D是微分算子(D＝d/dt)；

由于三相绕组为星形连接且没有中线，则有：

i_a+i_b+i_c＝0 (2)

联立式(1)、(2)，可将式(1)化简为

电磁转矩方程为

式中：Te为电磁转矩，N·m；ω为电动机转子机械角速度，rad/s；

机械运动方程为

式中：T_L为负载转矩，N·m；J为电机转动惯量，kg·m²；

理想换相情况，每一时刻只有两相导通，电流从一相流入，从另一相流出，则由式(3)可得：

u＝2ri+2(L-M)di/dt+2e_p (6)

式中：u为导通两相的支路电压，V；i为导通两相的支路电流，A；ep为导通相的相反电动势，V；

由式(4)可得：

T_e＝2e_pi/ω (7)

由于反电动势波形为平顶宽度为120°电角度的梯形波，每相导通时，其反电动势总处于平顶区域，则有：

e_p＝K_eω (8)

式中Ke为电动势系数，V/(rad/s)；

将式(5)～(8)进行拉氏变换可得：

负载转矩T_L看成一种干扰，根据空载情况，由式(9)可得：

由可得：

式中n为电动机转速(r/min)；

将式(11)代入式(10)并整理得：

式中：

设d₁、d₂为s²+bs+c＝0的2个不相等的根，根据零阶保持环节，对式(12)进行Z变换得：

式中：

T为采样周期，s；

取状态x₁(k)＝n(k)、x₂(k)＝x₁(k+1)-Au(k)，则式(13)可写为如下的状态空间方程式：

对无刷直流电动机来讲，式(14)中G、H、C均为常数矩阵， C＝[10]。

4.如权利要求3所述的骨科手术用笔式手压细微骨钻，其特征在于，利用卡尔曼滤波器对系统的状态估计值x^(k)进行状态估计，使其尽量接近其真值x(k)：

根据式(14)，设有随机干扰及噪声的无刷直流电动机的状态空间方程为

式中：ξ(k)为动态噪声向量；ε(k)为量测噪声，设其都是互不相关的均值为零的白噪声序列，则卡尔曼滤波器的状态估计方程为

式中：x^(k)为状态估计值；x(k)为状态预报值；K(k)为校正矩阵；G、H、C为已知的状态、输入和输出定常矩阵；卡尔曼滤波器的校正矩阵K(k)可按式(17)计算：

式中：P(k)为估计误差[x(k)-x^(k)]的协方差矩阵；为预报误差的协方差矩阵；Q为ξ(k)的正半定的方差矩阵；R为ε(k)的正定的方差矩阵；按照式(17)经多次迭代计算后，可获得卡尔曼滤波器的校正矩阵K(k)的稳态值；

最优反馈控制的作用就是使目标函数达到最小值，即有：

式中：V(k)＝diag{v_i,k}为状态x(k)的正半定对称权矩阵；W(k-1)＝diag{w_i,k-1}为输入u(k)的正定对称权矩阵；

动态最优规划可用一组递推解的公式来表示：

u^*(N-k)＝-Λ(N-k+1)Gx(N-k) (19)

W(N-k)]^-1H^TV⁰(N-k+1) (21)

式中：k＝1,...,N；-Λ(N-k+1)G称为最优反馈增益矩阵；称为损失矩阵；V⁰(N-k+1)为由式(20)决定的计算所得矩阵；令L＝-ΛG，并利用卡尔曼滤波状态估计的结果，则最优状态反馈控制的控制量为