研究和评论:材料科学杂雷竞技苹果下载志》上
菜单ISSN: 2321 - 6212
ISSN: 2321 - 6212
1冶金和材料工程系,Nnamdi Azikiwe大学的雕像,尼日利亚。
收到:26/04/2014;修改后:12/05/2014;接受:19/05/2014
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耐用的建筑材料导致的高需求的增长速度砖的生产和应用。成功的可预测性Post-Fired体积收缩(PFVS)进行了基于其显气孔率和吸水能力(WAC)。从黏土砖生产准备和加工,以及详细的步进式后的路线。使用2的阶乘PFVS的预测进行了实证模型表示为;ϑ= - 0.3988°- 0.3789ξ+ 39.256派生模型的有效性根植于核心表达ϑ0.3988 - 39.256 = - 0.3789°ξ双方表达相应的近似相等。结果从实验和模型预测表明,减少PFVS导致显气孔率增加,WAC。这意味着inter-particle间距增加(减少PFVS)允许增加吸水,显气孔率增加的结果。评价结果表明,标准错误发生在预测PFVS WAC的每个值和显气孔率考虑,从实验获得,派生模型和回归模型分别为0.0842,0.0010和0.0033 & 0.0834、0.0011和4.2286倍的纯分别为%。此外PFVS之间的相关性和WAC &显气孔率从实验获得,派生模型和回归模型均> 0.97。的最大偏差模型预测水吸收(实验结果)不到5.57%。 This translated into over 94% operational confidence for the derived model as well as over 0.94 effective response coefficients of WAC and apparent porosity to PFVS of the bricks
砖生产、Post-Fired体积收缩,显气孔率,吸水能力。
失败造成的有害影响毛孔在陶瓷材料的强度提高了密集的需要研发针对生产的陶瓷非常小孔隙度;承受载荷的能力。毛孔影响陶瓷的强度不利,不仅因为他们减少横截面积,应用的负载,但更重要的是作为应力集中器。(1)通常在表达相关强度和孔隙度(1];
δp和δO优势分别的标本和无孔隙度。
强烈认为砖块指定为构建建筑应该有一个至少低孔隙度和吸水能力是否un-susceptible突然失败和经得起时间的考验和环境。这些砖也将有良好的结构稳定性通过改善其化学、物理和机械性能。
报告(2)表明,微粒密度,收缩,表现出优良的力学性能。该报告还显示了一个重要的评价粒度和粒度分布之间的关系与线性干燥收缩。评估的结果基本上表明发射收缩和显气孔率与颗粒大小没有明显的关系,线性干燥收缩。因此基于这些结果得出结论,细颗粒大小,小的显气孔率和体积密度越大。
进一步研究[1- - - - - -4在粘土在干燥收缩显示,孔隙度影响粘土的膨胀和收缩行为不同几何形状的产品。据报道(3干燥发生在三个阶段);提高利率,常数和降低利率。研究人员指出,蒸发率高于蒸发表面增加率,因此更多的水。在恒定速度,表面蒸发速度和蒸发常数。研究人员报道,收缩发生在这个阶段。(类似研究的结果,4)还指出,在这个阶段,自由水被粒子和inter-particle之间的分离减少,导致收缩。在降低率,颗粒接触水被删除,导致收缩停止。雷竞技网页版
实证分析的整体体积收缩型粘土产品(从最初用电吹风阶段完成燃烧的温度12000 c),进行了使用2的阶乘模型(5]。
比较分析的结果的整体体积收缩预测模型和评估从传统方程表示直接协议。整体体积收缩被发现取决于干的直接值一个¯§并解雇了收缩¯¡其精度。整体体积收缩被发现增加增加干和铸件热发射直到整体体积收缩达到最大值。
评估评估产生的体积收缩的初始用电吹风湿粘土进行了使用单变量模型(6]。该模型表示为;
被发现三阶多项式的性质。计算时的体积收缩θ值干收缩¯§,经历用电吹风湿粘土。Olokoro粘土被发现有最高的收缩在空气干燥条件,其次是Ukpor粘土而Otamiri粘土最低收缩。发现体积收缩与干燥收缩增加增加直到达到最大体积收缩,因此直接的关系。
目前的工作旨在为建筑施工生产砖并预测其post-fired体积收缩基于显气孔率和吸水能力。
材料用于本研究工作包括Olokoro Umuahia粘土开采,国际海事组织和膨润土从桥头获得市场,充满朝气,绑票,尼日利亚。粘土的化学成分所示使用表1。
表1:Olokoro粘土的化学成分
大小的粘土进行了分析使用一个组装的筛子开放100年,300年和1000年μm升序排序。机械筛筛大会是放置在一个瓶,电源开启。设置允许函数4分钟。粒径小于100μm作为细粒度(A),这些在100μm作为细(B),这些小300μm作为中等粒度(C),这些在300μm作为增强中等粒度(D),而粒径范围内300 - 1000μm作为粗粒度(E)。筛分过程各自重复直到粘土造型过程所需的数量。百克(100克)的已筛粘土样品和10 g的膨润土粉重了,彻底的混合。增加粘土材料的塑性和强度在射击,膨润土粉了。百分之六(6%)的总重量(粘土、膨润土)水的添加,然后混合,直到完全同质性。混合样本涌入矩形金属模具的内部维度50 x 18 x 10毫米。绿色的样本标记成型后立即与两条平行线(沿着)70毫米。这些线之间的距离是L。
模制标本放置在一个塑料托盘很仔细,不停地在实验室外宽松一些水,成为加强。空气干燥的原因包括(1)防止有缺陷的样品由于蒸发在烘箱干燥和解雇(2)给标本充足的力量在烘箱干燥和解雇。
一个电热烤箱内部维度的500 x 500毫米用于干燥操作。烤箱是来自联邦大学的技术研究中心,侵蚀Owerri (FUTO)。每组标本的干燥温度1250 c为1小时,之后各自的重量测量。粘土样品然后冲进电窑和加热温度较低1250 c,温度的增加,发射后12000 c 48小时。样本中冷却炉点火后48小时。两条平行线之间的距离确定后烘干L1和L2射击。
测定post-fired体积收缩,显气孔率和吸水率
V Post-fired体积收缩,使用公式的计算:
在哪里
L =原来的长度(毫米)
L1 =干长度(毫米)
L2 =解雇长度(毫米)
显气孔率和吸水率测定使用传统的标准技术。(7]
化学分析的结果Olokoro粘土所示表1。最表表明,粘土是由二氧化硅,氧化铝,Na2O是最贫穷的成分。
实验结果(表2)表明,减少PFVS导致显气孔率增加,WAC。这意味着inter-particle间距增加(减少PFVS)允许增加吸水,显气孔率增加的结果。这与以往的研究结果是一致的(4]。
表2:WAC PFVS和显气孔率的变化
表2表明,随着粘土粒度的增加,PFVS减少,导致增加显气孔率和吸水能力。这也是按照过去的研究(2]。
从这个研究被用于实验数据生成模型公式。计算分析数据所示表2,引发了表3这表明;
Tabale 3:变化ϑ- 39.256和- 0.3988¢°- 0.3789ξ
介绍S的值,K和N到方程(5)减少;
在哪里
(ϑ)=后发射体积收缩(%)
(¢°)=显气孔率(%)
(ζ)=吸水能力(%)
S = 39.256 K = 0.3988, N = 0.3789。这些都是经验常数(决定使用C-NIKBRAN [8]
考虑一个矩形形状的粘土产品长度49毫米,宽17毫米,宽度9毫米暴露在干燥在烤箱在轻微湿条件,然后发射炉。最初,大气中的氧含量是假定。大气压力被认为是作用于粘土样品在干燥过程中(因为炉不是密封的)。粘土颗粒的大小是使用< 100、100 - 300和300 - 1000μm权重的粘土和粘结剂(膨润土)使用(每个矩形产品)分别为100 g和10 g。量的水用于混合是6%(总重量)。烘箱干燥和烧结温度是125和12000 c用于分别1和48小时。蒸发表面面积是833平方毫米。样品冷却时间为48小时。
边界条件是:大气中的氧含量的顶部和底部粘土样品因为他们是干燥的大气条件下。没有外力由于压缩或张力应用于干燥粘土。的粒子和矩形形状的粘土产品采取对称。
方程(7)派生模型。模型的有效性是深深地扎根在方程(6)方程两边的位置相应的近似相等。表3也同意方程(6)后的值ϑ- 39.256和- 0.3988¢0.3789°ξ正确评价的实验结果表2。
此外,派生模型通过比较验证模型预测吸水,从实验获得。这样做是利用第四度模型有效性测试技术(4日DMVTT);统计图形、计算和分析井斜。
标准误差(STEYX)
标准错误发生在预测PFVS WAC的每个值和显气孔率视为获得实验和派生模型分别为0.0842和0.0010 & 0.0834和0.0011%。标准错误是2003年评估使用Microsoft Excel版本。
相关性(CORREL)
PFVS之间的相关系数和WAC &显气孔率进行评估从派生模型和实验的结果,考虑到确定系数R2无花果。2 - 5。2003年评估是使用Microsoft Excel版本。
图1:(a) (b) Olokoro膨润土粉粘土(开采)(c)干Olokoro粘土(d)干Olokoro粘土与膨润土混合
图2:确定系数PFVS和显气孔率之间获得实验
图3:确定系数PFVS和显气孔率之间从派生模型获得
图4:确定系数PFVS和WAC之间获得实验
图5:确定系数PFVS和WAC之间从派生模型获得
评估的相关性所示表4和表5。这些评估结果表明,派生模型显著预测是可靠的,因此有效的考虑它与实际实验结果直接协议。
表4:比较的相关性评估派生模型预测和基于WAC ExD结果
表5:比较派生的相关评价模型预测ExD基于明显的孔隙度
比较图形的分析无花果,6和7显示非常接近校准曲线的实验(ExD)和模型预测(MoD) PFVSs。
图6:比较PFVSs(相对于显气孔率)从实验和派生模型获得
图7:比较PFVSs(相对于WAC)从实验和派生模型获得。
此外,这些曲线的对齐程度表明之间的直接协议实验和模型预测PFVS。
派生模型的有效性也验证了通过应用回归模型(Reg)(2003年最小平方法使用Excel版本)在预测实验结果的趋势。
的比较分析无花果,8和9显示非常接近PFVS校准曲线和区域覆盖,准确地翻译成显著相似趋势数据点的分布实验(ExD),派生模型(MoD)和回归模型预测(ReG) PFVS的结果。
图8:3 d的比较PFVSs(相对于显气孔率)从实验中,获得派生模型和回归模型。
图9:3 d的比较PFVSs(相对于WAC)从实验中,获得派生模型和回归模型。
此外,(从相关性计算无花果,8和9PFVS之间)和WAC &显气孔率的结果回归模型分别给了0.9999和1.0000。这些值的协议与实验和派生模型预测结果。标准错误发生在预测PFVS WAC的每个值和显气孔率视为获得回归模型分别为0.0033和4.2286 x的纯%。
模型预测的偏差Dv, PFVS从相应的给出了实验结果
在哪里
ϑExD和ϑMoD PFVS分别从实验和派生模型。
PFVS从实验获得的关键分析和推导模型显示了模型预测的低偏差值相对于实验中获取的值。这是归因于这样一个事实:粘土的表面特性和物理化学的粘土和粘结剂之间的相互作用中扮演了重要的角色收缩时没有考虑模型公式。这就需要校正因子的引入,使模型预测PFVS与相应的实验值。
井斜的分析表6表明,模型预测的精确最大偏差PFVS从实验结果是5.57%。这总是翻译成超过94%操作信心派生模型以及超过0.94 WAC的有效响应系数和显气孔率的PFVS砖。
表6:偏差的变化与WAC和显气孔率有关
考虑方程(9)和批判性的分析表6表明,至少和最高震级的偏差的模型预测PFVS(从相应的实验值)- 4.35和5.57%。表6表明,这些偏差对应PFVSs: 23.7398和24.2022%,WAC: 17.29和16.68%,以及明显的孔隙度:分别为22.48和21.90%。
校正因子,Cf是由模型预测结果
关键的分析无花果。10、11和表6表明该评估修正因素负偏差所示的方程(9)和(10)。
图10:变化的校正因子的模型预测PFVS(相对于显气孔率)
图11:Repalce
校正因子照顾的疏忽操作贡献表面性质的粘土和粘土之间的物理化学相互作用和粘结剂在收缩实际上扮演了至关重要的作用。模型预测结果偏离了这些实验的,因为这些贡献并没有被认为是在模型公式。引入相应的值的Cf精确方程(10)到模型给出了相应的实验PFVS的价值观。
无花果,10和11还表明,至少和最高校正因子(模型预测PFVS) + 4.35和+ 5.57%。由于校正系数是负的偏差见方程(9)和(10),表6,无花果,10和11表明这些高亮显示校正因素对应PFVSs: 23.7398和24.2022%,WAC: 17.29和16.68%,以及明显的孔隙度:分别为22.48和21.90%。
非常相关的状态偏差的模型预测结果与实验值的大小。相关的先前迹象表明偏差的值(负号)赤字或盈余(积极的迹象)。
砖是由粘土在建筑施工中的应用。结果从实验和模型预测表明,减少PFVS导致显气孔率增加,WAC。这意味着inter-particle间距增加(减少PFVS)允许增加吸水,显气孔率增加的结果。派生的预测模型的有效性是根植于核心表达式ϑ- 39.256 = - 0.3988 A¢0.3789°ξ的双方表达相应的近似相等。评价结果表明,标准错误发生在预测PFVS WAC的每个值和显气孔率考虑,从实验获得,派生模型和回归模型分别为0.0842,0.0010和0.0033 & 0.0834、0.0011和4.2286倍的纯分别为%。此外PFVS之间的相关性和WAC &显气孔率从实验获得,派生模型和回归模型均> 0.97。的最大偏差模型预测水吸收(实验结果)不到5.57%。这个翻译成超过94%操作信心派生模型以及超过0.94 WAC的有效响应系数和显气孔率的PFVS砖。
