回收轮胎聚合物纤维混凝土干缩性能研究

为研究回收轮胎聚合物纤维(RTPF)对混凝土干缩性能的影响，对素混凝土、RTPF混凝土(体积分数分别为0.1%，0.2%，0.4%和0.8%)和聚丙烯纤维(PPF)混凝土(体积分数为0.1%)进行干缩试验和纤维作用机理分析.结果表明:不同掺量RTPF混凝土比素混凝土坍落度降低8.1%~62.2%，含气量增大11.2%~47.9%；RTPF混凝土的干缩率在0~7d时增长速率较快，之后逐渐平缓，RTPF的加入降低了混凝土干缩的早期增长速率；混凝土干缩率随RTPF掺量的增加出现先降低后升高的趋势，当RTPF体积分数为0.2%时混凝土干缩率出现最小值，不同掺量RTPF混凝土在7d和28d时的干缩率分别比素混凝土降低了14.2%~36.0%和2.9%~27.2%；相同体积分数(0.1%)下PPF混凝土的干缩率比RTPF混凝土低，在抑制混凝土干缩方面体积掺量0.2%的RTPF可替代体积掺量0.1%的PPF；扫描电子显微镜测试表明，RTPF可与混凝土基体有效黏结，并承担来自混凝土基体的收缩应力；通过干缩率的拟合值与实测值对比得到适合RTPF混凝土的干缩计算模型.     

融合分段编码与仿射机制的相似案例匹配方法

相似案例匹配任务旨在判断2篇裁判文书所描述的案件是否相似,通常被看作裁判文书的文本匹配问题,在司法审判过程中具有重要的应用。现有深度学习模型大多将案例长文本编码为单一向量表示,模型很难从长文本中学习到裁判文书之间的细微差异。考虑到案例文本各部分的内容较为固定,本文提出将案例长文本拆分为多个片断并分别编码,以便获取不同部分的细微特征;同时,采用可学习仿射变换改进相似度打分模块,使模型学习到了更多细微的差异,进一步提高了案例匹配的性能。在CAIL2019-SCM数据集上的实验结果表明,本文提出方法与现有方法相比准确率提升了1.89%。