温度记忆效应

温度记忆效应（精选7篇）

温度记忆效应 篇1

摘要：对NiTi形状记忆合金在冷轧变形后的不完全相变特征进行了研究。通过设计试样原始表面形状的方法, 将具有不同位错密度的宏观区域引入形状记忆合金内部, 使整个材料获得了复合材料的特征。结果表明, 由于位错织构和马氏体变体界面的作用, 使逆转变温度扩展到一个较大的温度范围, 这将会进一步增加温度记忆效应的潜在应用价值。

关键词：形状记忆合金,冷变形,不完全马氏体相变,温度记忆效应

0 Introduction

Shape memory alloys (SMAs) are known for the ability of memorizing their shape in the parent phase. This shape memory effect has been extensively studied in the past deca-des[1,2]. Besides the shape memory effect, some researches have also shown that SMAs have the ability of memorizing their thermal history [3,4,5,6]. That is, if the reverse transformation of a SMA is interrupted, a kinetic stop will appear in the next complete reverse transformation. The kinetic stop temperature always falls in a position a little higher than the previous interruption temperature, so it is reasonable to call this kinetic stop temperature a “memory” of the previous interruption temperature.

This temperature memory effect (TME) , however, has not received intensive attention. One main reason is that TME was once believed to be willing to appear just in a temperature range between As and Af (reverse transformation starting temperature and finishing temperature, respectively) . Usually the temperature interval between As and Af is less than 30K, which is too narrow for application.

However, our previous investigations have shown that a pre-strained NiTi alloy embedded in a composite has a much wider transformation temperature range than an alloy in a free state, due to the presence of the recovery stress. Therefore, a moderate heating of the composite results in an in-complete transformation cycling of the embedded NiTi alloy wire. But, the interfacial bond cannot postpone the finishing temperature of prestrained wire in a composite without limit, due to the interface fails or plastic deforms. This upper temperature limits restricted the application of TME.

In the present work, our aim is to study the TME of an in-situ composite with macroscopic heterogeneous structure formed by cold rolling, and it is shown that the temperature memory effect can be expanded to be operational in a wider temperature range by cold rolling a curved surface NiTi alloy.

1 Experiment

A Ti50Ni50 alloy rod was obtained from the Generous Research Institute for Non-ferrous Metals, China. The rod was vacuum annealed at 873K for 1h, and then spark cut into sheets with sinusoidal surface and a maximum thickness of 2mm. One sample was designed with amplitudes of the surface sinusoidal wave of 0.1mm. By deformation to a thickness of 1.6mm, the sample had a nominal minimum deformation of 0%, and maximum deformation levels of 20% (named Wave-20%) . Fig.1 schematically shows the macroscopic heterogeneous structure formed by cold rolling.

An SMA sheet with wavelike surface has different thickness in different parts. Therefore, a cold rolling causes different deformation levels in different parts. Fig.1 shows the internal structure of the sheet after cold rolling, where (a) represents the region with relatively large deformation level (and therefore with weak shape recovery ability) , and (b) represents the region with relatively small deformation level (and therefore with strong shape recovery ability) . One can see that the heterogeneous in a SMA is magnified in such a way that macroscopic distinct domains are aligned regularly, and then the SMA has a structure similar to those of composites. The best advantage of the composite shown in Fig.1 over conventional SMA composites is that the in-situ composite has a graded interface between different domains, whereas conventional SMA composites has a distinct interface between different phases and are more susceptible to interfacial debonding than any other composites[7,8]. The DSC and the thermal expansion measurements were conducted using a Netzsch DSC 2004 Phoenix and a WRP-1 compu-terized dilatometer.

2 Results and discussion

Fig.2 shows the temperature memory effect of the NiTi wire without any deformation. The global reverse transformation curve is reproducible by complete thermal cycling between Mf and Af. If the global reverse transformation is interrupted at a certain temperature Ts, for example, at 337.1K, as shown in Fig.2, only part of the martensite transforms into the parent phase, with the rest of the martensite remaining. The remaining martensite is called M1. Decreasing the temperature below Mf transforms the parent phase back into martensite. This newly formed martensite is called M2. One can see in Fig.2 that, during heating, M2 and M1 transform into the parent phase sequentially, with a kinetic stop between them. It is known that the kinetic stop tempera-ture is always about 3K higher than Ts. Therefore, without knowing Ts, one can still find it, with a maximum error of 3K, by examining this kinetic stop.

Fig.3 shows the temperature memory effect of the Wave-20% sample. The heating process was respectively interrupted at 426K three times, a temperature much higher than the reverse transformation temperature (Af) of the alloy. In the fourth heating, an endothermic peak appeared right at the position of Ts, indicating that the Wave-type sample had “remembered” the arrested temperature. It is worthwhile to note that the transformation temperatures are significantly enlarged by the severe cold deformation, as can be seen in Fig.3. By using the method shown in Fig.1, one can have the advantages of both a much-pronounced endothermic peak on the DSC curve, and a wide transformation temperature range. This kinetic stop can be regarded as a “memory” of the previous arrest temperature[9]. Our previous research[7,8] has shown that by embedding a prestrained SMA wire into composites, one can have a much wider transformation temperature window and therefore the ability to remember the arrested temperature in the previous heating process over a wide temperature window. However, the interface of a SMA composite is usually very vulnerable to thermal shock. For samples prepared by the method shown in Fig.1, no such vulnerable interface is presented. Therefore, samples prepared by the method shown in Fig.1 can demonstrate the temperature memory effect over a much wider temperature range than an ordinary SMA composite.

Fig.4 shows the expansion curves of the samples Wave-20% in the third and fourth heating cycles, which can be regarded as a proof of the above description. One can also see from Fig.4 that by an intended design, Wave-type sample can overlap a desirable (also adjustable) strong negative strain over a moderate negative strain, indicating the existence of the ongoing reverse transformation. Due to the partial reverse transformation, thermal expansion curves of the samples Wave-20% shows a strain plat (cd) in the fourth thermal cycle.

It is well known that the constrained heating of a prestrained SMA will result in a gradual buildup of recovery stress, and therefore a significantly enlarged reverse transformation temperature range, according to the Clausius-Clapeyron equation. Obviously, the recovery stress plays an important role in NiTi composites. The heavily cold rolled NiTi alloy gained a great spatial inhomogeneity in strains, which resulted in a wild reverse transformation temperature range, whose temperature is defferent from one place to the other. During the partial reverse transformation, the martensite to austenite transformation is stopped at a certain temperature between As and Af, and only part of the martensite transforms into the parent phase, with the rest of the martensite remaining. Here the remaining martensite is called M1. With further decreasing the temperature below Mf, the pa-rent phase transforms back to martensite, and the newly formed martensite is called M2. Upon heating part of the martensite transforms to parent phase with M1 martensite phase remains. M2 martensite phase forms upon cooling, domain walls appear between the M1 and M2 martensite phase. The newly formed M2 martensite at the M1-M2 interface will accommodate itself to decrease the elastic strain energy level. This leads to the release of the stored elastic strain energy in M1 at the M1-M2 interface. As the first formed martensite plate is the last to revert to the parent phase and the last formed plate is the first to revert[10], and much more work to overcome the domain walls motion. So the release of the elastic strain energy and more work to overcome the motion of domain walls lead to the transformation of M1 shift to higher temperature and a kinetic stop appears upon heating.

3 Conclusions

In summary, by controlling the ratio of the cold deformation, the density of dislocations can be managed, and therefore the reverse transformation expands over a large tempera-ture window. This is quite useful to output strains in a large temperature window comprising to conventional SMA composites interface which will be failure in the same temperature. As a example of applications in the so-called temperature memory effect, one does not have to embed SMAs into composites; instead, one just has to cold roll a curved surface NiTi alloy above its recoverable limit to obtain a material with the ability of temperature memory in a wide temperature range, and the temperature memory effect was also confirmed to be operational in this wide temperature range.

参考文献

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曲线钢箱梁桥日照温度效应 篇2

1 钢结构箱梁桥的日照温度

钢结构箱梁桥的日照温度效应包括整体温度和日照梯度温度所引起的效应。整体温度是指气温随季节发生周期性变化时对桥梁引起的作用,一般假定温度沿桥梁结构截面高度以均值变化。整体温度是以结构受到约束(架梁或结构合龙)时的结构温度作为基准点,计算结构的最高和最低有效温度的作用效应。由于各地区的常年气温变化幅度差异,各国规范对桥梁结构的有效整体温度标准值的规定也有所不同。

日照梯度温度是指因日辐射强度、桥梁方位以及桥梁上部结构布置形式等因素,使结构表面、内部温度因对流、热辐射和热传导等传热方式形成的瞬间不均匀分布,即结构温度场[1]。

对于日照梯度温度而言,由于太阳辐射和其他影响引起上部结构顶层温度增加时,产生正温差;反之,由于再辐射和其他作用,热量由桥面顶层散失时产生负温差。钢箱梁的日照梯度温度随上部结构形式、地区条件和铺装厚度的不同而异,特别是桥面铺装具有隔热作用,能保护上部结构免受高的日照梯度温度的影响,对钢梁的日照梯度温度影响敏感。

文献[2]对铺装厚度为65 mm的钢箱梁进行了日照温度实测,温度分布如图1所示。

钢箱梁中的数字1~10表示实测点号。4个温度分布曲线分别代表钢箱梁上、下、左、右4个方向上的日照梯度温度分布情况。

由图1的温度分布可见,日照从顶部直射时顶板温度分布均匀,横桥向的温度梯度可不计,挑臂遮阴的腹板沿结构高度方向温度呈递减趋势。日本规范《道路桥示方书·同解说》采用非线性的梯度模式来模拟日照梯度温度,如图2所示。日光直射部分与日阴部分的正温差T1取用15℃,分布高度h1取30 cm。

英国桥梁标准BS5400对钢结构桥面的日照梯度温度也采用非线性的梯度模式,计算图式见图3及表1。

其他各国的桥梁规范,对日照梯度温度的模拟也大多采用非线性温度的模式,温度梯度量值和截面分布高度规定略有不同。我国公路桥梁规范尚缺乏对钢箱梁日照温度梯度的相关规定,在JTG D60—2004《公路桥涵设计通用规范》中,仅对混凝土桥面板钢结构桥梁的日照温度梯度进行了规定。

2 日照整体温度对曲线钢箱梁的影响

日照整体温度对曲线连续钢箱梁的效应主要是引起结构的平面内弯曲变形。对于曲线桥梁,日照整体温差导致的平面内变形包括沿桥轴向的切向分量和与桥轴垂直方向的径向分量,两个位移分量的合成表现为曲线弧段膨胀或缩短,涉及到弧段半径的变化而圆心角不变,即r0→r,而&0=&,变形图式如图4所示。r0为曲梁平面曲率半径;r为温差导致改变后的平面曲率半径;&0为圆心角;&为改变后的圆心角。

弯梁的平面内弯曲变形如果受到平面内赘余约束,将在梁内产生平面内弯矩、轴向力和平面内水平剪力。文献[3]列举了一座4×11.2 m跨径、桥宽为16.5 m、梁高h=0.8 m、半径R=30 m混凝土连续梁的计算结果,当各个支座在平面内约束位移为0时,整体降温40 K引起的支座平面内径向赘余力可达到7 640 k N,梁内最大水平弯矩达到67 880 k N·m。同样是该实例,若仅把中间支座固定,其余支座的平面内约束去除,则在整体降温40 K时梁端的径向位移、纵向位移分别只有0.3 cm和0.8 cm,平面内温度力也大大减小。可见,对于曲线连续梁,放松一部分墩台支座的径向约束,或者采用弹性水平约束支座,对减小其平面内水平温度力非常有利。特别是对于一些桥宽较大、半径小、横向刚度很大的曲线桥梁,其支座对结构水平位移的约束越多,水平温度力就越大,在设计中必须予以考虑。

实际设计中,日照整体温度引起的曲梁自由端的平面转角极小(-0.013 3°~0.017 6°)[4],这对使用橡胶型伸缩缝不会带来困难,因此在实际工程中,往往采取在支座活动端容许梁端发生切向位移和平面旋转的变形,但限制其径向位移的措施,这可显著减小径向约束力的产生,并使构造设计上比较合理且经济。表2列出了不同半径的曲线钢箱连续梁在整体温度(T=30℃)下径向力的情况。计算条件为(30+35+30)m跨径的曲线钢箱梁,桥宽9.5 m,结构高2.0 m。

从表2可以看出,由于放松了中跨的支座水平约束,而且钢梁的桥宽窄、横向刚度小,因此温度径向力不大,上部钢结构径向限位装置和桥墩的横向设计也容易满足。

3 日照梯度温度对曲线钢箱梁的影响

日照梯度温度对曲线钢箱梁的变形和内力影响非常显著,主要表现为引起主梁的竖向挠曲和扭转。在非线性日照梯度温度下,即使是静定梁式结构,因为梁要服从平截面假定,导致截面上的纵向纤维因温度的伸缩受到约束,从而产生温度自应力。温度自应力的产生与结构外部约束条件、外荷载无关,主梁的轴力和水平形心轴弯矩都应为0[1]。

对于超静定桥梁结构,除了温度自应力外,还应考虑多余约束阻止结构竖向挠曲而产生的温度次应力和次内力。温度次应力(内力)与日照梯度温度引起的竖向挠曲曲率φ有关,文献[1]对φ值进行了推导,见式(1)。

式中:α为线膨胀系数,T(y)为日照梯度温度,I、b(y)、y分别为梁体的截面惯矩、截面宽度和截面高度。

从竖向曲率φ和曲梁的平面曲率r即可根据几何关系推导出主梁各节点的位移{δt}e,与单元刚度矩阵联合,可得到日照梯度温度对应的等效温度力{Ft}e(即为单元发生等量挠曲曲率φ所需要在各节点所施加的外荷载)。由此,将日照梯度温度的变形量推导为外荷载向量,可简便计算结构的温度次内力和应力。

日照梯度温度引起的曲梁变形与曲梁平面曲率半径r有关。主梁的平面曲率半径越小,梯度温度引起的扭转变形越大,主梁内力也越大。表3列出了不同曲率半径的曲线连续钢箱梁在日照梯度温度作用下的效应。计算日照梯度温度采用英国BS5400模式,正温差T1取用18℃;结构描述同表2。

k N·m

从表3可以看出,随着曲梁半径r增大,日照梯度温度引起的扭矩明显减小,弯矩变化不大。而在量值上,温度扭矩甚至接近恒载扭矩的3倍,温度弯矩也可达恒载弯矩的55%,温度效应对曲线钢箱梁的变形和内力影响不可忽视。

日照梯度温度产生的梁体扭转变形还会引起曲线连续梁内外侧支座的反力不均匀,正温差、负温差分别呈现曲梁内侧和外侧支座脱空的趋势,其效应甚至于活载偏载的数倍。表4列出了不同曲率半径的曲线连续钢箱梁在日照梯度温度作用下的支座反力变化,计算日照梯度温度同表3,负温差T1′取用-5 K;结构描述同表2,各支点均为对称双支座布置。

k N

4 结语

目前我国现行的公路桥涵钢结构设计规范JTJ025—1986《公路桥涵钢结构及木结构设计规范》,对钢梁的日照梯度温度缺乏相关的规定。对于国外规范已存在的相关规定,由于地域日照温度差异、钢梁桥面铺装厚度和铺装材料的物理性质的不同,只能作为参考与借鉴。钢结构桥梁为热的良导体,钢顶板的铺装层较薄往往导致太阳日照的表层温度相当高,日照部分与日阴部分的温度变化相当剧烈。日照温度效应作为一种可变荷载,在曲线连续钢箱梁的设计荷载中占据比例很大,必须予以考虑。

参考文献

[1]范立础.桥梁工程[M].北京:人民交通出版社,1996.

[2]日本本州四国连络桥公团.钢床板设计要领·同解说[M].1989.

[3]孙广华.曲线梁桥计算[M].北京:人民交通出版社,1997.

考虑温度效应的流变模型概述 篇3

关键词：黏土,应变率,温度效应,粘弹塑性

0 引言

几种流变模型已被用来描述黏土一维压缩,简要说明4种观点。如定义e为孔隙比,σv为垂直有效应力,t为时间,$\dot{e}=\partial e/\partial t‚\dot{\sigma }{}_v=\partial \sigma {}_v/\partial t$,这些观点可由以下公式代表:

R(σv,e)=0 (1)

R(σv,e,t)=0 (2)

$R(\sigma {}_v,e,\dot{\sigma }{}_v,\dot{e})=0$ (3)

$R(\sigma {}_v,e,\dot{e})=0$ (4)

天然黏土的初始孔隙率很容易确定,因此,这些公式也可用体积应变表达。式(1)是常规模型,模型中土的有效应力—孔隙比关系唯一,与时间和应变率无关,属太沙基固结理论;Koppejan(1948年),Bjerrum(1967年)和Hansen(1969年)提出了以式(2)表达的模型,孔隙比是有效应力和时间的函数。这个模型主要的难点在于加载随时间而变,初始时间需定义;对应式(3)和式(4)的模型克服了这个难点,材料的这些特性仅取决于当前的条件而不是先期历史的函数。Taylor & Merchant(1940年)第一次提出了一种代表式(3)的模型,孔隙比的变化率是有效应力、孔隙比、有效应力变化率的函数。对应式(4)的模型,在有效应力、孔隙比,孔隙比变化率之间有唯一的关系;这些可在e—σv图上通过$\dot{e}$为常数的等值线描述,此即等应变率模型的含义。

1 等应变率模型的证据和结论

1.1 试验证据

Leroueil et al.(1983年,1985年)做了压缩试验,以Batiscan黏土为试样。在$\dot{e}=\partial e/\partial t$为常数和σv连续增加条件下,做常应变率试验;在σv为常数和孔隙压力消散完后$\dot{\sigma }{}_v=\partial \sigma {}_v/\partial t=0$下,做蠕变试验。

常应变率试验在应变率1.7×10-8 s-1～4×10-5 s-1条件下,做了18组试验。从中可以得出:1)应变率越大,试样底部的孔隙压力增加越大。在应变率低于5×10-7 s-1时,超孔隙压力特别小;2)在一定的应变下,应变率越高,有效应力越大;在有效应力一定下,应变率越小,应变越大;3)对低应变率(1.7×10-8 s-1),压缩曲线和其他线相交。

由9组以Batiscan黏土为试样超过70 d的压缩蠕变试验得出,土的特性不受$\dot{\sigma }$v显著的影响,而由有效应力—应变—应变率模型确定。

从Leroueil et al.(1985年)所得结论可看出,$R(\sigma {}_v,\epsilon {}_v,\dot{\epsilon }{}_v)=0$可由两条曲线描述。第一条为前期固结压力是应变率的函数;第二条曲线描述了垂直有效应力、与应变率有关的前期有效应力是应变的函数。

这些结果证明了黏土在主次固结阶段的特性与应变率有关,土的特性不受$\dot{\sigma }$v显著的影响。

1.2 原位证据

应变率的临界线值为10-8s-1,多数都低于10-9s-1。如果等应变率模型正确,原位垂直有效应力—应变曲线应该低于主固结完成时的压缩曲线。这意味着,原位应变大于实验室中的应变。Kabbaj et al.(1988年)检测了加拿大的4个有详细文献纪录的用黏土筑的路堤。所有4种情况中,当有效应力一定时,原位的应变都比基于主固结完成的试验曲线所期望的应变大,印证了等应变率模型的正确性。

Leroueil et al.(1988年)解释了不同应变下的垂直有效应力—应变率曲线。原位数据和实验室结果存在连续性,意味着同一模型既可在实验室也可在原位条件下使用。

1.3 应变率效应的含义

1)如果应变率在压缩仪中的常应变率试验中改变,土的状态从一条应变率等值线转移到另一条。2)当土样是瞬时加载时,在固结前期应变率很高,有效应力远离与此高应变率对应的等值线;然而随时间推移,固结发展,应变率减小,结果,土的有效应力—应变状态接近于与此低应变率对应的应变率等值线。

1.4 等应变率模型的局限性

1.4.1 等应变率模型用来描述塑性应变

当应变增加时,等应变率模型准确的描述了黏土特性,而不是像松弛试验中轴向应变不变。Yoshikuni et al.(1994年,1995年)对固结和松弛的不同阶段做了特别的压缩仪试验,表明等应变率模型只适用于塑性部分。

1.4.2 粘性现象与微观结构随时间发展趋势之间的矛盾

由于粘性,土在有效应力一定时有重新排列颗粒和减小孔隙比的趋势,土也有使颗粒到其位的结构现象。应变率决定了两个占支配作用的相反机制中的一个。高应变率下,先前的机制将占主导;在低应变率时,结构效应可能更为重要,修正了应力—应变—应变率关系。

2 考虑温度效应的等应变率模型

2.1 试验结论

取自Lulea的硫化物黏土的典型CRS试验结果,可以看出黏土的压缩有明显的温度效应。温度增加,土的压缩性提高,前期压力降低,整个压缩曲线的有效应力变小。同时已得出,35 ℃以下时的温度效应比更高温度时的更为重要。

Boudali et al.(1994年)做了3种黏土在不同应变率、温度下的CRS试验,结论如下:1)前期压力或任意孔隙比的垂直有效应力是应变率和温度的函数;2)考虑对应每次试样中的应变率和温度的前期压力,不同应变率和温度下所得的有效应力—应变曲线唯一。

2.2 温度效应的含义及结论

温度效应的含义就是,如果在常应变率试验中,温度改变,有效应力从一条等温压缩曲线变化到另一条曲线。

Boudali et al.(1994年)所得试验结论解释了黏土的粘性,应变率和温度在土骨架上的综合效应。对Berthierville黏土,这些结论可描述如下:

1)在有效应力为常数下,温度在30 ℃时的一个改变所产生的垂直应变很小,大约为0.5%。2)在正常固结范围内,应变率一定时,温度越高,压缩曲线越低;在温度一定时,应变率越高,一定应变下的有效应力越大。3)温度和应变率效应影响黏土的粘性。4)在应变率为1.6×10-7 s-1下,超孔隙压力在整个试验过程中都很小。

2.3 等应变率线—等温线模型的局限性

如前所述,对一些土来说,在低应变率下,微观结构的影响可能更显著。Marques et al.(2004年)观察到,在做不同应变率和温度的CRS试验时,当温度从10 ℃增加到50 ℃情况下,微观结构变得更为重要。在某些应变率和温度下,等应变率线—等温线模型可能不适用。

3 应变率、温度对土常规性质的影响

3.1 极限状态线

黏土的剪切试验已经表明,最大剪切值与应变率在超固结区域有关。前期固结压力和在临界状态线下面的极限状态线都与应变率有关。

3.2 剪切和蠕变

Vaid & Campanella(1977年)做了一系列的Haney无扰动的三轴试验。他们得出了偏应力是剪应变和剪应变率的函数。

Marchand(1982年)对Mascouche黏土进行了一系列的三轴和长期蠕变试验:在不同应变率下的CIU,CAU和CAD。Leroueil & Marques(1996年)对试验结果重新分析得出:破坏时的状态与应变率相关。

4 结语

等应变率流变模型中,黏土的压缩特性在主次固结阶段都与应变率有关。主要结论如下:1)压缩仪试验表明,黏土的一维压缩可由有效应力—应变—应变率模型确定,也就是可由一组等应变率值线确定。这组等值线可由两条曲线描述:一条给出了前期压力随应变率的变化;另一条为标准应力—应变曲线。2)对分开在几个地下黏土的固结试验看出,等值线在土从主固结到次固结过程保持连续。3)等应变率模型不能描述总应变,但可以描述塑性应变。该模型对有些土和在低应变率下仍有局限性。

试验已经确认了温度影响土的压缩,也认为等应变率模型可以延伸为一个等应变率—等温线模型,该模型可由两个函数确定,其中一个是任意孔隙比的前期压力或是垂直有效应力,是应变率和温度的函数;另一个为有效应力—应变曲线。整个极限状态曲线由应变率和温度控制;剪应变剪应力也受土的粘性影响。很多研究人员认为该模型在原位和实验室条件下仍都成立,该模型能延伸到考虑温度的影响,继而可以延伸到土的基本特性。

参考文献

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非对称连续刚构桥温度效应分析 篇4

关键词：非对称连续刚构,温度效应,赛格大桥

目前预应力混凝土桥梁仍是我国桥梁建设的主要结构类型之一, 由于混凝土材料的热传导性能较差, 混凝土结构在日照或骤然降温下, 结构表面温度迅速上升或下降, 但结构内部大部分区域仍处于原来的温度状态, 从而在结构中形成较大的温度梯度, 产生温度应力[1]。温度应力包括自应力和次应力, 并可能达到较大的数值, 被认为是预应力混凝土桥梁结构产生裂缝的主要原因之一[1]。温度效应已经成为国内外桥梁抗裂研究的热点, 研究温度梯度对结构受力的影响具有重要的意义。

国内在进行温度效应研究时, 有很大一部分是对温度梯度模式的研究, 选取不同的温度梯度模式进行对比研究, 常采用新西兰规范、英国BS5400规范、美国A A S H T O规范、国内铁路规范、国内原公路规范及国内04规范进行模拟对比分析;对温度效应的变化规律研究的相对较少[2]。本文结合怒江赛格大桥, 根据国内04规范对非对称连续刚构桥的温度效应进行分析探讨。

1 温差作用效应

《公路桥涵设计通用规范》 (JTG D60-2004) 规定:计算桥梁结构由温度引起的效应时, 可采用如表1所示的竖向温度梯度曲线。对混凝土结构, 当梁高H小于400mm时, 表中A=H-1 0 0 (m m) ;梁高H等于或大于400mm时, A=300mm。t为混凝土桥面板的厚度 (mm) 。混凝土上部结构和带混凝土桥面板的钢结构的竖向日照反温差为正温差乘以-0.5。

连续刚构的温差应力, 根据《公路桥涵设计通用规范》 (JTG D60-2004) 附录B规定:

式中为温度作用次弯矩;yA为截面内的单元面积;ty为单元面积Ay内温差梯度平均值, 均以正值代入;αc为混凝土线膨胀系数;Ec为混凝土弹性模量;y为计算应力点至换算截面重心轴的距离, 重心轴以上取正值, 以下取负值;ey为单元面积yA重心至换算截面重心轴的距离, 重心轴以上取正值, 以下取负值;A0、I0为换算截面面积和惯性矩。

由此可知, 当汽车荷载等级已确定的情况下, 温差作用效应主要与主梁的截面特性、梯度温度的温度基数等有关, 主要表现为梁高和桥面铺装形式的选择。

2 工程实例分析

2.1 工程概况跨布

怒江赛格大桥桥跨布置为 (50+125+90) m预应力混凝土变截面连续刚构+2×30m装配式部分预应力混凝土连续T梁, 桥梁全长332.50m (图1) 。

(单位:m)

注:表中h为设计梁高

主桥上部结构由1个90mT (1号) 和1个160mT (2号) 组成不对称连续刚构, 箱梁采用单箱单室截面, 顶宽13.0m, 底宽7.0m。1号T箱梁根部梁高6.0m, 端部梁高3.3m, 其间梁高按二次抛物线变化。2号T箱梁根部梁高9.0m, 端部梁高3.3m, 其间梁高按二次抛物线变化。

主桥下部墩身采用钢筋混凝土双薄壁实心墩, 1号墩单薄壁截面尺寸为7.0m×1.25m, 双壁净距2.5m, 2号墩单薄壁截面尺寸为7.0m×1.75m, 双壁净距3.5m。

2.2 不同梁高的温度效应分析

采用桥梁博士V3.0建模, 选取三种不同的工况进行对比分析, 假设截面形式、腹板宽度、顶 (底) 板厚度、预应力钢束等其他设计条件均不变, 梯度温度取T1=14℃, T2=5.5℃。

由表3可以看出:梁高较高的箱梁上、下缘温度自应力要比梁高较低的箱梁温度自应力大, 但自应力变化幅度均很小, 当梁高增加10%, 温度应力几乎没什么变化, 表明梁高对温度自应力的影响很小。

(单位:MPa)

2.3 不同桥面铺装形式的温度效应

桥面铺装有混凝土铺装和沥青混凝土铺装两种。根据《公路桥梁设计规范答疑汇编》, 如果桥面铺装只有一层混凝土, 则不论混凝土铺装层厚度多少, 均采用T1=25℃;如果桥面铺装只有一层沥青混凝土, 则温度基数按表1规定的温度用直线插入求得;如果桥面板上先铺一层混凝土, 再铺一层沥青混凝土, 则不考虑底层混凝土的隔热作用, 偏安全的温度基数按沥青混凝土铺装取值。

选取四种不同工况进行比较分析, 各工况计算参数及温度效应分析结果见表4。

由表4可以看出:混凝土铺装的温度自应力较沥青混凝土铺装大;沥青铺装层厚度越厚, 温度自应力越小;温度基数对温度效应的影响显著, 温度基数T1每增加1℃, 箱梁上缘σMax约增加0.35MPa的温度自应力;对于沥青混凝土铺装, 温度自应力的变化值基本上与铺装层厚度的变化幅度成正比。

(单位:MPa)

3 结语

通过以上计算和分析, 可得到如下结论。

(1) 大、小T构的箱梁温度自应力变化规律相同, 两个T构的温度自应力极值基本相同, 小T构略大于大T构, 但差别很小。 (2) 梁高较高的箱梁上、下缘温度自应力要比梁高较低的箱梁温度自应力大, 但梁高对温度自应力的影响很小。 (3) 不同的桥面铺装形式及不同的沥青混凝土铺装层厚度对温度自应力的影响很大, 即温度基数对温度效应的影响显著, 温度自应力的变化值基本上与温度基数的变化幅度成正比。 (4) 通过调整梁高基本上不能有效改变温度效应, 通过调整铺装形式对改变温度效应是最行之有效的。

参考文献

[1]田浩, 李国平, 李方元, 等.箱形桥梁内外温差空间效应分析[J]桥梁建设, 2006 (6) :21-24.

从设计方面采取措施控制温度效应 篇5

设计规范规定:现浇钢筋砼结构在室内或土中环境下长度超过55m时, 在室外环境下超过35m时就应设置伸缩缝 (当屋面无保温、隔热层时按露天环境考虑) 。伸缩缝的设置一般是通过设置双柱或双墙, 这样可以将上部结构断开形成独立的温度区段以便结构在温度荷载作用下自由伸缩, 但是上述双柱或双墙共一个基础。虽然伸缩缝可以起到减小温度应力的作用, 但是对整体结构会产生下列影响:通过设置双排框架形成伸缩缝, 影响美观的同时也会增加材料成本、提高造价, 给施工带来不便, 不利于整体结构的抗震;给建筑构造带来不便, 如保温层、防水层在伸缩缝处的处理措施。在如何设置伸缩缝方面现在还有诸多不确定之处: (1) 如果采用了减小混凝土温度变化、收缩的措施或者预应力措施时, 可适当增大伸缩缝间距, 但是却没明确间距增大的值。 (2) 对于伸缩缝间距的影响因素只纳入了结构物长度和保温层、隔热层这几个因素, 没考虑整体结构高度的影响以及其他措施的影响。

2 后浇带

结构长度一直被认为是控制结构开裂与否的重要影响因素。通过MIDAS软件的数值模拟分析和现场调查测量, 发现结构裂缝的产生是多方面因素的综合作用, 结构长度只是影响温度收缩应力综合因素之一。发现结构长度与温度应力是呈非线性关系, 如果钢筋混凝土结构整体长度小于规范所规定值, 相同温度荷载作用下产生的结构内力较小, 虽然设置后浇带和伸缩缝能够有效地控制裂缝的产生, 但是对于大面积的混凝土现浇楼板、深梁等其他刚性约束强的结构, 即使承受的温度荷载不大也容易产生裂缝。

当结构纵向长度较长时, 可以采用在施工过程中选择适当的位置 (如剪力较小位置) 设置后浇带 (在后浇带处需增加配筋率) 的方法来避免设置伸缩缝。一般后浇带的位置宜设置在梁跨1/3处, 设置每隔为20～30m, 后浇带的宽度一般取700～1000mm, 梁的纵向钢筋可以断开也可以贯通后浇带。后浇带范围的纵向钢筋采用搭接, 搭接长度按规范取45d (其中d为钢筋直径) 。后浇带宽度范围的混凝土在两个月后才能浇筑。在这个时间段内后浇带两侧混凝土的收缩自由且能完成绝大部分。后浇带的封闭时机应当选在冬季, 浇筑后浇带时应当采用添加膨胀剂的混凝土, 同时砼强度应当比结构砼强度等级高一级, 后浇带的养护也非常重要。后浇带起到的作用是释放混凝土硬化过程中体积收缩而产生的收缩应力, 没有减小整体结构温度应力的作用。另外如果结构比较长且只在梁的适当位置设置了后浇带而没有设置伸缩缝, 应当增大楼面板的纵向钢筋的配筋率, 以便提高结构混凝土板的抗裂能力。

一些大跨度土建工程除了采用设置后浇带法来减小混凝土收缩应力外还采用跳仓施工法, 就是把整个混凝土结构按纵向进行分段施工, 浇一段隔一段这样间隔式施工, 相邻段浇筑间隔多于5d, 这样很大程度的减小了混凝土初凝阶段的干缩作用及较大温差, 跳仓法的原理其实与后浇带法是一样的, 前者是以施工缝区段作为后浇带, 间隔时间比较短, 如果施工工期允许的话间隔时间长一些将会达到更明显的效果。

钢筋混凝土结构或构件裂缝并不都是不利的, 有些裂缝对结构几乎没有影响。可以通过一些有利的设计方法、材料选择和施工措施等来控制对结构裂缝的产生。当因为一些估计不足的因素出现了少量裂缝时, 采用例如化学灌浆方法处理仍然能使得结构满足设计使用要求, 那么这样的话是可以不设置后浇带的。从长期正常使用来看设置后浇带相比设置伸缩缝具有以下优点:施工便捷、防水性能好、结构整体性好和抗震性好。

3 降低约束刚度

在外荷载作用下产生的内力与结构几何尺寸及荷载大小有关, 结构在变形作用下的内力不仅与结构几何尺寸及变形作用有关, 却还与结构的约束刚度有关。

例如:在一根简支矩形截面梁的两端加上转动约束, 梁的截面高度为h, 在温度荷载 (内外温差△T) 作用下, 梁的约束力矩值可表示为:

式中:α为混凝土的线膨胀系数。

由上式可以看出约束力矩与温差成正比, 与截面高度成反比, 而且还与梁的抗弯刚度成正比。上式只适用于钢筋混凝土梁的裂缝刚出现的时候, 因为随着裂缝的产生梁的抗弯刚度是会减小的, 此时部分约束内力会得到释放。通过计算软件建模计算发现钢筋混凝土框架结构的温度应力最大值出现在底层, 位移最大值出现在顶层, 这是因为基础被看作固定端, 底层最靠近基础, 受到基础的约束作用最大。综合上述, 减小结构或构件的约束刚度能有效的减小温度内力。

减小约束刚度一般可以采用在约束体与被约束体的作用面上设置隔离层和改变支座形式 (如设置滑动支座等) 。另外合理的立面楼层设计和平面布局和、尽量减少截面的突变等都能减小约束应力。对于较长的结构基础在工期允许的情况下应当采取分段分层浇灌、合理设置垂直或水平施工缝或者在基础适当位置设后浇带, 以达到放松约束减小约束应力 (温度应力) 的目的。

4 加强构造配筋

由于配筋率对结构抗裂影响很大, 在进行结构设计时很有必要适当增加配筋率。对连续式混凝土楼板不适合采用分离式配置板筋, 最好采用双层双向连续式配筋;对于转角处的楼板由于受双向约束作用较大宜配置双层放射式筋, 楼板如有开洞 (常见于工业建筑) 应在洞口处平行洞边配置加强筋;在混凝土梁截面的腰部位置增配直径为8～14mm间距200mm的构造钢筋。在基础内部也应当增设温度配筋, 一般在基础转折部位、截面突然变化、孔洞周边及转角设置斜向钢筋, 这样能有效减小集中应力的作用。特别是在结构底层 (约束刚度大) 和顶层 (温度荷载大) 应当加强温度构造配筋以提高混凝土的抗拉强度, 以控制结构温度裂缝的产生及开展。

参考文献

[1]贾旭伟.混凝土结构温度裂缝成因及控制措施[J].山西建筑, 2008, 34 (1) :41-142.

[2]王铁梦.建筑工程结构裂缝控制[M].北京:中国建筑工业出版社, 1997.

[3]樊江, 陶燕.框架结构的温度应力、变形计算及构造措施[J].昆明理工大学学报, 2002, 25 (l) :4-9.

[4]丁翠红, 顾建文.大型多层框架的裂缝控制设计理论及其应用[J].建筑技术, 2003, 34 (4) :252-254.

温度记忆效应 篇6

文章通过对光纤陀螺温度效应误差成因与机理的分析, 结合国内外温度误差补偿技术的研究现状, 提出了一种基于误差建模的软件补偿方法。仿真试验表明, 该方法能有效抑制温度效应对光纤陀螺精度的影响。

1 光纤陀螺温度效应误差分析

温度效应是光纤陀螺的重要误差源之一, 主要是指温度条件变化导致光纤陀螺输出漂移的现象。

引发温度效应的热量来源主要有两个:一是工作时陀螺各个元器件的自身产热;二是外界温度环境的影响[2]。光纤陀螺内部 (核心器件是光纤环) 的温度是这两个热源综合作用的结果。开机后的一段时间内, 光纤陀螺自身产热导致的升温效应较为显著, 器件内部的温度持续上升, 直至产生的热量与散失的热量基本相当, 形成动态平衡。之后, 外部温度环境的影响占主导作用。在实际的工作环境中, 陀螺外部的温度环境始终在变化, 陀螺内部很难形成稳定不变的温度场, 温度效应误差始终存在。

光纤陀螺内部受温度影响的元器件较多, 温度效应可以看成多种相关因素共同作用的结果[3]。光纤陀螺系统由光路与电路两部分组成:光路部分包括光纤环、光源、Y波导、耦合器和光电探测器;电路部分包括光源驱动电路和信号处理电路[4]。其中, 光路部分的光学器件 (尤其是光纤环) , 对于环境温度的变化更为敏感。这些器件敏感温度变化的机理不尽相同, 这导致温度效应误差的成因较为复杂。如果逐一进行试验分析, 工作量较大, 且无法排除系统内的误差耦合。

在IEEE光纤陀螺标准[5]给出的单轴光纤陀螺输入输出模型方程中, 只考虑了不同温度特征量与陀螺零偏漂移的相关关系, 用环境灵敏项E表示:

根据上述分析并结合式 (1) , 可得:光纤陀螺温度效应的成因主要与绝对温度、温度变化率和温度梯度变化率这3个特征量有关, 可以分别从这3个角度进行误差分析。

首先, 绝对温度在理论上不会对光纤陀螺输出误差产生。然而, 在工程实际与模拟试验中, 即使温度场趋于稳定, 光纤陀螺的输出也会在不同的绝对温度下发生不同的漂移[6]。因此, 建模分析其相关关系, 对误差补偿是必要的。

可见, 光弹效应误差与陀螺内部的温度变化率在一定范围内成正相关。

其中, T (0, x) 和T (t1, x) 为0时刻和t1时刻距离光纤端点x处的温度。针对此误差, 国内外在绕环方法、结构设计等方面进行了改进, 尤其是光纤环四极对称绕法[9]在很大程度上抵消了舒普效应的影响。目前, 可以认为温度梯度变化对光纤陀螺输出误差的影响远小于其他因素。

2 温度效应误差补偿技术

抑制光纤陀螺温度效应的经典方法是从工艺角度进行改进, 包括材料选取、热结构设计、绕环方法改进等方面, 几十年内取得了大量的进展, 但短期还不能彻底解决温度效应问题。

在当前光纤陀螺的工艺基础上, 抑制温度效应误差的方法主要有两种:温度控制与温度误差软件补偿。

温度控制方法 (简称“温控”) 主要通过温控电路在工作中不断监测并修正光纤陀螺的温度, 使陀螺工作于一个较稳定的温度环境[10], 从而有效地抑制了温度效应, 提高了光纤陀螺的测量精度。但是, 此方法不但增加了系统复杂性、功耗和体积, 同时延长了光纤惯导系统的启动时间。因此, 在一些工程应用场合不适合采用温控方案。

温度误差软件补偿方法 (简称“温补”) 是指通过对实际光纤陀螺系统进行温度试验测试, 辨识出其在各种温度条件变化时的误差模型, 进而在电路芯片中编入程序, 实现对温度效应误差的实时补偿。相比于温控, 温补是一种基于数学建模的方法, 额外增加的硬件较少, 对系统启动时间的影响较小, 是提高光纤陀螺使用精度的重要途径。

3 温补建模方法

光纤陀螺温度效应误差的高精度建模是温补技术的主要技术难点。

建模方法一般可分为两大类:一类是机理分析法;另一类是系统辨识法。

机理分析法是根据对象的相关特性, 分析变量的因果关系, 总结出反映其内部机理的规律, 建立具有明确物理意义的数学模型。上文中的式 (2) 与式 (3) 即是由此方法分析得到的模型公式。但是, 由于目前对于光纤陀螺温度效应的相关研究并未彻底成熟 (如绝对温度变化引发温度效应误差的机理尚未完全明确) , 使用系统辨识法很难完全建立出温度效应误差模型。

系统辨识法将研究对象看作一个“黑箱”系统, 不探究其内部机理, 只运用统计分析算法处理系统的输入、输出数据, 最后按照一定准则选取与数据拟合得最好的模型。在光纤陀螺温度效应误差的模型辨识过程中, 可以应用智能算法来提高拟合精度, 如小波理论、马尔科夫链、模糊逻辑、BP神经网络、RBF神经网络等。但这些系统辨识的“黑箱”方法并未分析误差机理与构成, 缺乏实际物理意义, 适应性相对较差, 距离工程应用还需做大量工作。

文章将这两种方法结合起来, 把光纤陀螺的温度效应误差看成是一个“灰盒”模型。在建模过程中, 通过机理分析确定一种合适的模型, 再按照某种参数估计方法进行具体的辨识, 使模型能够最优的描述光纤陀螺温度漂移的本质。参数估计方法使用基于最小二乘法的多项式拟合。该方法具有无偏性、最优性等特点, 计算量较小, 模型直观明了, 同时兼顾个别点与整体误差问题。模型建立流程如图1所示。

结合第1章的光纤陀螺温度效应误差分析与温循实验数据特征, 选取了绝对温度、温度变化率和温度梯度变化率这三个量为自变量, 建立二次误差模型, 按照温度导数的特征进行数据分类, 对每类数据分别进行参数拟合得到多套模型参数, 确定最终的误差模型。

4 温补技术的实现

搭建系统, 采用DSP与FPGA技术, 实现对光纤陀螺温度效应误差的在线补偿。

4.1 测温方案设计

根据光纤惯导系统组成与各单元结构布局, 分析热源分布特征, 得到系统内部温度场按空间分布和随时间变化的大致关系, 进而确定测温传感器的合理布局, 使测得的温度能够实时反映温度场的变化, 为温度效应误差建模提供有效的温度场数据。

4.2 温补程序编写

在温箱中反复进行温循实验, 获得多种温度条件下光纤陀螺与测温传感器的输出数据。使用第3章中的方法, 建立温度效应误差模型, 根据模型编写相关程序并写入DSP中。

4.3 温补电路设计

温补电路主要构成及原理如图2所示。

系统先将铂电阻测温电桥输出的模拟量转换成数字信号, 再将温度数字信号和光纤陀螺输出信号在FPGA中进行处理, 锁存后发给DSP进行温补计算, 将计算结果返回FPGA进行D/F转换, 最后通过光电耦合器得到补偿后的陀螺输出量。

4.4 实验验证

适当更改温度条件, 多次重复试验, 验证温补方法的效果。某型光纤陀螺在补偿前后的精度分别为0.0445°/h和0.0065°/h, 精度提高了约7倍。

5 结束语

在分析光纤陀螺温度效应误差成因的基础上, 通过DSP技术在系统中实现了对温度效应误差的在线补偿。仿真试验结果表明, 使用该温补方法可以将某型光纤陀螺的温度效应误差降低约一个数量级, 且具有较好的实用性与适应性。

参考文献

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[2]王巍, 张桂才, 骆玉玲.光纤陀螺误差分析及其抑制措施[J].导弹与航天运载技术, 1994, 2:29-35.

[3]David H.Titterton and John L.Weston.Strapdown Inertial Navigation Technology (2nd Edition) [M].the Institution of Electrical Engineers, 2004:134-136.

[4]孙英杰.光纤陀螺温度漂移误差建模及补偿技术研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学, 2010.

[5]IEEE Std 952-1997.IEEE standard specification format guide and test procedure for single-axis interferometric fiber optic gyros[S].IEEE Aerospace and Electronic Systems Society, 1997.

[6]Mohr F, Schadt F.Error signal formation in FOGs through thermal and elastooptical environmental influences on the sensing coil[J].Inertial Seneors and Systems, 2011:3-9.

[7]Lefevre H C.The fiber-optic gyroscope[M].Second Edition.USA:Artech House.1993:99-100.

[8]Shupe D M.Thermally induced non reciprocity in the fiber optic interferometer[J].Appl.Opt, 1980, 19 (5) :654-655.

[9]Frigo N J.Compensation of linear sources of nonreciprocity in Sagnac interferometers[J].Fiber Optic and Laser Sensor I, 1983, V412:268-271.

温度记忆效应 篇7

关键词：导热系数,松散煤体,二分法,热传导

0引言

松散煤体的导热系数是研究煤的自燃热力学和化学动力学的重要基础参数之一,其在煤自然发火预测、煤自燃火源定位技术中起着重要作用[1,2,3]。 岳宁芳[4]、汤其建[5]等稳态无限长圆筒法测定不同空隙率的松散煤体导热系数,获得实验煤的空隙率与导热系数的函数关系。彭担任[6]、孙越[3]、李建伟[7]等通过测定不同煤样随温度变化的变导热系数,试验结果表明随着温度的升高,松散煤体的导热系数不断上升,两者之间基本成线性关系。唐明云[1]、何刚[8]、陈清华[2]等测试了不同粒径及不同含水量的煤质的导热系数,结果表明: 随着粒径及含水量的增加,煤体导热系数呈上升趋势,且越趋平稳。

虽然众多学者采用不同的测试方法,如瞬态热板法[9]、稳态双平板法[6]、热线法[7,8]、平行热线法[1]、平面热源法[10]、无限长圆筒法[4]等对松散煤体导热系数进行了测定。但松散煤体是一种多孔介质,它的导热系数与干燥煤样的物理性质、空隙内气体及水分有密切关系。已有的测试方法是基于假设松散煤体的导热系数为常数的测定,而实际上松散煤体的导 热系数随 温度上升,呈线性增 加的趋势[5,10]。而且,松散煤体粗颗粒和细颗粒在传热本质上具有差别,而且传热机理比较复杂,这些均为煤的导热系数测定带来了不确定性。因此,寻求一种更加有效的直接测试松散煤体的导热系数法尤为重要。

本文基于松散煤的升温/降温规律测试,通过建立煤的热传导模型,采用二分法对不同环境温度、不同粒度煤的导热系数进行数值模拟研究。

1松散煤热传导模型

1.1热传导模型

假设松散煤堆积成圆柱形,上下表面绝热,并将其置于某一环境温度下升温 /降温,则煤的导热为径向传热过程。如图1,边界1、2为绝热边界,3为轴对称线,边界4为外加温度边界。网格的划分根据煤样的颗粒大小选择合理网格和边界层。

1.2热传导方程

不同环境温度下,在煤升温/降温过程的热传导过程中,其温度的时空变化可根据传热学中瞬态热传导方程表示为[11]:

其中,ρ 为煤样填充密度,kg /m3; Cp为比热容, J / ( kg·K) ; λ 为导热系数,W / ( m. K) ; T为煤体温度,K; r为煤中某一点到轴线的距离,m; R为煤柱半径,m。

其初值边界条件为:

初始条件:

边界条件:

其中,T0为初始煤体温度,K; Ta为环境温度, K; α 为表观传热系数,α = λ / ρCp。

1.3比热容

虽然煤的比热容影响因素有煤的变质程度、水分、灰分、空隙率和温度等。但对同一煤样煤的变质程度、水分Mad、灰分Aad、挥发分Vad和填充密度( 空隙率) 是相同,仅温度这一个变量对煤样的比热容产生影响。在同一温度下,松散煤样的比热容Cp与干燥无灰基挥发分Vdaf符合线性关系,可表示为[12]:

其中,

2松散煤体热传导测试

2.1煤样分析

试验煤样选取变质程度高的无烟煤,工业分析依照《煤的工业分析方法》GB /T212 - 2008测试,测试结果为: 煤样自然水分Mad为2. 56% ,灰分Aad为16. 55% ,挥发分Vad为8. 88% 。煤样粒度分别为0. 198 ~ 0. 245mm ( 60 ~ 80目 ) 、1 ~ 3mm和3 ~ 6mm。

2.2煤体温度变化测试

将煤样装入内径为57. 61mm的钢罐中,装样高度113. 23mm; 灵敏温度传感器插入煤样的中央位置; 煤样底部加绝热垫,上端口处采用绝热材料封口,如图2所示。将钢罐放置于环境温度控制范围为 - 50 ~ 100℃ 的温控箱中。通过计算机自动采集煤样中心温度随时间变化数值。

试验中通过温控箱对钢罐所处环境温度进行的控制,使其保持在一个恒定的温度。将温控箱温度分别设置为50℃、40℃、30℃、20℃、0℃、- 10℃、 - 20℃ ,通过计算机自动采集从室温到设定温度过程中煤样的温度变化规律,如图3所示。

从图3可以看出,在不同的环境温度下,煤的温度变化规律差异较大,这说明环境温度对煤的导热性能有明显影响,即煤的导热系数与环境温度相关。 从图4可以看出,粒度较小时煤体升温/降温速度明显比粒度大时快,而粒度较大时,1 ~ 3mm和3 ~ 6mm煤体升温 / 降温过程变化较小,这说明粒度大时煤体导热系数变化较小。

3数值模拟结果与分析

根据试验中煤样罐的内装煤样,数值模型中煤样内径为57. 61mm,装样高度113. 23mm,不同粒度煤样填充密度分别为1470. 14 kg /m3( 60 ~ 80目) 、 1299. 47 kg / m3( 1 ~ 3mm) 、1099. 24 kg /m3( 3 ~ 6mm) 。

3.1比热容计算分析

根据本文试 验煤样工 业分析,可得Vdaf=12. 33,进而得到30℃ 、60℃ 时煤样的比热容分别为Cp30= 825. 34 J / ( kg · K) ,Cp50= 1144. 74 J / ( kg · K) 。研究表明[12,13,14],在低温条件下( 小于300℃) , 煤的比热容随温度增加而缓慢增加,两者基本呈线性关系。本实验测试环境温度远小于300℃,因而本文煤样的比热容与温度也可认为满足线性关系。 根据30℃、60℃得到的比热容[12],利用插值法,可得到不同温度T ( ℃) 下的比热容与温度的线性表达式为:

3.2导热系数二分法基本原理

本文采用二分法逐步逼近求不同环境温度煤样的导热系数,以环境温度为50℃ 时的煤样( 粒度0. 198 ~ 0. 245mm ) 导热系数求取过程为例,步骤如下:

1) 环境温度50℃ 时,试选取煤的导热系数范围为 λ模拟1= 0. 15 W / ( m·K) 至 λ模拟2= 0. 2 W / ( m· K) ,将导热系数带入模型分别计算得到两组煤样温度随时间变化曲线,并与实测结果对比。如果实验曲线在模拟曲线之间,证明 λ 实际在0. 15 ~ 0. 2 W/ ( m·K) 之间; 否则根据实测曲线及最接近的模拟曲线,重新选取导热系数范围进行计算。

2) 采用二分法,取导热系数 λ模拟3= ( λ模拟1+ λ模拟2) /2模拟煤样温度随时间变化曲线,对比模拟曲线落入哪个区间,然后再作所落区间的1 /2值,以此方法逐步逼近,最后确定与实测温度变化曲线吻合度最好的曲线所对应的导热系数即可认为是该环境温度下的煤样导热系数,如图5。

采用二分法逐步逼近,通过数值模拟结果与实测结果对比,在环境温度为50℃,当煤样的导热系数 λ 取值为0. 188 W/( m·K) ,模拟所得曲线与实际曲线整体吻合最好,如图5所示。从图5可以看出,采用二分法逐步逼近取得煤样导热系数模拟结果无限接近实测结果,这充分说明二分法是切实可行的。

3.3导热系数计算结果与分析

采用二分法逐步逼近对不同环境温度、不同粒度煤样的导热系数取值,数值模拟煤样的温度变化规律,同时与实测数据进行对比分析,如图6所示, 进而取得与实测数据吻合最好时的煤体温度变化曲线所对应的导热系数,如图7所示。从图6可以看出,对不同环境温度、不同粒度煤样,将二分法逐步逼近的导热系数带入本文模型,模拟得到的煤体温度变化规律与实测数值几乎完全一致。

从图7可以看出,不同环境温度、不同粒度煤样所对应的导热系数均有变化。同一粒度煤样,其导热系数值随环境温度升高而线性增大,通过曲线拟合可得到煤样导热系数与温度可用式( 5) 表示,拟合系数如表1所示,拟合度均达0. 996以上。图8为不同环境温度下粒度对导热系数的影响,从图8可以看出,同一环境温度下随着粒度增大,导热系数减小,在粒度较小时,导热系数减小较快,而粒度较大时,导热系数缓慢减小量极小。

4结论

1) 采用二分法逐步逼近取得煤样导热系数的模拟结果无限接近实测结果,充分说明了二分法是切实可行的。

2) 同一粒度煤样,其导热系数值随环境温度升高而线性增大,可用式 λ = AT + B表示。

3) 同一环境温度下,粒度较小时,导热系数减小较快,而粒度较大时,导热系数缓慢减小量极小。