盐渍地区抗腐蚀混凝土耐久性试验研究

研发了适用于西北盐渍地区特殊地质水文环境的掺有粉煤灰和高效减水剂的耐腐蚀双掺混凝土.在实验室对混凝土的抗腐蚀、抗渗、抗碳化、抗冻融性能进行了试验,并在盐渍地区对混凝土的抗腐蚀和抗渗性能进行了现场试验.通过试验得出了粉煤灰掺量与各混凝土耐久性能指标之间的关系.在混凝土中掺加粉煤灰和减水剂的方法能够改善混凝土抗硫酸盐腐蚀的性能和抗渗性能,但掺加粉煤灰对混凝土的抗碳化性能有不利影响;这种配方也使混凝土的抗冻性能变差.经综合考虑,推荐在盐渍地区使用粉煤灰掺量为40%的双掺混凝土,使各项耐久性指标都较高.     

粉煤灰和矿粉在高性能混凝土配合比中的应用

通过在混凝土配合比设计中掺粉煤灰、矿粉与混凝土中不掺粉煤灰、矿粉的对比，分析粉煤灰、矿粉高性能混凝土的拌合物性能和力学性能的影响。     

复合超细粉配制自密实混凝土耐久性试验

对复合超细粉(超细粉煤灰和超细矿渣粉1∶1混合而成)拌制的混凝土、单掺超细粉煤灰混凝土及单掺超细矿粉混凝土的技术性能与耐久性能进行对比试验,研究结果表明:复合超细粉混凝土的流动性、抗压强度均优于单掺一种材料的混凝土,且具有更好的抗渗性、抗冻性和抗碳化性,耐久性能优越。为复合超细粉混凝土的应用提供了理论参考。     

粉煤灰和矿粉对再生混凝土徐变性能影响的研究

设计不同掺量的粉煤灰单掺和粉煤灰加矿粉复掺(比例按1∶1)两种系列共10组试件,研究其对再生混凝土徐变性能的影响.试验结果表明:适量的粉煤灰单掺能有效地抑制再生混凝土徐变的发展,当掺量分别为40%和30%时,对再生混凝土的总徐变和基本徐变抑制效果最优;粉煤灰加矿粉复掺与粉煤灰单掺相比具有相似的规律,且对再生混凝土徐变的抑制效果更佳.以ACI209R徐变预测模型为基础,考虑再生粗骨料、粉煤灰单掺和粉煤灰与矿粉复掺掺量的影响,提出再生混凝土的徐变预测修正模型.     

非破坏振动环境对粉煤灰混凝土渗透性能的影响

从正常服役状态的角度,对粉煤灰混凝土的渗透性进行了试验研究.试验中以受压构件作为材料受力状态的模拟对象,考察了非破坏振动环境对粉煤灰混凝土渗透性能的影响规律,发现非破坏振动作用虽不引起材料宏观强度上的破坏,但将使混凝土的抗渗性能劣化,并且分析了混凝土抗渗性能劣化的原因.对比研究了不同粉煤灰掺量在非破坏振动环境中的抗渗效果,结果表明:在试验范围内,当粉煤灰掺量(粉煤灰质量/(水泥质量 粉煤灰质量))从10%增加至20%时,抗渗性能的提高比较显著,当粉煤灰掺量超过20%后,粉煤灰的增加对抗渗性能的提高作用减小;具备抗非破坏振动特性的高性能混凝土的粉煤灰掺量应该大于20%.     

粉煤灰-矿粉-水泥三元胶凝材料对混凝土抗压强度的影响

为研究粉煤灰-矿粉-水泥三元胶凝材料对混凝土抗压强度的影响,测试混凝土标准养护3、7、14、28和56 d龄期的抗压强度,分析凝土抗压强度与胶凝材料各组分的关系。实验结果表明,混凝土抗压强度与粉煤灰-矿粉-水泥三元体系组分的掺量比例有密切关系。粉煤灰和矿粉双掺时,由于粒径不同会相互填充,从而产生超叠加效应,使掺加粉煤灰和矿粉的混凝土抗压强度得到明显改善。水泥、矿粉、水泥及粉煤灰的组合、粉煤灰和矿粉的组合对混凝土的抗压强度有增强作用,其中粉煤灰和矿粉的协同效应对混凝土抗压强度增强最为明显。随着龄期增加,粉煤灰和矿粉的协同效应对混凝土抗压强度的增强作用逐渐减弱,与28 d抗压强度相比,其对56 d抗压强度贡献降低了55.9%;粉煤灰及水泥-粉煤灰-矿粉的三元组合对混凝土抗压强度的影响逐渐降低,与28 d抗压强度相比,粉煤灰及水泥-粉煤灰-矿粉的三元组合对56 d抗压强度的降低效应分别减少了40.9%和67.3%。     

粉煤灰高性能混凝土性能的实验研究

在温度为20℃,湿度不小于50%的室内试拌,标准条件下养护,通过测定粉煤灰高性能混凝土的工作性、抗渗性、抗压强度等指标考察了粉煤灰掺量对混凝土性能的影响。试验结果表明,粉煤灰掺量小于40%时,粉煤灰的掺量与混凝土的工作性、抗渗性、56天抗压强度成正相关;掺量大于40%各项指标均有所下降。     

粉煤灰掺量对再生混凝土抗渗性影响的试验研究

以粉煤灰取代水泥质量为变化参数,对粉煤灰掺量为0、15%、30%、50%的再生混凝土进行抗渗性试验,研究了水胶比和龄期对再生混凝土抗渗性能的影响。试验表明,减小水胶比和增加养护龄期可以提高再生混凝土的抗渗性能,粉煤灰取代率在30%左右时抗渗性能最优。     

粉煤灰和矿粉在混凝土中的应用

本文介绍不同掺量粉煤灰和固定掺量矿粉对混凝土性能的影响,在实际工程中应用粉煤灰和矿粉复合使用充分发挥二者的＂优势互补效应＂,使混凝土性能得到进一步改善。通过大量的试验研究优选配合比,并寻找出最佳掺量的配合比提供服务与工程应用。     

地铁混凝土的抗裂防渗性能研究

采用圆环法和一次加压法对地铁用高性能混凝土的抗裂防渗性能进行了研究,结果表明,在满足地铁混凝土C30P8的前提下,35%优质粉煤灰的掺入更能有效抑制收缩引起的开裂,矿粉混凝土的抗渗性能要好于粉煤灰混凝土的抗渗性能,并由此确定出了满足地铁用混凝土的最优配合比.     

普通混凝土强度预测的BP神经网络模型

在分析普通混凝土强度影响因素基础上 ,选取混凝土配料中 7个因素作为输入值 ,混凝土2 8d强度作为输出值建立了混凝土强度预测的 BP网络模型。讨论了模型的学习样本、网络参数对预测精度的影响 ,选出最佳网络参数配置。实例证明模型预测精度高。     

改进的BP模型及在大体积混凝土温度预测与控制中应用

文章针对传统的BP模型学习收敛速度慢容易陷入局部极小点等缺点,运用原始数据的非线性规格化函数,结合遗传算法调整权值,引入偏差单元,对BP模型进行了改进。提出运用改进的模型进行大体积混凝土温度预测与控制的新思路。通过实例验证,对于提高网络运行收敛速度、防止陷入局部极小点及克服手工调整参数的盲目性,都具有改善作用和一定的可操作性和实用性;为今后大体积混凝土温度预测与控制提供了可供借鉴的方法。     

再生混凝土抗渗性试验研究

文章通过混凝土抗渗性试验,对比不同强度、水灰比、砂率下的天然混凝土和再生混凝土抗渗性能的差异,从而分析影响再生混凝土抗渗性能的因素.研究表明,相同设计强度等级下的再生混凝土的抗渗性比天然混凝土差,水灰比对再生混凝土抗渗性的影响较砂率大.为了提高再生混凝土的抗渗性,可在适当的范围内降低水灰比,添加粉煤灰减小孔隙率增加密实度,或者限制裂缝开展.     

预应力混凝土桥梁悬臂浇筑的施工控制

对于采用悬臂浇筑施工方法的预应力混凝土桥梁,运用自适应控制理论进行结构参数识别和误差分析;利用BP人工神经网络确定主梁预拱度;在施工过程中对主梁挠度进行连续监测.借助预埋的钢弦式传感器,测试主梁应变,分析了混凝土收缩、徐变、温度等因素对应变测试的影响,并提出修正方法.实桥应用表明,使用自适应控制理论结合BP人工神经网络,可以预测主梁合理预拱度;混凝土收缩、徐变对应力测试的影响不容忽视;实测应变修正方法易于使用,修正值与理论值偏差较小.     

水利枢纽下游河段设计最低通航水位推算方法探讨

在分析影响水利枢纽下游河段设计最低通航水位因素的基础上，将设计最低通航水位计算问题概括为一种非线性输入输出的泛函关系，以人工神经网络原理建立推算水利枢纽下游河段设计最低通航水位的BP神经网络模型，用此模型，对闽江水口坝下观音岐设计最低通航水位进行网络计算，在此基础上，将BP网络模型与模拟分析进行了对比分析，2种方法所得结果相近， 但BP网络模型具有较高精度，本文为水利枢纽下游设计最低通航水位计算提供了一种新方法。     

天气数据模糊化处理对神经网络短期负荷预测模型的影响研究

介绍了一种简洁实用的基于模糊集的神经网络电力系统短期负荷预报方法,计及了天气和日期特征量．应用模糊集理论将天气和日期特征量模糊化后作为BP神经网络的一部分输入进行训练,同时考虑实际历史负荷数据构造了短期负荷预测模型,预测未来24h负荷．通过典型算例与普通BP方法预测结果相比,表明该方法是有效的并具有较高的预测精度．     

混凝土抗渗性能研究

阐述了混凝土抗渗性能的重要性,分析了影响混凝土抗渗性能的各个方面和主要因素,并且针对这些影响因素,介绍了国内外研究现状及目前获得的一些重要结论,对今后混凝土抗渗性能研究的发展方向也进行了探讨。     

基于改进BP神经网络的路基材料性能预测

结合人工神经网络原理，分析了路基材料性能的影响因素，采用GSL变换改进后的BP神经网络来预测路基材料的有关性能，通过直接对实验数据的神经网络学习，发现各力学参数之间的关系，从而建造了路基材料性能的人工神经网络模型，对路基材料的无侧限抗压强度和回弹模量进行了预测，结果表明，该模型收敛速度及预测精度均得到改善，可以很好地拟合输入参数与输出参数之间的非线性关系，有较好的实际应用价值。     

基于神经网络的装备维修保障系统效能评估

在系统分析装备维修保障系统效能各影响要素的基础上，构建了维修保障系统效能评估指标体系．应用BP神经网络的理论和方法，建立了维修保障系统效能评估的神经网络模型；给出了应用特尔菲法与模糊层次分析法相结合确定各指标权重而构造神经网络训练样本的方法。最后进行了实例分析，结果表明该模型可较好地克服人为因素和模糊随机性的影响，具有很高的可信度。     

混凝土三轴循环本构关系的神经网络模拟

利用BP神经网络的模拟能力代替传统的力学方法，对混凝土材料的循环本构关系进行了模拟研究．首先回顾了此类模型的研究进展和构造方法。然后直接从试验数据出发，建立了混凝土三轴受压循环比例加栽条件下的本构模型．试验结果和模拟结果的比较说明，该模型具有较高的精度和良好的泛化能力．本研究结果进一步说明神经网络模型适合于描述多影响因素的非线性复杂因果规律，为研究材料本构特性提供了一条新的途径．