CN111908874B - 掺入铁屑细砂套筒灌浆料及其制备方法和配套强度检测方法 - Google Patents

掺入铁屑细砂套筒灌浆料及其制备方法和配套强度检测方法 Download PDF

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Abstract

掺入铁屑细砂套筒灌浆料及其制备方法和配套强度检测方法，本申请掺入铁屑细砂套筒灌浆料，所述的套筒灌浆料以重量份计，包括以下组分：水泥100份，改性矿物粉料50‑55份，铁屑细砂浆料2份，减水剂3份，缓凝剂3份，消泡剂2份，膨胀剂1份，水20‑25份；本发明提供掺入铁屑细砂套筒灌浆料及其制备方法和配套强度检测方法，本申请采用加工后的铁屑细砂来代替原套筒灌浆料中的骨料，由于铁屑的不规则性，从而提高套筒灌浆料的密实性及强度；由于铁屑也相当于纤维，从而提高套筒灌浆料的抗裂性。因此铁屑的使用可以大幅提高浆体强度和抗裂性，由于本申请主要使用生铁屑制备，因此成本低廉，并且制备后的套筒灌浆料通过抗压强度检测保证产品可靠性。

Description

掺入铁屑细砂套筒灌浆料及其制备方法和配套强度检测方法
技术领域
本发明涉及钢筋连接用套筒领域。特别是涉及到一种掺入铁屑细砂套筒灌浆料及其制备方法和配套强度检测方法。
背景技术
目前我国积极推动建筑工业化,大力推广预制装配式建筑。目前，装配式建筑常采用钢筋套筒连接,相较于传统的钢筋焊接和机械连接,钢筋套筒灌浆连接方式不受钢筋直径大小、荷载类别及房屋高度等限制,适用范围更广；
钢筋套筒灌浆连接技术是指带肋钢筋插入内腔为凹凸表面的灌浆套筒，通过向套筒与钢筋的间隙灌注专用高强水泥基灌浆料，灌浆料凝固后将钢筋锚固在套筒内实现针对预制构件的一种钢筋连接技术；因此钢筋套筒和灌浆料,其质量对于灌浆连接的质量至关重要；
传统的钢筋连接用套筒灌浆料中水泥、改性矿物粉料和骨料是其主要成分，目前常用的骨料为细砂，由于细砂自身强度不够，使用后钢筋连接用套筒灌浆料往往强度差；
生铁屑是铸铁件经过机械加工或切削下来的废料，一般机械加工的工厂均能找到，有的建材商店也有购买。货源充裕，价格便宜，对其进行相应处理后可以制备成铁屑细砂，利用铁屑细砂替代原套筒灌浆料的骨料，由于铁屑的不规则性，从而提高套筒灌浆料的密实性及强度；由于铁屑也相当于纤维，从而提高套筒灌浆料的抗裂性。因此铁屑的使用可以大幅提高浆体强度和抗裂性；
抗压强度，指外力施压力时的强度极限，是砂套筒灌浆料一个重要指标，通过对制备后的套筒灌浆料进行抗压强度实时快速分析检测可以保证产品的性能。传统抗压强度检测是是通过抽取标准样件，进行离线拉伸的有损方式获取的。根据法拉第电磁感应定律，将铁磁性材料置于外加的交变磁场中时，材料内部会产生感应电流，由于电流信号的流线是闭合的，故被称作涡流。通过检测材料出现的磁、电等参量的变化来反映材料的性能状态，如缺陷、损伤、应力，以及相关机械性能指标等。与其他检测技术相比，多频涡流检测技术具有非接触、快速、信号处理便捷等优点，可检测具有铁磁性材料的抗压强度。
发明内容
为了解决上述存在问题。本发明提供掺入铁屑细砂套筒灌浆料及其制备方法和配套强度检测方法，本申请采用加工后的铁屑细砂来代替原套筒灌浆料中的骨料，使用后可以大幅提高套筒灌浆料的强度，由于本申请主要使用生铁屑制备，因此成本低廉，并且制备后的套筒灌浆料通过抗压强度实时快速分析检测保证产品可靠性。为达此目的：
本发明提供掺入铁屑细砂套筒灌浆料，所述的套筒灌浆料以重量份计，包括以下组分：水泥100份，改性矿物粉料50-55份，铁屑细砂浆料2份，减水剂3份，缓凝剂3份，消泡剂2份，膨胀剂1份，水20-25份；
所述铁屑细砂浆料包括环氧胶液和铁屑细砂，且体积比为：1:6，所述铁屑细砂的最大粒径小于2.3mm。
作为本发明掺入铁屑细砂套筒灌浆料进一步改进，所述水泥是由硫铝酸盐水泥和普通硅酸盐水泥混合而成的复配水泥，本申请可以考虑使用复配水泥，复配水泥强度更好。
作为本发明掺入铁屑细砂套筒灌浆料进一步改进，所述改性矿物粉内含珍珠岩、萤石、膨润土和高岭土且珍珠岩、萤石、膨润土和高岭土质量比为2:1:3:5；目前改性矿物粉主要使用以上配比的矿物粉。
作为本发明掺入铁屑细砂套筒灌浆料进一步改进，所述环氧胶液包括环氧树脂、乙二胺和丙酮，质量比为：100:7:70，通过增加环氧胶液可以提高砂浆粘结力强度,抗压强度,相应性能是普通混凝土的4～5倍,流动性好,并能自然找平。
作为本发明掺入铁屑细砂套筒灌浆料进一步改进，所述减水剂为为聚羧酸减水剂，所述缓凝剂为葡萄糖酸钠缓凝剂，所述消泡剂为有机硅类粉末状消泡剂，本申请减水剂、缓凝剂和消泡剂常用以上类型。
本发明提供掺入铁屑细砂套筒灌浆料的制备方法，具体步骤如下：
1)进行水泥、改性矿物粉料和铁屑细砂浆料按配料比混均；
所述水泥是由硫铝酸盐水泥和普通硅酸盐水泥混合制得的复配水泥；
所述改性矿物粉料是由萤石、珍珠岩、膨润土和高岭土按质量比混均，并研磨成粉末加水混合成浓度20％悬浊液，并静置过滤，再将滤物干燥；
所述铁屑细砂浆料的环氧胶液按环氧胶液配比混合配制，铁屑细砂先收集铁屑集中处理，将收集到的铁屑经过粉碎机进行二次粉碎，再通过筛选机筛选粒径小于2.3mm的颗粒，再用浓度10％的氢氧化钠溶液煮沸去除铁屑的油污，取出后再用热水清洗即可；
2)将减水剂、缓凝剂和膨胀剂按配料比混合均匀；
3)将上述两个物料混合均匀，并缓慢加入对应配比的消泡剂和水，加入过程中消泡剂需要保证温度为-5摄氏度，水温度为2摄氏度；
4)加入后再次混合均匀后进行封装，并常温冷却保存。
本发明提供掺入铁屑细砂套筒灌浆料的抗压强度检查方法，具体步骤如下：
1)在材料的表面放置一个检测线圈，给检测线圈施加正弦交流激励信号，同时产生交变磁场，待测材料在交变磁场的影响下，其内部将激发电涡流，可通过检测线圈的感抗x(t)来分析被测样件的相关特性；
2)同时将多个不同频率的激励信号作用于检测线圈激发产生涡流信号，并计算不同频率下线圈感抗信号的实部、虚部、幅值和相位作为多频涡流信号特征；
3)针对材料抗压强度分析，训练极限学习机网络模型：
极限学习机模型是一种简单高效的前馈神经网络模型，极限学习机各参数与输入向量和输出向量的关系式为：
Figure BDA0002668530420000031
其中，x＝[x1,x2,...,xn]是材料多频涡流信号样本特征组成的输入向量，zj是样本材料的抗压强度值，ai是输入层权值，cj是隐含层偏置，wj是输出层权值，f(·)是sigmoid激活函数；
假设n维特征输入向量对应的输出值为y，极限学习机模型网络训练的目标就是使z与y尽可能相同，网络的损失函数如下：
Figure BDA0002668530420000032
假设n维特征输入向量对应的输出层矩阵是L，隐含层的输出层矩阵为H，则隐含层到输出层的权值矩阵β可通过下式求得：
β＝pinv(H)·L (3)
pinv(H)是H的逆矩阵，在训练极限学习机模型时，会随机初始化输入层权值ai和隐含层偏置cj参数，在使得损失函数达到最小值的情况下可通过式3得到输出层的权值wj，最终完成极限学习机模型的训练，获得训练完成的极限学习机模型。
4)检测待测掺入铁屑细砂套筒灌浆料的的多频涡流信号，通过步骤2)提取多频涡流信号特征，并将信号特征作为输入特征输入到训练完成的极限学习机网络模型，最终输出待测材料的抗压强度。
本发明提供掺入铁屑细砂套筒灌浆料及其制备方法和配套强度检测方法，具体设计如下：
1、本申请使用加工后的铁屑细砂来代替原套筒灌浆料中的骨料，由于铁屑的不规则性，从而提高套筒灌浆料的密实性及强度；由于铁屑也相当于纤维，从而提高套筒灌浆料的抗裂性。因此铁屑的使用可以大幅提高浆体强度和抗裂性；
2、由于铁屑细砂的制备主要使用的是生铁屑，因此整体成本及其低廉，并且可以对工业废料进行利用，可以提供资源的使用率；
3、本申请铁屑细砂制成的砂浆中配有环氧胶液，可以减少砂浆变质；
4、本申请在制备过程中对生铁屑进行预处理保证钢渣的内相应成分的含量，从而保证制备后套筒灌浆料的性能；
5、本申请通过多频涡流检测法及极限学习机算法对制备后的套筒灌浆料的抗压强度实时快速分析检测保证产品可靠性。
附图说明
图1是本发明极限学习机抗压强度检测方法流程图；
图2是本发明极限学习机模型网络结构；
图3是本发明RMSE变化趋势图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述：
本发明提供掺入铁屑细砂套筒灌浆料及其制备方法和配套强度检测方法，本申请采用加工后的铁屑细砂来代替原套筒灌浆料中的骨料，使用后可以大幅提高套筒灌浆料的强度，由于本申请主要使用生铁屑制备，因此成本低廉，并且制备后的套筒灌浆料通过抗压强度实时快速分析检测保证产品可靠性。
作为本发明掺入铁屑细砂套筒灌浆料具体实施例，本发明所述的套筒灌浆料以重量份计，包括以下组分：水泥100份，改性矿物粉料50份，铁屑细砂浆料2份，减水剂3份，缓凝剂3份，消泡剂2份，膨胀剂1份，水20份；
所述水泥是由硫铝酸盐水泥和普通硅酸盐水泥混合而成的复配水泥，本申请可以考虑使用复配水泥，复配水泥强度更好；
所述改性矿物粉内含珍珠岩、萤石、膨润土和高岭土且珍珠岩、萤石、膨润土和高岭土质量比为2:1:3:5；目前改性矿物粉主要使用以上配比的矿物粉。
所述铁屑细砂浆料包括环氧胶液和铁屑细砂，且体积比为：1:6，所述铁屑细砂的最大粒径小于2.3mm；
所述环氧胶液包括环氧树脂、乙二胺和丙酮，质量比为：100:7:70，通过增加环氧胶液可以提高砂浆粘结力强度,抗压强度,相应性能是普通混凝土的4～5倍,流动性好,并能自然找平；
所述减水剂为为聚羧酸减水剂，所述缓凝剂为葡萄糖酸钠缓凝剂，所述消泡剂为有机硅类粉末状消泡剂，本申请减水剂、缓凝剂和消泡剂常用以上类型。
本申请成品经过相应测试，其流动度初始为300-310mm，30分钟后流动度为260-270mm，抗压强度，1d大于40MPa,3d大于65MPa,28d大于90MPa,竖直膨胀率3h为0.05％，24h与3h差值为0.25％，28d自干燥收缩小于0.03，其满足常温型套筒灌浆料的性能指标见表1，并且在相关力学性能上尤其突出。
表1常温型套筒灌浆料的性能指标
Figure BDA0002668530420000051
作为本发明掺入铁屑细砂套筒灌浆料的制备方法具体实施例，具体步骤如下：
1)将水泥、改性矿物粉料和铁屑细砂浆料按配料比混均；
所述水泥是由硫铝酸盐水泥和普通硅酸盐水泥混合制得的复配水泥；
所述改性矿物粉料是由萤石、珍珠岩、膨润土和高岭土按质量比混均，并研磨成粉末加水混合成浓度20％悬浊液，并静置过滤，再将滤物干燥；
所述铁屑细砂浆料的环氧胶液按环氧胶液配比混合配制，铁屑细砂先收集铁屑集中处理，将收集到的铁屑经过粉碎机进行二次粉碎，再通过筛选机筛选粒径小于2.3mm的颗粒，再用浓度10％的氢氧化钠溶液煮沸去除铁屑的油污，取出后再用热水清洗即可；
由于生铁铁屑是铸铁件经过机械加工或切削下来的废料，一般机械加工的工厂均能找到，有的建材商店也有购买。货源充裕，价格便宜。但是生铁铁屑表面会有油腻，因此需要先对油污进行相应的去除；
2)将减水剂、缓凝剂和膨胀剂按配料比混合均匀；
3)将上述两个物料混合均匀，并缓慢加入对应配比的消泡剂和水，加入过程中消泡剂需要保证温度为-5摄氏度，水温度为2摄氏度；
4)加入后再次混合均匀后进行封装，并常温冷却保存。
作为本发明掺入铁屑细砂套筒灌浆料的强度检查方法具体实施例，极限学习机抗压强度检测方法流程图如图1所示，具体步骤如下：
1)在材料的表面放置一个检测线圈，给检测线圈施加正弦交流激励信号，同时产生交变磁场，待测材料在交变磁场的影响下，其内部将激发电涡流，可通过检测线圈的感抗x(t)来分析被测样件的相关特性；
2)同时将多个不同频率的激励信号作用于检测线圈激发产生涡流信号，并计算不同频率下线圈感抗信号的实部、虚部、幅值和相位作为多频涡流信号特征；
3)针对材料抗压强度分析，训练极限学习机网络模型：
极限学习机模型是一种简单高效的前馈神经网络模型，极限学习机各参数与输入向量和输出向量的关系式为：
Figure BDA0002668530420000061
其中，x＝[x1,x2,...,xn]是材料多频涡流信号样本特征组成的输入向量，zj是样本材料的抗压强度值，ai是输入层权值，cj是隐含层偏置，wj是输出层权值，f(·)是sigmoid激活函数；
假设n维特征输入向量对应的输出值为y，极限学习机模型网络训练的目标就是使z与y尽可能相同，网络的损失函数如下：
Figure BDA0002668530420000062
假设n维特征输入向量对应的输出层矩阵是L，隐含层的输出层矩阵为H，则隐含层到输出层的权值矩阵β可通过下式求得：
β＝pinv(H)·L (3)
pinv(H)是H的逆矩阵，在训练极限学习机模型时，会随机初始化输入层权值ai和隐含层偏置cj参数，在使得损失函数达到最小值的情况下可通过式3得到输出层的权值wj，最终完成极限学习机模型的训练，获得训练完成的极限学习机模型，极限学习机模型网络结构如图2所示。
4)检测待测掺入铁屑细砂套筒灌浆料的的多频涡流信号，通过步骤2)提取多频涡流信号特征，并将信号特征作为输入特征输入到训练完成的极限学习机网络模型，最终输出待测材料的抗压强度；
为论证本发明算法的可行性，选取不同抗拉强度的材料各5份，经过上述方法计算抗拉强度值，同时将计算的测量值归一化后，求出真实值和测量值RMSE的变化趋势，如图3所示。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作任何其他形式的限制，而依据本发明的技术实质所作的任何修改或等同变化，仍属于本发明所要求保护的范围。

Claims (1)

1.掺入铁屑细砂套筒灌浆料的强度检查方法，所述掺入铁屑细砂套筒灌浆料，所述的套筒灌浆料以重量份计，包括以下组分：水泥100份，改性矿物粉料50-55份，铁屑细砂浆料2份，减水剂3份，缓凝剂3份，消泡剂2份，膨胀剂1份，水20-25份；
所述水泥是由硫铝酸盐水泥和普通硅酸盐水泥混合而成的复配水泥；
所述改性矿物粉内含珍珠岩、萤石、膨润土和高岭土且珍珠岩、萤石、膨润土和高岭土质量比为2:1:3:5；
所述铁屑细砂浆料包括环氧胶液和铁屑细砂，且体积比为：1:6，所述铁屑细砂的最大粒径小于2.3mm；
所述环氧胶液包括环氧树脂、乙二胺和丙酮，质量比为：100:7:70；
所述减水剂为聚羧酸减水剂，所述缓凝剂为葡萄糖酸钠缓凝剂，所述消泡剂为有机硅类粉末状消泡剂，具体步骤如下，其特征在于：
1)在材料的表面放置一个检测线圈，给检测线圈施加正弦交流激励信号，同时产生交变磁场，待测材料在交变磁场的影响下，其内部将激发电涡流，可通过检测线圈的感抗x(t)来分析被测样件的相关特性；
2)同时将多个不同频率的激励信号作用于检测线圈激发产生涡流信号，并计算不同频率下线圈感抗信号的实部、虚部、幅值和相位作为多频涡流信号特征；
3)针对材料抗压强度分析，训练极限学习机网络模型：
极限学习机模型是一种简单高效的前馈神经网络模型，极限学习机各参数与输入向量和输出向量的关系式为：
Figure FDA0003353436790000011
其中，x＝[x1,x2,…,xn]是材料多频涡流信号样本特征组成的输入向量，zj是样本材料的抗压强度值，ai是输入层权值，cj是隐含层偏置，wj是输出层权值，f(·)是sigmoid激活函数；
假设n维特征输入向量对应的输出值为y，极限学习机模型网络训练的目标就是使z与y尽可能相同，网络的损失函数如下：
Figure FDA0003353436790000012
假设n维特征输入向量对应的输出层矩阵是L，隐含层的输出层矩阵为H，则隐含层到输出层的权值矩阵β可通过下式求得：
β＝pinv(H)·L 式3
pinv(H)是H的逆矩阵，在训练极限学习机模型时，会随机初始化输入层权值ai和隐含层偏置cj参数，在使得损失函数达到最小值的情况下可通过式3得到输出层的权值wj，最终完成极限学习机模型的训练，获得训练完成的极限学习机模型；
4)检测待测掺入铁屑细砂套筒灌浆料的多频涡流信号，通过步骤2)提取多频涡流信号特征，并将信号特征作为输入特征输入到训练完成的极限学习机网络模型，最终输出待测材料的抗压强度。
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