现阶段对氯离子浓度预测大多基于Fick定律以及在此基础上的一些改进模型,其明显的缺点就是模型的参数较多,应用不便。而人工神经网络不需要研究各个影响因素间的关系,常用于对模糊问题的研究。基于BP神经网络与径向基函数神经网络,给出了预测混凝土中氯离子浓度分布的分析模型,并结合试验对比了两种方法的有效性,结果表明径向基函数神经网络比BP神经网络具有较好的准确性与稳定性。最后提出通过建立庞大的神经网络数据库来预测不同环境作用下不同配合比的混凝土在任意时刻的氯离子浓度分布。
采用半电池电位和线性极化法监测钢筋在掺有两种常用阻锈剂的模拟孔溶液和硬化砂浆中的锈蚀时间,研究钢筋阻锈剂对临界氯离子浓度的影响。试验结果表明:掺入阻锈剂后,提高了钢筋在砂浆中的临界氯离子浓度,延长了钢筋发生锈蚀的时间。通过阻锈剂在混凝土中的抗氯离子渗透性研究,探讨了阻锈剂的作用机理。
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