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第 20 卷 第 7 期2023 年 7 月铁道科学与工程学报Journal of Railway Science and EngineeringVolume 20 Number 7July 2023细骨料对板式轨道充填层SCC性能的影响莫文波1，马昆林1，徐占军2，张威振2，龙广成1，曾晓辉1，唐卓1(1.中南大学 土木工程学院，湖南 长沙 410075；2.湖南中大设计院有限公司，湖南 长沙 410075)摘要：为研究细骨料对板式轨道充填层自密实混凝土(Self-compacting concrete，SCC)性能的影响，测试了不同级配的细骨料对SCC经时扩展度、含气量、抗压强度、电通量和应力应变关系的影响，并建立了基于细骨料算术平均粒径的SCC本构模型。结果表明，细骨料中0.15 mm以下与0.150.3 mm粒径区间颗粒含量和相对比例对SCC的工作性能有重要影响，对抗压强度和电通量有一定影响。相比0.150.3 mm颗粒，0.15 mm以下粒径区间颗粒对工作性能影响更大，0.15 mm以下颗粒含量较高时，SCC的流动性经时损失显著增大。粒径为00.3 mm的颗粒含量增加，SCC的扩展度降低，扩展度经时损失增加，抗压强度增加，电通量降低，对含气量影响不显著。相比细度模数，算术平均粒径更能反映细骨料中细颗粒含量对SCC工作性能的影响。随细骨料算术平均粒径增加，SCC初始扩展度呈线性增加，扩展度经时损失呈幂函数降低。在本文配合比条件下，充填层SCC细骨料算术平均粒径在0.2050.276范围时，能够保证SCC的工作性能和相应的力学性能。基于细骨料算术平均粒径建立的SCC应力应变关系与试验结果较为符合，模型上升段参数和下降段参数与细骨料算术平均粒径分别呈现二次函数和线性函数关系，分别反映了SCC的弹性模量和脆性，上升段参数值越大，SCC弹性模量越大，下降段参数值越大，SCC脆性越大。关键词：自密实混凝土；细骨料；级配；工作性能；硬化性能；本构模型中图分类号：TU528 文献标志码：A 开放科学(资源服务)标识码(OSID)文章编号：1672-7029（2023）07-2467-12Effect of fine aggregate on performance of slab track filling layer SCCMO Wenbo1,MA Kunlin1,XU Zhanjun2,ZHANG Weizhen2,LONG Guangcheng1,ZENG Xiaohui1,TANG Zhuo1(1.School of Civil Engineering,Central South University,Changsha 410075,China;2.Hunan Zhongda Design Institute Co.,Ltd.,Changsha 410075,China)Abstract:In order to study the effect of fine aggregate on filling layer self-compacting concrete(SCC),the effects of different grade of fine aggregate on SCC slump flow,air content,compressive strength,electric flux and stress-strain relationship were tested.The SCC constitutive model based on arithmetic average particle size of 收稿日期：2022-06-29基金项目：国家自然科学基金资助项目(51678569)；湖南省自然科学基金资助项目(2022JJ30732)；长沙市自然科学基金资助项目(KP2202098)；中南大学-湖南中大设计院有限公司开放课题(KJ-2021-02)通信作者：马昆林(1976)，男，云南昆明人，教授，博士，从事高性能混凝土材料方面的研究；E-mail：DOI:10.19713/ki.43-1423/u.T20221301铁 道 科 学 与 工 程 学 报2023 年 7月fine aggregate arithmetic average particle size was established.Results show that the total content and relative ratio of particle size 0.150.3 mm and below 0.15 mm in fine aggregate have an important effect on the workability,and some influence on strength and electric flux of SCC.Compared with 0.150.3 mm particles in fine aggregate,particle size below 0.15 mm has a greater influence on workability.When the content of particles below 0.15 mm is high,the fluidity loss of SCC increases significantly.With the increase of 00.3 mm particle size,SCC slump flow decreases,compressive strength increases,electric flux decreases.The effect on gas content is not significant,but the loss of slump flow over time increases.Compared with fineness modulus,arithmetic average particle size can better reflect the influence of fine particle content in fine aggregate on SCC workability.With the increase of fine aggregate arithmetic average particle size,the initial slump flow of SCC increased linearly,slump flow loss decreased as a power function.The SCC stress-strain relationship established based on fine aggregate arithmetic average particle size have a high correlation with the test curves The model upstage parameters and downstage parameters show quadratic function and linear function relationship with fine aggregate arithmetic average particle size,respectively,reflecting the elastic modulus and brittleness of SCC respectively.The higher the value of Upstage parameters,the greater the elastic modulus of SCC,and the higher the value of downstage parameters,the greater the brittleness of SCC.Key words:self-compacting concrete;fine aggregate;gradation;workability;hardenability;constitutive modelCRTS型板式轨道由我国自主研发，且是目前我国设计时速300 km及以上高铁采用的主要轨道结构形式1。自密实混凝土(Self-compacting concrete，SCC)是该轨道结构充填层的关键材料，其施工质量对轨道结构的稳定性、平顺性和耐久性有重要影响24。细骨料是SCC的重要原材料，由于受铁路沿线环境条件等多因素影响，细骨料级配和颗粒含量常出现较大波动，导致SCC工作性不稳定，严重影响施工质量。因此，掌握细骨料对SCC性能的影响，对确保充填层SCC的施工稳定性有重要的意义。级配是细骨料的重要性能指标，级配好的细骨料，颗粒搭配合理，空隙率小，有利于发挥其润滑和填充作用，提高混凝土工作性能和硬化性能。国内外学者基于细骨料的颗粒级配开展了相关研究。ALI5采用不同细度模数(Mx)的细骨料制备了 SCC，发现随 Mx增加，高强和普通SCC的流动性能、通过性能和抗离析性能均降低，抗压强度先增加后降低。RANGARAJU等6研究表明，随Mx降低，水泥基体和骨料间的界面过渡区增加，但对混凝土的抗压强度、动弹模和快速氯离子渗透性无显著影响。KARADUMPA等7采用MTM，JDD和CPM堆积密度模型评价细骨料级配，发现按照CPM模型设计的细骨料级配堆积空隙率最小，混凝土抗压强度较高。CHEN等8研究了机制砂中微粉含量(0.075 mm)和亚甲蓝值对混凝土性能的影响，发现较低亚甲蓝值的微粉可改善新拌混凝土的和易性、抗压强度、氯离子渗透性能和抗冻融循环性能。ZHANG等9采用比表面积定量表征砂的级配，提出了基于细骨料比表面积和砂率的双因素净浆流变阈值预测公式。研究表明，合适的级配指标可较好地表征细骨料对混凝土性能的影响，细骨料级配表征参数有细度模数、平均粒径、算术平均粒径(dcea)、比表面积、分型维数以及实际级配与理想级配的偏差值等量化方法914。我国规范中常用的Mx指标受粗颗粒影响大，而dcea指标受细颗粒(00.3 mm)影响较大6。细骨料级配表征方法较多，不同表征参数计算方法相差较大，有必要探究细骨料不同粒径颗粒含量对混凝土性能影响。因此，本文研究细骨料不同粒径颗粒含量以及Mx和dcea参数对充填层SCC的扩展度(SF)、含气量、抗压强度、电通量和应力应变关系的影响，并建立基于细骨料 dcea的SCC本构模型，以期为进一步掌握细骨料对充填层SCC性能的影响和板式轨道材料的高质量制备提供依据。1 原材料及试验方法1.1原材料水泥(C)：海螺集团湖南有限公司生产P.O 42.52468第 7 期莫文波，等：细骨料对板式轨道充填层SCC性能的影响普通硅酸盐水泥，其化学和物理性质如表1所示。细骨料(S)：产自湖南汨罗江，各粒径的形貌照片见图1，基本物理性能指标见表2。水(W)：试验拌合用水为自来水。聚羧酸高性能减水剂(SP)：其减水率为 30.5%，含固量 33.1%。矿粉(SL)：级别为S95。黏改剂(VMA)：由安徽中铁工程材料有限公司提供。膨胀剂(UEA)：采用II型膨胀剂。表1 水泥的化学和物理性质Table 1 Chemical and physical properties of cement材料水泥含量/%(按质量)SiO220.58Al2O34.97Fe2O33.76CaO63.57MgO2.11SO32.90烧失量1.40比表面积/(m2kg1)355(a)4.759.5 mm；(b)2.364.75 mm；(c)1.182.36 mm；(d)0.61.18 mm；(e)0.30.6 mm；(f)0.150.3 mm；(g)00.15 mm图1不同粒径细骨料颗粒形貌照片Fig.1Picture of fine aggregate particles with different particle sizes2469铁 道 科 学 与 工 程 学 报2023 年 7月1.2配合比及试验方法将细骨料烘干后筛分，配制成不同级配细骨料，然后制备 SCC，具体分为 SCC1SCC6。首先，设置 SCC1，SCC3，SCC5 和 SCC6 组中细骨料0.6 mm以上粒径颗粒级配均相同，0.6 mm以下粒径颗粒不同。00.15 mm粒径颗粒含量依次为0，1.1%，0 和 10%；0.150.3 mm 粒径颗粒含量依次为 4.1%，11.2%，23.1%和 2.3%；00.3 mm粒径颗粒总含量依次为 4.1%，12.3%，23.1%和12.3%。可根据试验结果对比分析，探究细骨料00.15 mm和 0.150.3 mm粒径颗粒含量及其相对比例对SCC性能的影响。其次，设置 SCC2，SCC3 和 SCC4 组细骨料00.15 mm 粒径颗粒含量相等，均为 1.1%，且SCC2SCC4组细骨料的0.69.5 mm范围内各粒径区间颗粒含量均依次减少，0.150.6 mm粒径范围内各粒径区间颗粒均依次增加。可根据试验结果对比分析，探究细骨料0.15 mm以下粒径颗粒含量不变，0.15 mm以上粒径颗粒变化对SCC性能的影响。表3是各组细骨料分计筛余百分率。各组细骨料的筛分曲线见图2。表4是充填层SCC配合比。分别测试各组SCC在10，30和60 min的SF，含气量以及T500，然后成型进行标养，分别测试 3 d 和 56 d 抗压强度、56 d电通量和56 d应力应变曲线。试验步骤详见高速铁路CRTS型板式无砟轨道自密实混凝土(Q/CR 5962017)15、普通混凝土拌合物性能试验方法标准(GB/T 500802016)16和混凝土物理力学性能试验方法标准(GB 500812019)17。表2天然河砂主要性能指标Table 2Main performance indexes of natural river sand粒径/mm4.759.52.364.751.182.360.61.180.30.60.150.300.15堆积密度/(gcm3)1.531.521.511.51.491.451.42表观密度/(gcm3)2.612.632.642.642.662.652.71空隙率/%41.3842.2142.843.1843.9845.2847.6含泥量/%0.440.320.531.071.92.1733.26图2SCC细骨料级配曲线Fig.2SCC fine aggregate gradation curves表3 细骨料分计筛余百分率及细度模数Table 3 Fine aggregate percentage retained and fineness modulus组别SCC1SCC2SCC3SCC4SCC5SCC6分计筛余百分率/%4.75 mm3.87.53.82.53.83.82.36 mm10.714.510.7510.710.71.18 mm13.61713.612.513.613.60.6 mm16.91316.92016.916.90.3 mm513742.7453242.70.15 mm4.19.911.213.923.12.30 mm01.11.11.1010Mx2.752.852.652.452.552.56表4SCC配合比Table 4SCC mix proportionkg/m3水泥346矿粉105膨胀剂42黏改剂30高效减水剂7.85细骨料798粗骨料(510)306粗骨料(1016)461水1752470第 7 期莫文波，等：细骨料对板式轨道充填层SCC性能的影响2 细骨料级配表征方法2.1细度模数根据建筑用砂(GB/T14684)，细度模数指标采用式(1)计算：Mx=A2+A3+A4+A5+A6-A1100-5A1(1)式中：A1A6 依次表示4.75，2.36，1.18，0.6，0.3和 0.15 mm粒径筛孔累计筛余百分率。由式(1)可知，该式对细骨料中较粗粒径颗粒含量进行了多次累加，强化了公式中粗颗粒含量的作用，而细骨料中细颗粒对Mx指标的影响则不显著，因此细度模数并不能全面反映细骨料级配中细颗粒(00.15 mm和0.150.3 mm)的含量变化。2.2算术平均粒径细骨料的算术平均粒径(dcea)可采用粉体算术平均粒径公式计算而得10，如式(2)所示：dcea=0.079m2+0.319m3+1.262m4+4.938m5+19.753m6+177.778m70.022 2m2+0.180m3+1.428m4+10.974m5+87.791m6+2 370.370m7(2)式中：假设细骨料颗粒为球形，各筛内颗粒直径为 上 下 两 筛 孔 直 径 平 均 值。m1m7表 示 04.75 mm各粒级筛余质量。由式(2)可知，该式分子和分母项均包含0.15 mm以下粒径颗粒筛余质量，且分子和分母项各粒径筛孔质量的系数随粒径减小而增加，细骨料颗粒粒径越小，对dcea值影响越大，其中0.15 mm以下粒径的颗粒质量将对dcea产生较大影响。由细度模数和式(1)计算得表5。由表 5 可知，SCC1 和 SCC2 组 Mx分别为 2.75和 2.85，相差不大，但 SCC1 和 SCC2 组 0.15 mm以下颗粒含量分别为 4.1%和 11.0%，dcea分别为0.379 7 和 0.152 8，差异明显。SCC5 和 SCC6 组0.6 mm粒径以上颗粒含量相同，但0.6 mm以下粒径颗粒含量差异较大，但SCC5和SCC6组Mx分别为2.55和2.56，难以区别，而SCC5和SCC6组dcea分别为0.266 3和0.084 4，差异显著。相比Mx，dcea对细骨料级配中细粒含量的变化较敏感，能够反映细骨料中细颗粒含量差异。3 结果及分析3.1工作性能3.1.1坍落扩展度图 3 是细骨料颗粒含量对 SCC 的 SF 的影响，左轴采用堆积柱状图表示各筛孔上细骨料分计筛余百分率，右轴表示SCC的经时SF。由图3可知，SCC1和SCC5组10 min的SF分别为700 mm和690 mm，静置60 min后，SF损失率分别为 5.0%和 10.1%。SCC3 与 SCC6 组 10 min的SF均为675 mm，静置60 min后，SCC6组SF显著低于 SCC3 组，降低了 25.1%。相比 SCC5 组，SCC6组10 min的SF降低了2.2%，60 min的SF降低了23.4%，SCC6组经时SF显著降低。00.15 mm和 0.150.3 mm 粒径颗粒小，体系比表面积大，含泥量较高，对SCC中减水剂和自由水吸附作用强，使SCC体系中有效减水剂和自由水含量减少。由图3还可知，SCC2，SCC3和SCC4组10 min的SF 分别为 685，675 和 675 mm，静置 60 min 后，SF分别为 635，630和 590 mm，SF损失率分别为8.0%，5.9%和 12.6%。00.15 mm 粒径区间颗粒含量不变时，仅变化0.15 mm以上粒径颗粒级配对SCC的初始SF和SF经时损失影响相对较小。以上表5级配表征指标计算值Table 5Value of gradation characterization index组别MxdceaSCC12.750.379 7SCC22.850.152 8SCC32.650.160 1SCC42.450.165 9SCC52.550.266 3SCC62.560.084 4图3细骨料颗粒含量对SCC的SF的影响Fig.3Effect of fine aggregate particle content on SCC SF2471铁 道 科 学 与 工 程 学 报2023 年 7月表明，细骨料中00.15 mm和0.150.3 mm的颗粒总量与相对比例对SCC的初始SF影响较小，但是对SF损失有重要影响，且相比0.150.3 mm颗粒，0.15 mm以下粒径颗粒含量对SF经时损失影响作用更大。图 4 是细骨料 Mx与 SCC 的 SF 的关系。由图4(a)和4(b)可知，Mx与SCC的SF和SF损失的散点数据均较为离散，拟合系数 R2分别为 0.247 0 和0.184 0，相关性不强。图 5 是细骨料 dcea与 SCC 的 SF 的关系。由图5(a)可知，10 min SCC的SF随dcea增加而呈线性增加，拟合程度较好。由图 5(b)可知，静置 60 min后，随dcea增加，SCC的SF损失呈现幂函数降低，R2为 0.814 3。随 dcea降低，细骨料中细粒含量增加，当 00.15 mm粒径颗粒含量较高时，60 min SCC的SF损失显著增加。相比Mx指标，dcea与SCC的SF拟合程度均显著较高，能够较好地反映细骨料级配变化对SCC扩展度的影响。由工程实践可知，当 SF 小于 690 mm 且 60 min SF 损失小于50 mm时，SCC具有较好的工作稳定性。因此，以SF=690 mm为临界值，根据拟合函数计算细骨料dcea为 0.276；以 60 min SF 损失 50 mm 为临界值，根据拟合函数计算细骨料dcea为0.205。可知，在本文配合比条件下，细骨料 dcea宜处于 0.2050.276范围内。3.1.2含气量图6是细骨料颗粒含量对SCC含气量的影响，左轴表示各筛孔上细骨料分计筛余含量，右轴表示 SCC含气量。由图6可知，各组SCC经时含气量变化范围均在2.92%5.60%之间，细骨料不同粒径区间的颗粒含量变化对SCC含气量的影响不显著。图7是细骨料Mx与SCC含气量的关系。图8是 dcea与 SCC 含气量的关系。由图 7 和图 8 可知，随Mx或dcea增加，10，30和60 min的SCC含气量均(a)SF；(b)SF损失图4细骨料Mx与SCC的SF的关系Fig.4Relationship between Mx and SCC SF(a)SF；(b)SF损失图5细骨料dcea与SCC的SF的关系Fig.5Relationship between fine aggregate dcea and SCC SF2472第 7 期莫文波，等：细骨料对板式轨道充填层SCC性能的影响在4%上下浮动，细骨料Mx和dcea与SCC含气量散点数据均较为离散，对SCC含气量均无显著影响，这是因为在每次测试含气量前，对SCC进行了30 s的搅拌，可能对测试结果造成了一定影响。3.2抗压强度图 9 为细骨料颗料含量对 SCC 抗压强度的影响，左轴采用堆积柱状图表示各筛孔上细骨料分计筛余百分率，右轴表示SCC的抗压强度。由图9可知，SCC1和SCC3组3 d抗压强度分别为28.2 MPa和 26.6 MPa，56 d 抗压强度分别为 43.2 MPa 和44.0 MPa，相差较小。相比SCC3，SCC5组3 d抗压强度增加了27.8%，56 d抗压强度增加了19.5%；SCC6组3 d抗压强度增加了14.7%，56 d抗压强度增加了15.0%。SCC5和SCC6组中00.3 mm粒径颗粒总量较高，SCC黏聚性较好，改善了细骨料的密实填充效果，有利于提高 SCC 强度。相比SCC3，SCC2 组 3 d 抗压强度降低了 1.9%，SCC4组增加了3.0%，SCC2和SCC4组56 d抗压强度分别增加了0.7%和2.5%。这表明细骨料00.15 mm粒径颗粒含量相等且较低时，细骨料0.15 mm以上粒径级配变化对SCC强度影响较小。3.3电通量图10是细骨料颗粒含量对SCC电通量的影响，左轴采用堆积柱状图表示标准筛各筛孔上细骨料分计筛余百分率，右轴表示SCC的电通量。由图10可知，SCC1SCC6组电通量均低于1 000 C，抗氯图6细骨料颗粒含量对SCC含气量的影响Fig.6Influence of fine aggregate particle content on SCC air content图7细骨料Mx和SCC含气量的关系Fig.7Relationship between fine aggregate Mx and SCC air content图8细骨料dcea和SCC含气量的关系Fig.8Relationship between fine aggregate dcea and SCC air content图9细骨料颗粒含量对SCC抗压强度的影响Fig.9Effect of fine aggregate particle content on SCC compressive strength2473铁 道 科 学 与 工 程 学 报2023 年 7月离子渗透性能均较强。SCC1，SCC3，SCC5 和SCC6组电通量依次为632，675，604和614C。相比SCC1，SCC5和SCC6组电通量分别降低了4.4%和2.8%；相比SCC3，SCC5和SCC6组电通量分别降低了 10.5%和 9.2%；相比 SCC2 组，SCC3 和SCC4组电通量依次降低了0.4%和10.5%。结果表明，细骨料级配中 00.3 mm 粒径颗粒含量较高时，SCC密实程度增加，电通量降低，但影响程度很小。3.4应力应变曲线图11是细骨料颗粒含量对SCC应力应变关系的影响。由图 11可知，随细骨料 00.3 mm粒径细颗粒含量增加，SCC峰值应力增加，峰值应变先增加后降低，应力应变曲线上升段斜率逐渐降低，下降段均表现出较大的脆性。进一步对SCC应力应变试验曲线进行分析，求出特征参数，见表6。其中，fp为峰值应力，p为峰值应变，E为弹性模量，采用=0.4fp的割线模量作为SCC的弹性模量。由表 6可知，相比 SCC1，SCC2SCC6组的峰值应力依次增加了6.2%，11.4%，4.3%，9.3%和 19.0%；SCC2，SCC3和 SCC6峰值应变依次增加了 2.2%，14.2%和 5.2%；SCC4 和 SCC5 组峰值应变均降低了1.5%，SCC2，SCC5和SCC6组弹性模 量 依 次 增 加 3.3%，4.9%和 13.0%；SCC3 和SCC4组弹性模量降低了 5.8%和 1.0%。表明细骨料级配对SCC应力应变特征参数有一定影响。3.4.1应力应变全曲线方程本文采用赵秋红等18研究中应用的应力应变全曲线方程，并基于此模型建立关于细骨料性能参数的SCC混凝土单轴受压本构方程，见式(3)和式(4)。其中，x表示实测应力应变曲线应变与峰值应变的比值；y表示实测应力应变曲线应力与峰值应力的比值；a和b分别表示上升段和下降段方程参数。y=ax+(3-2a)x2+(a-2)x3 0 x1(3)y=xb(x-1)2+x x1(4)3.4.2模型参数的物理意义图12是上升段参数a和下降段参数b对本构关系的影响。由图12(a)可知，随参数a增加，上升段曲线由“S”型曲线逐渐变为凸性曲线，根据弹性模量定义，参数 a主要反映了混凝土的弹性模量，a 越大，则应力应变曲线上升段斜率越大，表6应力应变曲线特征参数Table 6Characteristic parameters of stress-strain curve组别SCC1SCC2SCC3SCC4SCC5SCC6fp/MPa44.1846.9349.2046.0652.5948.30p/1031.341.371.531.321.411.32E/GPa34.5935.7332.5734.2439.0836.30图11细骨料颗粒含量对SCC应力应变曲线的影响Fig.11Influence of fine aggregate particle content on SCC stress-strain curves图10细骨料颗粒含量对SCC电通量的影响Fig.10Effect of fine aggregate particle content on SCC electric flux2474第 7 期莫文波，等：细骨料对板式轨道充填层SCC性能的影响SCC弹性模量越大。由图12(b)可知，随参数b增加，下降段曲线顶点位置不变，整体曲线向下偏移，初始下降阶段斜率迅速增加，且曲线稳定收敛段也逐渐降低，因此参数b主要反映了混凝土脆性，b值越大，SCC脆性越大，应力达到峰值后迅速破坏。3.4.3模型参数计算及验证将图11中应力应变数据代入式(3)和式(4)中，拟合得到参数a和b，计算结果见表7。将参数a与Mx进行二次多项式拟合，参数b与Mx进行线性拟合，得到以细骨料Mx为自变量的函数。图13是模型参数与Mx的关系。由图13可知，Mx与上升段模型参数a和下降段参数b散点数据均较为离散。图14为模型参数与细骨料dcea的拟合关系。由图14(a)可知，随dcea增加，上升段参数a先增加后降低，R2为0.870 5，相关性较强，表明当细骨料dcea较小时，SCC弹性模量低，峰值应变较大，而当dcea较大时，SCC弹性模量较大，峰值应变较小。由图14(b)可知，随dcea增加，下降段参数b呈现线性增加的趋势，相关性较强，表明 dcea较小时，SCC脆性较小，而当dcea较大时，SCC达到峰值应力后强度迅速降低，脆性较大。为研究细骨料dcea与SCC本构模型的关系，将细骨料dcea以及模型参数a和b与dcea的变化函数代入式(3)和式(4)中进行修正，并将修正后的模型曲线与试验曲线对比，对比结果如图15所示，结果表明模型计算曲线和试验曲线较为符合。因此，本文建立的本构模型能够较好地描述不同dcea细骨料SCC力学性能变化情况。(a)上升段参数a；(b)下降段参数b图12模型参数对模型的影响Fig.12Influence of model parameters on the model表7本构模型参数Table 7Constitutive model parameters组别SCC1SCC2SCC3a0.396 50.422 80.295 9b29.176 617.975 017.935 0组别SCC4SCC5SCC6a0.332 40.513 00.107 5b14.343 119.554 913.554 9(a)上升段参数a；(b)下降段参数b图13模型参数与细骨料Mx的关系Fig.13Relationship between model parameters and Mx2475铁 道 科 学 与 工 程 学 报2023 年 7月4 结论1)细骨料中 0.3 mm 以下粒径颗粒含量及 00.15 mm 和 0.150.3 mm 粒径颗粒之间的比例对SCC 工作性能有显著影响，且相比 0.150.3 mm粒径颗粒，0.15 mm以下颗粒含量的影响更大。随0.3 mm 以下颗粒含量增加，SCC 流动性下降，0.15 mm以下颗粒含量较高时，SCC的流动性经时损失显著增大。细骨料中细粒含量变化对dcea指标的影响较为显著，采用dcea指标能较好地反映细粒含量对SCC工作性的影响，且在本文的配合比条件下，SCC 的细骨料 dcea值宜在 0.2050.276 范围内。2)细骨料细粒含量对SCC强度和耐久性能有一定影响，适量增加细骨料中00.3 mm粒径颗粒含量，有利于改善SCC密实程度，提高抗压强度，(a)上升段参数a；(b)下降段参数b图14模型参数与细骨料dcea的关系Fig.14Relationship between model parameters and dcea(a)SCC1；(b)SCC2；(c)SCC3；(d)SCC4；(e)SCC5；(f)SCC6图15试验曲线和模型曲线Fig.15Test curves and model curves2476第 7 期莫文波，等：细骨料对板式轨道充填层SCC性能的影响降低电通量。3)建立了基于细骨料dcea的SCC本构模型，该模型对不同细骨料级配下SCC的应力应变曲线拟合程度较好。上升段参数 a反映了 SCC的弹性模量，且弹性模量随a值增加而增大；下降段参数b反映了 SCC 达到峰值应力后的破坏速率，反映SCC的脆性，且 SCC脆性随 b值增加而增大。随dcea增加，参数a呈现先增加后降低的二次函数变化趋势，参数b呈现线性增加趋势。参考文献：1熊嘉阳,沈志云.中国高速铁路的崛起和今后的发展J.交通运输工程学报,2021,21(5):629.XIONG Jiayang,SHEN Zhiyun.Rise and future development of Chinese high-speed railwayJ.Journal of Traffic and Transportation Engineering,2021,21(5):629.2ZHANG Xuhui,ZHANG Sulin,LUO Yuming,et al.Effects of interface orientations on bond strength between old conventional concrete and new self-consolidating concreteJ.ACI Structural Journal,2020,117(5):191201.3马昆林,万镇昂,龙广成,等.板式轨道充填层SCC疲劳损伤本构模型J.铁道学报,2020,42(11):139145.MA Kunlin,WAN Zhenang,LONG Guangcheng,et al.Fatigue damage constitutive model of slab track filling layer SCCJ.Journal of the China Railway Society,2020,42(11):139145.4XIE Yuetao,CORR D J,CHAOUCHE M,et al.Experimental study of filling capacity of self-compacting concrete and its influence on the properties of rock-filled concreteJ.Cement and Concrete Research,2014,56:121128.5ALI A.Behavior of self-compacting concrete with different fineness moduli of fine aggregateJ.Al-Nahrain Journal for Engineering Sciences,2017,20(2):452461.6RANGARAJU P R,OLEK J,DIAMOND S.An investigation into the influence of inter-aggregate spacing and the extent of the ITZ on properties of Portland cement concretesJ.Cement and Concrete Research,2010,40(11):16011608.7KARADUMPA C S,PANCHARATHI R K.Influence of gradation of aggregates using particle packing methods on strength and microstructure of blended cement mortarsJ.Materials Today:Proceedings,2022,61:174186.8CHEN Xiao,GUO Yuguang,LI Ben,et al.Coupled effects of the content and methylene blue value(MBV)of microfines on the p