钢PP混杂纤维混凝土坍落度及基本力学强度试验研究

ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｕｉｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ(ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ)Ｖｏｌ.３６　Ｎｏ.２

Ａｐｒ.２０１９

ＤＯＩ:１０.１５９５８/ｊ.ｃｎｋｉ.ｇｄｘｂｚｒｂ.２０１９.０２.１８

文章编号　１０００－５２６９(２０１９)０２－００９０－０６

钢－ＰＰ混杂纤维混凝土坍落度及基本力学强度试验研究

(１.莆田学院土木工程学院ꎬ莆田３５１１００ꎻ２.中国水利水电第四工程局有限公司ꎬ西宁８１０００７ꎻ

３.长沙理工大学土木工程学院ꎬ长沙４１０１１４)

朱海峰１∗ꎬ黄建平２ꎬ郑坤炎３

摘　要:利用正交试验法对钢－ＰＰ混杂纤维混凝土试块进行试验ꎬ研究钢纤维掺量、钢纤维长径比、ＰＰ纤维掺量并考虑各因素混杂效应对混杂纤维混凝土坍落度、立方体抗压强度、劈裂强度的影响ꎮ研究表明钢纤维掺量是影响坍落度、立方体抗压强度、劈裂强度的主要因素ꎮ钢纤维和ＰＰ纤维混杂效应是影响坍落度、立方体抗压强度和劈裂强度的次要因素ꎮＰＰ纤维掺量对劈裂强度以及钢纤维长径比对坍落度的影响也不容忽视ꎮ对于钢－ＰＰ混杂纤维混凝土ꎬ钢纤维的体积掺量宜控制在１.５％~１.７５％之间ꎻＰＰ纤维体积掺量取０.１％较适宜ꎬ不宜超过０.１２％ꎻ钢纤维长径比宜选择在３０~３５左右比较恰当ꎮ

关键词:混杂纤维ꎻ正交试验ꎻ混杂效应ꎻ坍落度ꎻ强度中图分类号:ＴＵ５２８.５７２　　　文献标识码:Ａ　　混凝土材料由于其来源广泛、价格低廉、可模性好等突出优点ꎬ在相当长一段时间内仍然是土木工程、水力工程、地下工程等应用最为广泛的一种工程材料ꎮ但是由于混凝土自身的一些较难以克服的缺点ꎬ比如混凝土抗拉强度相对较低、自重又较大、易脆性开裂、抗渗性差等ꎬ了混凝土在一些领域中的应用ꎮ因此为了增强混凝土的阻裂、抗渗能力ꎬ通常会在普通混凝土中掺入适量的各种纤维增强材料形成纤维混凝土ꎬ如掺入钢纤维、ＰＰ纤维(聚丙烯纤维)、植物纤维、聚乙烯纤维、玻璃纤维等ꎬ如果在混凝土中掺入两种或两种以上的纤维ꎬ形成既能发挥各自纤维优点、又能体现纤维之间协同工作效应的新型复合材料ꎬ即混杂纤维混凝土[１－４]ꎮ

目前国内外对单掺纤维的混凝土研究比较成

少[５－９]ꎬＡＦＲＯＵＧＨＳＡＢＥＴＳＵＧＡＮＲＡＪ等[１０－１１]对钢究ꎬ结果表明ꎬ掺入混杂纤维的混凝土的抗拉强度和抗弯强度均高于单独加入聚乙烯纤维的混凝土ꎮ杨成蛟、董振平等[１２－１３]也进行了钢－聚丙烯纤维混凝土抗压、劈拉、抗折强度等力学性能试验研究ꎬ研究表明ꎬ在混杂纤维掺量为０.５％、１％时ꎬ随钢纤维掺量增加ꎬ混杂纤维混凝土抗压强度呈增长趋势ꎮ孙小凯等[１４]研究了混杂钢纤维对超性能混凝土力学性能影响规律ꎬ试验结果表明ꎬ端弯钢纤维和超细钢纤维混杂对超性能混凝土抗压强度、抗弯强度、延性等性能都有明显提高ꎮ华渊[１５]通过试验研究了长径比对混杂纤维混凝土抗压和抗弯强度的影响ꎬ发现碳纤维、聚丙烯纤维、玻璃纤维和聚乙烯纤维的长径比对混凝土的抗压强度影响较小ꎬ而对抗弯强度影响较大ꎮ梅国栋[１６]基于试验得出当０.１％时ꎬ能显著提高混凝土的弯曲韧性及抗裂性能ꎮ张恒对单掺钢纤维和聚丙烯纤维以及混杂纤钢纤维体积掺量为１％、聚丙烯纤维的体积掺量为－聚丙烯混杂纤维混凝土的力学性能进行试验研

熟ꎬ如掺加钢纤维、ＰＰ纤维都能提高混凝土的抗裂性、抗渗性和韧性ꎮ对不同纤维类型、特性以及掺量ꎬ特别是不同纤维的混杂效应对混杂纤维混凝土工作性能、力学性能影响的研究成果还比较

收稿日期:２０１８－１０－１６

基金项目:福建省自然科学基金面上项目资助(２０１６Ｊ０１２５３)ꎻ福建省自然科学基金重点项目资助(２０１４Ｙ００７１)ꎻ福建省中青年教师教育科研

项目资助(ＪＡＴ１６０４４６)

作者简介:朱海峰(１９８２－)ꎬ男ꎬ讲师ꎬ硕士ꎬ研究方向:复合纤维混凝土地ꎬ道桥工程ꎬＥｍａｉｌ:７０９３１０７０６＠ｑｑ.ｃｏｍ.∗通讯作者:朱海峰ꎬＥｍａｉｌ:７０９３１０７０６＠ｑｑ.ｃｏｍ.

第２期朱海峰等:钢－ＰＰ混杂纤维混凝土坍落度及基本力学强度试验研究

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维混凝土的弯拉强度及混杂效应进行了研究ꎬ结果表明ꎬ不同尺度的聚丙烯纤维和钢纤维混杂时ꎬ混凝土强度及抗裂性要比单掺纤维的高[１７]ꎮ

上述研究中ꎬ钢纤维体积掺量水平大多集中在

验考虑３个因素(依次用Ａ、Ｂ、Ｃ表示):Ａ.钢纤维的体积掺量ꎻＢ.ＰＰ纤维的体积掺量ꎻＣ.钢纤维的长径比ꎮ３个因素分别考虑３个水平ꎬ见表１ꎮ由于各因素之间存在交互作用影响ꎬ故采用Ａ×Ｂ、Ａ×Ｃ和Ｂ×Ｃ来分别表示各因素之间的交互作用影响ꎬ本试验选用的正交表是Ｌ２７(３１３)ꎮ此外本试验还设计了１组无纤维的普通混凝土试件ꎮ本试验评价指标为坍落度、立方体抗压强度和劈裂强度ꎮ

表１　试验因素和水平Ｔａｂ.１　Ｔｅｓｔｆａｃｔｏｒｓａｎｄｌｅｖｅｌｓ

因素水平１水平２水平３

钢纤维体积掺量/％１(０.７５)２(１.２５)３(１.７５)Ａ

ＰＰ纤维体积掺量/％１(０.０６)２(０.１２)３(０.１８)Ｂ

钢纤维长径比１(３５)２(５０)３(７０)Ｃ

０.５％、１％、１.５％ꎬＰＰ纤维体积掺量水平０􀆰０５％、０.

１％、０.１５％ꎬ钢纤维长径比水平取３０、６０、８０ꎮ本文在之前研究的基础上ꎬ对钢纤维体积掺量、ＰＰ纤维体积掺量以及钢纤维长径比设计不同的水平ꎬ并考虑不同因素交互作用影响ꎬ研究混杂纤维混凝土的工作及基本力学性能ꎬ确定更为合适的纤维掺量ꎬ对之前的研究成果是一个探索和补充ꎮ

１　试验简况

１.１　正交试验设计

考虑到纤维的不同掺量对试验结果有影响ꎬ因此采用“正交试验法”只进行少量的试验就能够取得比较有代表性的结果ꎬ从而节约成本[１８]ꎮ本试

表２　正交试验设计

Ｔａｂ.２　Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌｔｅｓｔｄｅｓｉｇｎ

试验编号

１２３４５６７８１０１１１２１３１４１５１６１７１８１９２０２１２２２３２４２５２６２７９

Ａ１１１１１１１１１２２２２２２２２２３３３３３３３３３

Ｂ１１１２２２３３３１１１２２２３３３１１１２２２３３３

(Ａ×Ｂ)１(Ａ×Ｂ)２

１１１２２２３３３２２２３３３１１１３３３１１１２２２

１１１２２２３３３３３３１１１２２２２２２３３３１１１

Ｃ１２３１２３１２３１２３１２３１２３１２３１２３１２３

(Ａ×Ｃ)１(Ａ×Ｃ)２(Ｂ×Ｃ)１

１２３１２３１２３２３１２３１２３１３１２３１２３１２

１２３１２３１２３３１２３１２３１２２３１２３１２３１

１２３２３１３１２１２３２３１３１２１２３２３１３１２

空列１２３２３１３１２２３１３１２１２３３１２１２３２３１

空列(Ｂ×Ｃ)２空列１２３２３１３１２３１２１２３２３１２３１３１２１２３

１２３３１２２３１１２３３１２２３１１２３３１２２３１

１２３３１２２３１２３１１２３３１２３１２２３１１２３

空列１２３３１２２３１３１２２３１１２３２３１１２３３１２

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贵州大学学报(自然科学版)第３６卷

１.２　试验材料

本试验采用混凝土的基体强度为Ｃ６０ꎮ水泥采用江西万年青水泥有限公司生产的Ｐ.Ｏ５２.５普通硅酸盐水泥ꎮ粗骨料为粒径１０~２０ｍｍ的碎石ꎬ含水掺量不超过０.２％ꎮ细骨料为细度模数２.７的河砂ꎬ含水掺量不超过０.５％ꎬ含泥量控制在１％以下ꎮ减水剂采用工程上比较常用的萘系高效减水剂ꎮ钢纤维采用河北衡水某建材公司生产的波浪形微钢丝纤维ꎮＰＰ纤维采用河北石家庄某纤维公筒内ꎬ每层均匀插捣２５次ꎬ沿筒口抹平后垂直平稳地提起坍落度筒ꎻ当试样不再继续坍落或坍落时间达３０ｓ时ꎬ测坍落度大小ꎬ过程应连续进行ꎬ并应在１５０ｓ内完成ꎮ测量精度５ｍｍꎮ

试验完成后测得各组试件的坍落度、２８天立方体抗压强度和劈拉强度ꎬ详细试验结果见表６ꎮ

表６　试验结果Ｔａｂ.６　Ｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓ

２　试验结果及分析

司生产的高强ＰＰ纤维ꎮ钢纤维和ＰＰ纤维的性能参数分别见表３和表４ꎮ

表３　钢纤维的特征参数

Ｔａｂ.３　Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｓｔｅｅｌｆｉｂｅｒ纤维类型纤维外形长径比抗拉强度/ＭＰａ

Ｇ１Ｇ２Ｇ３

波浪形

３５５０７０

４００

表４　ＰＰ纤维的特征参数

Ｔａｂ.４　ＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆＰＰｆｉｂｅｒ纤维长度/弹性

抗拉类型ｍｍ比重模量/极限/直径/μｍ束状单丝

１９

０.９１

３５００ＭＰａ

１５％

４８

１.３　基准混凝土配合比

本试验共设计了１组无纤维普通混凝土试块和２７组钢－ＰＰ混杂纤维混凝土试块ꎮ根据有关规程对混凝土配合比的规定ꎬ水灰比是０.３１ꎬ砂掺量是０.４２ꎬ基准混凝土的配合比见表５ꎮ

表５　基准混凝土配合比Ｔａｂ.５　Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｃｏｎｃｒｅｔｅｍｉｘｒａｔｉｏ

ｋｇ/ｍ３水泥碎石砂

水

粉煤灰减水剂４７０

１０６５

７７０１５５９０

５.６

１.４　试验方法

根据«纤维混凝土试验方法标准»(ＣＥＣＳ１３:

２００９)１５０中试验要求ꎬ立方体抗压强度试块为１００ｍｍ用２００ｍｍＫＮ×的立方体试件４００试验机进行加载ｍｍ试件ꎬꎬ劈裂强度试块为标准条件下养护１００边ꎬ速率为０.０５２８ＭＰａ天ｍｍ长ꎬ×/采

ｓꎮ坍落度测试时ꎬ将拌合物分三层均匀地装入坍落度

试验坍落度立方体抗压强度劈拉强度编号大小/ｍｍ均值/ＭＰａ均值/ＭＰａ１２６０６２.３３５５６５.２４.６６４４５６４.６４.８３５５５６３.４５.０４６５０６７.１４.８２７４０６８.５５.２５８５５４５５９.６４.９８６３.８４.８９１０９

３５６７.３５.２４１１５５５９.４５.１７１２５０６９.３４.８８１３４０６７.９５.１０１４４５６７.４４.７６１５４５６８.９４.９５１６３５７４.６５.１８１７４５６９.４５.２９１８

４０６８.７５.５６１９３５７０.２５.２７２０４０６８.８５.２１２１３５７１.６５.６３２２３０６９.１５.４１２３３５７１.３５.５２２４３０６５.２４.９７２５２５６７.０５.１９２６３５６９.７５.４５２７３０６８.６５.３２２８２０７０

７１.２５.７９６０.５

５.６６４.４８

注:试验２８为未掺纤维的普通混凝土ꎮ

第２期朱海峰等:钢－ＰＰ混杂纤维混凝土坍落度及基本力学强度试验研究

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　　对试验数据的处理主要有两种方法ꎬ即直观分析法和方差分析法ꎮ本试验采用直观分析法来分析各因素对混凝土坍落度、２８天立方体抗压强度、劈拉强度的影响ꎬ其核心是求解各因素试验结果的极差ꎬ并根据极差Ｒ的大小来判定各因素对试验结果的影响程度[１９]ꎮ坍落度、立方体抗压强度、劈拉强度的直观分析结果见图１－３ꎮ２.１　坍落度影响分析

大也会使混凝土不易振捣密实ꎬ混凝土内部有空隙ꎬ抗压强度反而会降低一些ꎮ钢纤维和ＰＰ纤维混杂效应对混凝土抗压强度影响也比较突出ꎬ且随着纤维体积掺量的增大下降趋势显著ꎮ对于立方体抗压强度ꎬ综合考虑最佳纤维组合是Ａ３Ｂ３Ｃ２ꎮ

从表６、图１可知钢纤维体积掺量、长径比是影响混杂纤维混凝土坍落度的主要因素ꎬ钢纤维体积掺量和钢纤维长径比混杂效应是次要因素ꎮ随着钢纤维的掺量增加ꎬ坍落度下降显著ꎮ相比钢纤维ꎬＰＰ纤维掺量增大时ꎬ混凝土的坍落度下降较平缓ꎮ当钢纤维体积掺量由０.７５％增大到１.２５％时ꎬ３６％ꎮ坍落度下降当ＰＰ１２％ꎬ纤维从增大０.０６％到１.增大到７５％时０.１２％ꎬ坍落时度ꎬ坍落下降

度下降约１２％ꎬ增大到０.１８％时ꎬ坍落度下降１７％ꎮ

钢纤维长径比从３５增大到５０时ꎬ坍落度下降约１１％ꎬ直接影响混杂纤维混凝土的工作性能增大到７０时ꎬ坍落度下降２８％ꎮꎬ坍落度降低综合考虑最佳纤维组合是Ａ１Ｂ１Ｃ１ꎮ

图１　坍落度直观分析结果图

Ｆｉｇ.１　Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｖｉｓｕａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｓｌｕｍｐ

２.２　立方体抗压强度影响分析

从表６和图２可知钢纤维体积掺量和钢纤维与ＰＰ纤维的混杂效应是影响混杂纤维混凝土立方体抗压强度的主要因素ꎬ钢纤维长径比、ＰＰ纤维体积掺量影响程度相对较低ꎮ当钢纤维体积掺量从０.７５％增大到１.７５％时ꎬ抗压强度提高约１３.５％ꎮ而掺入ＰＰ同样也会提高混凝土的抗压强度ꎬ但是当ＰＰ纤维体积掺量超过０.１２％后ꎬ抗压强度非但没有继续增长ꎬ反而还有所下降ꎮ钢纤维长径比过

图２　２８天立方体抗压强度直观分析结果图Ｆｉｇ.２　Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｖｉｓｕａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆ２８－ｄａｙ

ｃｕｂｅｃｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅｓｔｒｅｎｇｔｈ

２.３　劈裂强度影响分析

从表６和图３可知钢纤维体积掺量、ＰＰ纤维体积掺量以及钢纤维和ＰＰ纤维的混杂效应是影响混杂纤维混凝土劈裂强度的主要因素ꎬ随着纤维掺量增加ꎬ混凝土劈裂强度提高幅度比较明显ꎮ当钢纤维体积掺量增大到１.７５％时ꎬ劈裂强度提高约

２１.４％ꎮ裂强度提高约当ＰＰ１９.２％ꎮ纤维体积掺量增大到钢纤维体积掺量和０.１８％ＰＰ时纤维ꎬ劈的体积掺量混杂效应对混凝土劈裂强度影响也比较显著ꎮ对于劈裂强度ꎬ综合考虑最优纤维组合是Ａ３Ｂ３Ｃ２ꎮ

图３　劈拉强度直观分析结果图Ｆｉｇ.３　Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｖｉｓｕａｌａｎａｌｙｓｉｓ

ｏｆｔｈｅｔｅｎｓｉｌｅｓｔｒｅｎｇｔｈ

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贵州大学学报(自然科学版)第３６卷

３　结语

通过试验研究ꎬ可以得出如下结论:

(１)钢纤维体积掺量和长径比是影响混杂纤

[３]王学志ꎬ赵冰冰ꎬ朱安标ꎬ等.钢－聚丙烯混杂纤维高强混凝土抗

渗性试验研究[Ｊ].科技通报ꎬ２０１８ꎬ３４(３):７９－８３.[Ｊ].硅酸盐通报ꎬ２０１５ꎬ３４(７):１８８５－１８８９.

[４]王艳ꎬ赵凯月ꎬ宋战平ꎬ等.钢－聚丙烯纤维混杂混凝土研究进展[５]鲍威.混杂纤维混凝土冻融损伤研究[Ｄ].武汉:湖北工业大学ꎬ[６]孔祥清ꎬ鲍成成ꎬ高化东ꎬ等.钢－聚丙烯混杂纤维再生混凝土力

学性能试验研究[Ｊ].混凝土ꎬ２０１７(１１):１０５－１０９.报ꎬ２０１７ꎬ３４(５):８－１２.[７]肖力光ꎬ张洪磊.纤维混凝土研究与发展[Ｊ].吉林建筑大学学２０１６.

维混凝土坍落度的主要因素ꎮ钢纤维和长径比有一定的混杂效应ꎮ纤维的掺加降低了混凝土的坍落度ꎬ直接影响到混凝土的工作性能ꎬ因此在满足增强混杂纤维混凝土抗裂性等目标的前提下ꎬ应优化纤维的体积掺量ꎬ保证混杂纤维混凝土的工作性能ꎮ

度ꎬ钢纤维体积掺量是影响其主要因素(２)对于混杂纤维混凝土２８ｄ立方体抗压强

ꎬ钢纤维体积掺量和ＰＰ纤维的体积掺量混杂效应也比较突出ꎬ这种混杂效应影响随着纤维体积掺量的增大下降趋势显著ꎮ

要是钢纤维体积掺量和(３)影响混杂纤维混凝土劈裂强度的因素主

ＰＰ纤维体积掺量ꎬ随着纤维掺量增加ꎬ混凝土劈裂强度提高幅度比较明显ꎬ当钢纤维体积掺量增大到１.７５％时ꎬ劈裂强度提高约２１.４％ꎮ当ＰＰ纤维体积掺量增大到０.１８％时ꎬ劈裂强度提高约１９.２％ꎮ

裂水平(４)ꎬ同时又具有良好的工作性能的目标来看从改善混凝土受拉性能差、提高抗渗、抗

ꎬ结合经济、施工条件等方面ꎬ对于钢－ＰＰ混杂纤维混凝土ꎬ钢纤维的体积掺量宜控制在１.５％~１.７５％之间ꎻＰＰ纤维体积掺量不超过０.１％左右ꎬ不超过

０.１２％ꎻ出ꎬ但是对坍落度影响很大由于钢纤维长径比对力学强度影响并不突ꎬ因此ꎬ钢纤维长径比尽量采用较小的长径比ꎬ宜控制在３０~３５左右比较恰当ꎮ参考文献:

[１]程米春学研究.[Ｊ].２０１８ꎬ４４(３):９７钢－聚丙烯纤维粉末混凝土碳化试验研究－１０１.ꎬ四川建筑科

[２]土赵凯月ꎬ２０１８(３):１３２ꎬ王艳ꎬ张金团－１４０.

ꎬ等.混杂纤维混凝土研究现状[Ｊ].混凝

[８]业学院梅国栋ꎬ２０１０.

.混杂纤维混凝土抗裂性能试验研究[Ｄ].武汉:武汉工[９]刘胜兵性能研究ꎬ靳哲鑫[Ｊ].武汉工程大学学报ꎬ姚鹏飞.混杂纤维轻骨料混凝土的力学和抗冻

ꎬ２０１８ꎬ４０(０４):４３５－４３９.[１０]ＡＦＲＯＵＧＨＳＡＢＥＴꎬｂｉｌｉｔｙＰｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆＨｉｇｈＱＺＢＡＫＫＡＬＯＧＬＵ－ｓｔｒｅｎｇｔｈＣｏｎｃｒｅｔＴ.ＭｅｃｈａｎｉｃａｌＣｏｎｔａｉｎｉｎｇａｎｄＳｔｅｅｌＤｕｒａ￣

ａｎｄ

[１１]ＳＵＧＡＮＲＡＪ２０１５ꎬ２９(４):７３ＰｏｌｙｐｒｏｐｙｌｅｎｅＦｉｂｅｒｓ.ＫＰꎬ－８２.

[Ｊ].ＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｎｄＢｕｌｉｄｉｎｇＭａｔｅｒｉａｌｓꎬ

ＳｔｒｅｎｔｈＣｏｎｃｒｅｔｅＢｅａｍＳＡＫＴＨＩＲｅｉｎｆｏｒｃｅｄＳＴ.ＴｏｗｉｔｈＳｔｕｄｙＨｙｂｒｉｄｔｈｅＦｉｂｅｒＢｅｈａｖｉｏｒＳｕｂｊｅｃｔｅｄｏｆＨｉｇｈ

ＣｙｃｌｉｃＬｏａｄｉｎｇ[Ｊ].ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｆｏｒＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＲｅｓｅａｒｃｈｔｏ

[１２]杨成蛟ａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔꎬ２０１６ꎬ４(２):１２７７－１２８０.

建筑材料学报ꎬ黄承逵ꎬ２００８ꎬ１１(１):８９.混杂纤维混凝土的力学性能及抗渗性能－９３.

[Ｊ].

[１３]董振平强度影响的试验研究ꎬ赵凯月ꎬ王艳ꎬ[Ｊ].等.混凝土钢－聚丙烯混杂纤维掺量对混凝土

ꎬ２０１６(６):５３－５６.[１４]孙小凯验[Ｊ].混凝土ꎬ波ꎬꎬ２０１２ꎬ２９(２):５５叶英华.超性能混杂钢纤维混凝土力学性能试－６０.

[１５]华渊能的影响ꎬ连俊英[Ｊ].ꎬ周太全建筑材料学报.长径比对混杂纤维增强混凝土力学性

ꎬ２００５ꎬ８(１):７１－７６.[１６]梅国栋究[Ｊ].混凝土ꎬ李继祥ꎬ２０１３ꎬ２８０(２)２１.混杂纤维混凝土抗弯性能及混杂效应试验研－２４.[１７]张恒路ꎬ２０１６ꎬ３６(０６):２８４.多尺度纤维混杂对水泥混凝土性能的影响－２８７.[Ｊ].中外公[１８]王岩大学出版社ꎬ隋思涟ꎬ２０１２.

.试验设计与ＭＡＴＬＡＢ数据分析[Ｓ].北京:清华[１９]成全喜科学与技术.正交试验法在混凝土配合比设计中的应用ꎬ２００６ꎬ４(６):２８－３０.[Ｊ].实验

(责任编辑:于慧梅)

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ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌＳｔｕｄｙｏｎＳｌｕｍｐａｎｄＢａｓｉｃＭｅｃｈａｎｉｃａｌＳｔｒｅｎｇｔｈ

ｏｆＳｔｅｅｌ－ＰＰＨｙｂｒｉｄＦｉｂｅｒＲｅｉｎｆｏｒｃｅｄＣｏｎｃｒｅｔｅ

(１.ＴｈｅＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＰｕｔｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＰｕｔｉａｎ３５１１００ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＳｉｎｏｈｙｄｒｏＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＢｕｒｅａｕ４Ｃｏ.ꎬＬＴＤꎬ

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Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｔｈｅｓｔｅｅｌ￣ＰＰｈｙｂｒｉｄｆｉｂｅｒｃｏｎｃｒｅｔｅｔｅｓｔｂｌｏｃｋｗａｓｔｅｓｔｅｄｂｙｏｒｔｈｏｇｏｎａｌｔｅｓｔｍｅｔｈｏｄꎬａｎｄｔｈｅｓｔｅｅｌｆｉｂｅｒｃｏｎｔｅｎｔꎬｓｔｅｅｌｆｉｂｅｒａｓｐｅｃｔｒａｔｉｏꎬＰＰｆｉｂｅｒｃｏｎｔｅｎｔａｎｄｔｈｅｍｉｘｅｄｅｆｆｅｃｔｏｆｖａｒｉｏｕｓｆａｃｔｏｒｓｗｅｒｅｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄｆｏｒｔｈｅｃｏｎｔｅｎｔｉｓｔｈｅｍａｉｎｆａｃｔｏｒａｆｆｅｃｔｉｎｇｓｌｕｍｐꎬｃｕｂｉｃｃｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅｓｔｒｅｎｇｔｈａｎｄｓｐｌｉｔｔｉｎｇｓｔｒｅｎｇｔｈ.ＴｈｅｃｏｎｆｏｕｎｄｉｎｇｅｆｆｅｃｔｏｆｓｔｅｅｌｆｉｂｅｒａｎｄＰＰｆｉｂｅｒｉｓａｓｅｃｏｎｄａｒｙｆａｃｔｏｒａｆｆｅｃｔｉｎｇｓｌｕｍｐꎬｃｕｂｉｃｃｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅｓｔｒｅｎｇｔｈａｎｄｓｐｌｉｔｔｉｎｇｓｔｒｅｎｇｔｈ.ＴｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｔｈｅａｍｏｕｎｔｏｆＰＰｆｉｂｅｒｏｎｔｈｅｓｐｌｉｔｔｉｎｇｓｔｒｅｎｇｔｈａｎｄｔｈｅａｓｐｅｃｔｒａｔｉｏｏｆｓｔｅｅｌｆｉｂｅｒｔｏｔｈｅｓｌｕｍｐｃａｎｎｏｔｂｅｉｇｎｏｒｅｄ.Ｆｏｒｓｔｅｅｌ￣ＰＰｈｙｂｒｉｄｆｉｂｅｒｃｏｎｃｒｅｔｅꎬｔｈｅｖｏｌｕｍｅｏｆｓｔｅｅｌｆｉｂｅｒｓｈｏｕｌｄｂｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｂｅ￣ｆｉｂｅｒｓｈｏｕｌｄｂｅｃｈｏｓｅｎａｔ３０~３５ｏｒｓｏｉｓｍｏｒｅａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅ.

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(上接第８４页)

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(１.ＳｐａｔｉａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒꎬＦｕｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＦｕｚｈｏｕ３５０１１６ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＫｅｙＬａｂｆｏｒＳｐａｔｉａｌＤａｔａＭｉｎｉｎｇ

ａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｈａｒｉｎｇｏｆＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎꎬＦｕｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＦｕｚｈｏｕ３５０１１６ꎬＣｈｉｎａ)

ＹＡＮＧＸｉａｏｒｏｎｇ１ꎬＣＨＥＮＮａｎ２∗

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２０１５.Ａ５００ｍｓｐａｔｉａｌｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｄａｔａｆｏｒＦｕｊｉａｎＰｒｏｖｉｎｃｅｉｎ２０１５ｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉ￣ｓｏｕｒｃｅｄａｔａｂｙｓｐａｔｉａｌｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｔｃｏｕｎｔｙｓｃａｌｅ.ＴｈｅｓｐａｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｄａｔａｗａｓｖｅｒｉｆｉｅｄａｔｔｏｗｎｓｈｉｐｓｃａｌｅａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅＷｏｒｌｄＰｏｐａｎｄＣｈｉｎａｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｇｒｉｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｄａｔａ￣ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎａｎｄｃｏｕｌｄｂｅｕｓｅｄｔｏｓｉｍｕｌａｔｅｔｈｅｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ.Ｔｈｅｓｐａｔｉａｌｅｒｒｏｒｍｏｄｅｌｗａｓｍｏｒｅｅｆ￣ｏｆｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｄａｔａｐｒｏｄｕｃｅｄｗａｓｑｕｉｔｅａｃｃｕｒａｔｅꎬａｎｄｉｔｃｏｕｌｄｓｈｏｗｔｈｅｆｉｎｅｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｆｏｒＦｕｊｉａｎｐｒｏｖ￣ｉｎｃｅｉｎ２０１５ｆｒｏｍｓｐａｃｅ.Ｈｉｇｈｐｏｐｕｌａｔｉｏｎａｒｅａｓｗｅｒｅｍａｉｎｌｙｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｄｉｎｔｈｅｃｏｕｎｔｙｓｅａｔ.Ｔｈｅｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｐｒｅｓ￣ｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇａｒｅａｗａｓｌｏｗ.

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