巨型钢管混凝土构件的早期行为实测、模拟及神经网络预测

刘骁繁; 王章轩; 谢洪平; 刘亮; 仝腾; 李小波

doi:10.3724/j.gyjzG24022710

巨型钢管混凝土构件的早期行为实测、模拟及神经网络预测

doi: 10.3724/j.gyjzG24022710

1. 国网江苏省电力有限公司建设分公司, 南京 210011;
2. 东南大学土木工程学院, 南京 211189

基金项目:

国网江苏省电力有限公司科技项目（J2022080）。

详细信息

作者简介:
刘骁繁，硕士，高级工程师，主要从事输电工程方面的研究。

通讯作者:
仝腾，博士，副教授，主要从事混凝土长期性能演化方向的研究， tengtong@seu.edu.cn。

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出版历程
- 收稿日期: 2024-02-27
- 刊出日期: 2025-10-31

Early-Age Behavior of Large-Scale Concrete-Filled Steel Tubular Members： Field Measurement， Simulation， and Neural Network Prediction

1. Construction Branch of State Grid Jiangsu Electric Power Co., Ltd., Nanjing 210011, China;
2. School of Civil Engineering, Southeast University, Nanjing 211189, China

摘要

摘要: 对于大直径钢管混凝土（Concrete⁃Filled Steel Tube， CFST）构件，其内部大体积混凝土因早期水化热引起的开裂问题亟待研究。对一座高385 m输电塔的塔腿（直径为2.1 m的CFST构件）浇筑后的混凝土温度及应变进行了实测。结果表明：由于混凝土早期水化作用，其核心区域温度可达到97.0 ℃，与钢壁表面的最大温差可达到30.6 ℃；浇筑30 h后，混凝土中心的拉伸应变达到400×10^-6，从而引起混凝土早期开裂。此外，为了研究尺寸对CFST构件早期行为的影响，浇筑并测量了8个不同直径的CFST试件的温度及应变。基于“水化-温度-力”本构模型，开发了CFST构件精细化有限元模型，与试验结果进行对比验证。最后，建立了考虑CFST构件直径、环境温度和混凝土配合比的早期水化热数据库，基于BP神经网络预测了CFST构件的早期行为，表明BP神经网路可实现CFST构件早期水化热的精准预测，有助于降低早期开裂风险。
- CFST /
- 大直径 /
- 水化作用 /
- 多场耦合 /
- 神经网络
Abstract: For concrete-filled steel tube （CFST） columns with a large diameter， the cracking problems caused by the early-age hydration heat in the internal mass concrete urgently need to be studied. The temperature and strain in the concrete of the tower leg （a 2.1 m diameter CFST member） after pouring were measured. The tower leg is part of the world’s highest transmission tower， which stands 385 meters tall.The results showed that due to the early-age hydration of concrete， the temperature in its core region reached 97.0 ℃， with a maximum temperature difference of up to 30.6 ℃ compared to the steel wall surface. The tensile strain at the core region of the concrete reached 400×10^-6 after 30 hours of pouring， leading to early-age cracking in the concrete. Additionally， to investigate the impact of size on the early-age behavior of CFST members， eight CFST specimens with different diameters were manufactured and measured for temperature and strain. Based on the “hydration-thermal-mechanical” constitutive model， a refined finite element model for CFST members was developed and validated against experimental results. Finally， an early-age hydration heat database considering the diameter of CFST members， ambient temperature， and concrete mix proportions was established. Based on a BP neural network， the early-age behavior of CFST members was predicted. The BP neural network enables accurate prediction of early-age hydration heat in CFST members， thereby helping to reduce the risk of early-age cracking.
- CFST /
- large diameter /
- hydration /
- multi-field coupling /
- neural network

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