Modeling of Heat Transfer in Massive Concrete Foundations Using ۳D-FDM
محل انتشار: ژورنال مهندسی عمران، دوره: 9، شماره: 10
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 149
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CEJ-9-10_005
تاریخ نمایه سازی: 2 اردیبهشت 1403
چکیده مقاله:
Analyzing and modeling the thermal behavior of mass concrete elements has been widely investigated by several researchers. Lately, many contemporary finite element packages have embedded modules for analyzing thermal behavior. Unfortunately, these packages are quite complex and require experts to be properly implemented. This paper proposes a simple and practical approach using the ۳D-Finite Difference Model (۳D-FDM) developed by MS-Excel to overcome the complexity of the other FE models. The model is utilized to predict the thermal behavior of actual bridge pile caps (۳D model) rather than the previously developed ۲D models in earlier research. The results of the analysis are compared with the concrete temperatures that were experimentally obtained from the site. Site data was collected using ۱۸ thermocouple probes (K type) that were installed in two pile caps. These thermocouples were installed before concrete pouring to monitor the temperatures generated due to the exothermic reaction of the cement, which occurs during casting and the maturity period of concrete. The readings were registered every ۳ hours for ۷ days after concrete placement. This research provides a comparison between the recorded site data and the thermal analysis based on the proposed ۳D-FDM. Results proved that concrete temperature time histories at different locations of the bridge pile caps could be properly predicted using the developed ۳D-FDM. Doi: ۱۰.۲۸۹۹۱/CEJ-۲۰۲۳-۰۹-۱۰-۰۵ Full Text: PDF
کلیدواژه ها:
نویسندگان
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :