ISSN 0021-3454 (печатная версия)
ISSN 2500-0381 (онлайн версия)
Меню

4
Содержание
том 67 / Апрель, 2024
СТАТЬЯ

DOI 10.17586/0021-3454-2023-66-6-483-488

УДК 620.194.2

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА КОРРОЗИИ АРМАТУРЫ В ЖЕЛЕЗОБЕТОННОЙ КОНСТРУКЦИИ НА ОБЪЕКТЕ ТРАНСПОРТНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ

Коробейников А. Г.
Санкт-Петербургский филиал учреждения Российской академии наук «Институт Земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн им. Н.В.Пушкова РАН», Университет ИТМО, Санкт-Петербург, 197101, Российская Федерация; заместитель директора по науке


Ткалич В. Л.
Университет ИТМО; профессор


Пирожникова О. И.
Университет ИТМО; канд. техн. наук


Читать статью полностью 
Ссылка для цитирования : Коробейников А. Г., Ткалич В. Л., Пирожникова О. И. Моделирование процесса коррозии арматуры в железобетонной конструкции на объекте транспортной инфраструктуры // Изв. вузов. Приборостроение. 2023. Т. 66, № 6. С. 483—488. DOI: 10.17586/0021-3454-2023-66-6-483-488.

Аннотация. Для того чтобы иметь возможность прогнозировать безопасное состояние железобетонных конструкций на объектах транспортной инфраструктуры, очень важно знать направления раскрытия трещин в бетоне. Появление трещин обусловлено процессами коррозии, т.е. образованием гидратированной окиси железа (гидроксид железа) и увеличением ее количества на арматуре. Особенно опасны случаи, когда железобетонные конструкции изготовлены с нарушением требований. Рассмотрен случай применения различных по диаметру стержней стальной арматуры. Представленные результаты расчетов, полученные при помощи математического моделирования нелинейного поведения процессов коррозии и следующих вследствие этого деформации и разрушения структуры бетона, показывают модельные формы и направленность раскрытия трещин.
Ключевые слова: арматура, деформация, железобетонная конструкция, коррозия, математическое моделирование, уравнение Нернста—Планка, трещина, физико-химические реакции

Список литературы:
  1. Васильев А. И. Оценка коррозионного износа рабочей арматуры в балках пролетных строений автодорожных мостов // Бетон и железобетон. 2000. № 2. С. 20—23.
  2. Лихачев В. А., Глушков Е. Д. Коррозия и защита строительных конструкций: учеб. пособие. Киров: ВятГУ, 2012. 96 с.
  3. Россина Н. Г., Попов Н. А., Жилякова М. А., Корелин А. В. Коррозия и защита металлов. В 2 ч. Ч. 1. Методы исследований коррозионных процессов: учеб.-метод. пос. Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2019. 108 с. [Электронный ресурс]: .
  4. Полак А. Ф. Моделирование коррозии железобетона и прогнозирование его долговечности // Итоги науки и техники. Коррозия и зашита от коррозии. Т. XI. М.: ВИНИТИ, 1986. С. 136—180.
  5. Полак А. Ф. Физико-химические основы коррозии железобетона. Уфа: УНИ, 1982. 76 с.
  6. Бенин А. В., Невзоров Н. И. Оценка коррозионного износа рабочей арматуры в железобетонных элементах по величине раскрытия трещины в защитном слое бетона // Строит. механика инж. конструкций и сооружений. 2007. № 3. С. 48—52.
  7. Tournassat C., Steefel C. I., & Gimmi T. Solving the Nernst-Planck equation in heterogeneous porousmedia with finite volume methods: Averaging approaches at interfaces // Water Resources Research. 2020. Vol. 56. Р. e2019WR026832. https://doi.org/10.1029/2019WR026832.
  8. Демирчян К. С., Нейман Л. Р., Коровкин Н. В., Чечурин В. Л. Теоретические основы электротехники. Т. 1. СПб: Питер, 2003. 463 с. [Электронный ресурс]: academics/Tab7/Tab2/%D0%A2%D0%9E%D0%AD%20%D1%87.1.pdf>.
  9. Гришенцев А. Ю., Коробейников А. Г. Алгоритм поиска, некоторые свойства и применение матриц с комплексными значениями элементов для стеганографии и синтеза широкополосных сигналов // Журнал радиоэлектроники. 2016. № 5. С. 9.
  10. Коробейников А. Г., Гришенцев А. Ю., Святкина М. Н. Применение интеллектуальных агентов магнитных измерений для мониторинга объектов железнодорожной инфраструктуры // Кибернетика и программирование. 2013. № 3. С. 9—20.
  11. Korobeynikov A. G., Grishentsev A. Y., Velichko E. N., Aleksanin S. A., Fedosovskii M. E., Bondarenko I. B., Korikov C. C. Calculation of Regularization Parameter in the Problem of Blur Removal in Digital Image // Optical Memory & Neural Networks (Information Optics). 2016. Vol. 25, N 3. Р. 184—191.