受荷方式对钢管轻集料混凝土短柱轴压性能的影响

采用3种加载方式对27根钢管轻集料混凝土短柱进行轴压试验,分析了加载方式对构件轴心受压破坏形态和力学性能的影响,主要试验参数为不同轻集料混凝土强度等级和钢管截面尺寸.3种受荷方式分别为:荷载作用在核心混凝土上;荷载作用在整个截面上;采用滚轴加载板将荷载作用在整个截面上.研究结果表明,加载方式对钢管轻集料混凝土短柱的轴压变形性能有较大影响,而对其极限承载力影响不大.无论何种加载方式,钢管轻集料混凝土短柱的纵向压缩变形能力都很强,纵向应变可达0.1,因而具有十分良好的延性,并具有较大的后期承载能力.     

聚合物乳液对纤维增强轻集料混凝土力学性能的影响

研究了聚合物乳液的掺入对纤维增强轻集料混凝土的强度与弯曲韧性的影响,结果表明,掺入聚合物乳液虽然在一定程度上降低了抗压强度,但可以显著提高轻集料混凝土的劈裂抗拉强度和抗折强度.聚合物乳液的掺入可以有效提高纤维增强轻集料混凝土的韧性、降低其脆性,韧度系数最高可提高32倍.研究发现,聚合物乳液对钢纤维增强轻集料混凝土的强度和韧性的改善效果优于对聚乙烯纤维增强轻集料混凝土的改善效果.     

沥青混合料级配集料的分形特性

基于分形理论,对沥青混合料级配集料的分形特性进行了研究,探讨了集料颗粒、集料粒径分布、集料质量级配以及集料体积的分维等.研究结果表明:分维值可以用来定量地描述沥青混合料中集料的复杂外观结构,在双对数坐标下集料颗粒周长与面积呈现线性关系,相同集料(同料源)不同级配的集料颗粒具有近似相同的分维,相同集料不同截面具有相同的分维,不同集料(不同料源)表现出不同的分维;分维值也可以用来定量地描述沥青混合料中集料粒径分布、集料质量分布、集料体积分布以及集料的空隙率等,集料质量级配分维值越大,其级配就越粗.     

保费调整模型的研究

在分析保险累积损失和有效投资的基础上 ,利用倒向随机微分微分方程 ,建立了以投资收益相支持的保险价格调整模型 ,并对两种常见类型的保险进行了保险价格调整分析 .对保险人通过投资改变其保险市场竞争地位有积极的作用 .最后 ,用释例进行了说明 .     

混凝土梁弯拉断裂过程的细观分析

将混凝土看成是由骨料、砂浆和界面过渡层组成的三相复合材料.结合部分力学参数试验,采用非线性有限元对混凝土梁受弯拉破坏过程进行了数值模拟.按照试件的实际配比,由Walraven公式计算出各种粒径区间骨料的平面等效面积,然后由随机骨料模型生成混凝土数值试件.混凝土细观结构的破坏由最大拉应力准则判别,对于软化段,采用了应力张开位移模型以缓解计算结果的网格依赖性.计算结果表明:界面厚度取0.2～0.8 mm,对试件的荷载位移全曲线的影响不大;任意形状骨料与圆形骨料的计算结果相近;界面层断裂能对梁宏观荷载位移曲线的形状影响较大.     

HSLWAC梁收缩和徐变预应力损失试验

对5根高强轻骨料混凝土梁、1根低强轻骨料混凝土梁和1根普通混凝土梁进行了持续1年的预应力损失试验,并进行了与普通混凝土对比的收缩和徐变材性试验.试验结果表明,相同强度的轻骨料混凝土的早期收缩小于普通混凝土,后期收缩大于普通混凝土;相同强度的轻骨料混凝土徐变系数小于普通混凝土;轻骨料混凝土梁的预应力损失比普通混凝土梁的预应力损失大.结合编制的混凝土结构时随性能分析程序,基于材料收缩徐变试验进行分析,计算结果与试验结果吻合较好.采用多种规范方法对所做试验和文献的预应力损失进行了分析对比,建议了高强轻骨料混凝土梁预应力损失计算公式.     

无线传感器网络中数据流聚集的预处理

提出了一种基于无线传感器网络数据流聚集的预处理算法。传感器结点将其在一段时间内采集到的信息当作一个数据流,由此组成数据流上的查询集合,为了得到对于给定查询的结果,结点采用预处理的算法在查询集合中选择出最有效的时间段信息,并把该段时间内的数据发给路由上其他结点进行进一步处理。提高了网络结点感知效率和数据精确度。     

关于沥青混合料中酸性集料的改性方法

提出了2种沥青混合料中酸性石料的改性方法，通过分析试验结果数据，对比研究了改性前后沥青混合料的各项指标情况，提出了常见问题的处理措施，为解决我国沥青混合料中大量使用花岗岩、砂岩等酸性石料的方法提供了依据。     

狭窄光学共振的飞秒脉冲激光稳频性研究

稳频的连续飞秒脉冲激光器以狭窄的光学共振作为水准基点，这种激光器具有稳定频率成分的宽带光谱和大功率的超短脉冲，能够有效的快速转变频率。在本文中可以看出这种双光子吸收共振使氢原子1S-2S能级之间跃迁的钛宝石激光器稳频飞秒脉冲振荡机制。     

带模理论的回答集程序设计

基于回答集语义的逻辑程序（ASP）是一种描述性问题求解的典范，目前人们提出了各种ASP的扩张。本文提出带背景理论的回答集程序设计框架，它不仅是正规逻辑程序的一般化，对带聚合函数的ASP而言，也与SPT—PDB的回答集语义一致。经证明，当背景理论是命题逻辑时，该框架与Shen和You提出的方法一致。