岩石强度准则简化的研究

采用常规三轴试验数据,以最小平均拟合差为评价指标对比分析MohrCoulomb强度准则描述岩石非线性强度特征的适用性及简化可能性。结果表明:由于Mohr-Coulomb准则自身的限制性,该准则不能准确描述岩石强度,且简化为三点试验后精确度更差;需要在低围压和高围压下精度都比较高的准则来继续试验研究。     

不同围压黄砂岩强度与峰值频率特征

为明确工程建设中黄砂岩变形力学特性,本文采用RMT岩石力学试验系统和DS声发射信号分析系统对黄砂岩进行了巴西劈裂、单轴压缩和三轴压缩试验,详细分析了黄砂岩变形、强度、声发射峰值频率与宏观破裂特征.研究表明:随着围压增大,黄砂岩弹性阶段增加显著,峰后破坏几乎直线下降,表明黄砂岩为典型脆性岩体;拟合试验数据获得黄砂岩线性Mohr-Coulomb、非线性Hoek-Brown和指数强度准则,并指出Hoek-Brown准则表达黄砂岩强度变化规律最优,对抗拉强度预测误差最小;劈裂破坏出现单一峰值频率带,在破坏峰值前峰值频率降低,单轴压缩为2个主峰值频率带,在破坏峰值前变为4个主峰值频率带,劈裂和单轴压缩高频带在同一范围;三轴压缩出现2个峰值频率带,明显低于单轴时峰值频率带频率,在屈服阶段后期峰值频率变宽,不存在明显频率带,围压对2个峰值频率带频率大小没有影响,可将破坏峰值前峰值频率带变宽和变多的特征作为黄砂岩破坏的先兆信息.黄砂岩单轴压缩发生典型张剪复合破坏,破碎严重,三轴发生剪切破坏形式,破裂面单一,随着围压增大破裂角减小.     

基于贝叶斯理论的再生混凝土强度预测模型优势分析

碳中和背景下，再生混凝土的研究逐渐成为众多学者的研究焦点。贝叶斯理论以概率统计为基础，综合考虑主客观不确定性影响和先验信息的作用，适用于处理混凝土强度预测中的参数估计。针对再生混凝土强度的统计学特性，基于贝叶斯理论建立再生混凝土强度预测模型，通过与最小二乘回归模型和BP神经网络模型的对比，探究贝叶斯回归预测模型在再生混凝土强度预测上的优势。试验结果表明：线性与非线性回归模型的拟合优度均大于0.85，满足实际应用需求；线性与非线性贝叶斯回归模型的拟合优度，均高出最小二乘回归模型0.1～0.3，具有相对更好的预测精度和预测效果；贝叶斯回归模型克服了BP神经网络模型可解释性差、样本需求量大的缺陷，并且具有良好的鲁棒性和自适应性。     

干燥和饱水状态下岩石混凝土一体两介质受力特征试验研究

为了研究干燥和饱水状态下岩石-混凝土一体两介质损伤破坏特征,揭示饱水作用下一体两介质的破坏机理,开展了砂岩、混凝土和砂岩混凝土一体两介质三种模型试件在干燥和饱水状态下单轴压缩试验研究.结果表明:岩石-混凝土一体两介质表现出单一介质模型连续性的力学特性;干燥和饱水状态下岩石-混凝土一体两介质强度介于岩石和混凝土单一介质之间,且更接近强度更低的混凝土试件;三种模型试件在干燥状态下破坏形式为脆性破坏,而饱水状态下破坏形式为延性破坏.     

高延性混凝土多轴强度准则

高延性混凝土存在纤维桥联作用和应变硬化特征,与普通混凝土的破坏机制有较大差异.为研究高延性混凝土的多轴强度准则,对6种古典强度理论的适用条件和局限性进行了分析;根据高延性混凝土的内部约束机制和受力特点,对比分析了过-王强度准则与高延性混凝土的试验结果;最后采用五参数统一强度理论,建立了适合高延性混凝土的多轴强度准则.研究结果表明:过-王强度准则不能准确描述高延性混凝土的破坏情况,通过五参数统一强度理论确定的高延性混凝土强度准则表达式简单,具有清晰的物理概念和力学模型,与试验结果吻合较好.     

煤炭发热量的二次回归方程预测分析

以灰分、全水分为煤样指标建模了煤炭发热量的非线性二次回归预测模型,通过测试及对比,该模型具有较高的预测精度,预测结果能够满足工程需要,预测效果优于线性回归模型及神经网络模型等。另外,该预测模型还具有容易程序实现、操作简便等特点     

单裂隙类花岗岩材料单轴抗压强度与破裂特征试验研究

为了探究单轴压缩条件下裂隙岩石的强度特性、起裂应力和破坏模式,对预制单裂隙试样进行单轴压缩试验,结果表明:与完整试样相比,裂隙试样单轴抗压强度随裂隙倾角的增加而降低,α=90°时,强度最低;当裂隙倾角小于45°时,试件破裂以反翼型裂纹为主;倾角大于75°时,以翼型裂纹为主。裂隙尖端应力随裂隙倾角发生改变,裂隙倾角为0～60°时,裂隙尖端产生拉应力集中区,在张拉作用下产生反翼裂纹;当裂隙倾角为75～90°时,裂隙尖端产生剪应力集中区,剪应力作用产生翼型裂纹。裂隙岩石试件的单轴压缩力学特性及破裂模式揭示了单裂隙岩石的力学行为特征,为破碎岩体支护及控制技术研究提供了科学依据。     

基于灰色BP神经网络的水泥强度预测模型研究

水泥强度的预测具有多变量、非线性和大时滞特性,因此传统线性回归方法的结果不准确。除此之外,传统的神经网络预测可能对少量样本不够精确。本文建立灰色BP模型,以此来预测水泥的强度。建立一个多因素灰色模型GM(1,N)用于水泥化学成分的样本数据进行预处理,得到新的数据来作为建立预测模型的样本数据,通过BP神经网络建立预测模型。最终通过建立的灰色BP神经网络预测模型来预测28天水泥强度。仿真结果表明:灰色BP预测模型的效果比BP预测的要准确。     

陶瓷的高温疲劳失效破坏准则

对陶瓷高温疲劳破坏特性进行了研究,并提出高温疲劳评价方法和破坏准则。第一准则是评价疲劳强度-寿命的疲劳破坏准则;第二准则是评价热应变一时间的热应变损伤准则;第三准则是评价变形-应力-时间的高温疲劳变形准则。文中还提出了评价强度-寿命的逐级加载法,该法节省试验时间、使用方便。     

基于多元线性回归的碳配额价格预测模型研究

借助SPSS软件工具研究多元线性回归的广东碳配额价格预测模型,进行皮尔森相关性分析,多重共线性检验以及回归检验,建立了三元线性回归碳配额价格预测模型。模型回归碳价分析和预测精度评价结果表明,回归碳价与碳配额成交价整体吻合度较好,平均绝对百分误差小于10%,验证了碳配额预测模型的有效性和准确性,可为碳配额价格预测提供借鉴和参考。     

基于机器学习的高温后聚丙烯纤维混凝土强度预测

影响高温后聚丙烯纤维混凝土(PFRC)力学性能的因素众多,因此相关试验的周期长,试验量大。如何利用现有试验数据预测高温后聚丙烯纤维混凝土的强度能够有效提高试验效率,为实际工程提供参考。通过研究纤维尺度、纤维掺量和温度对混凝土强度的影响,建立纤维尺度、掺量和温度为因子的回归树(RT)、支持向量机回归(SVR)和BP神经网络三种模型。将聚丙烯纤维混凝土在不同受热温度(20 ℃、200 ℃、400 ℃、600 ℃、800 ℃)下的劈裂抗拉强度和抗压强度试验值与预测值进行比较,结果表明:三种模型均能以较高的精度预测高温后聚丙烯纤维混凝土的劈裂抗拉强度和抗压强度;与实测值相比,三种模型预测值与实测值的相对误差基本控制在15%以内,个别数据出现较大预测误差;比较三种模型的平均绝对误差(MAE)和平均相关系数R²,人工神经网络(ANN)模型的预测结果较好,验证了基于机器学习的高温后聚丙烯纤维混凝土力学性能预测的可靠性。     

中密度穿刺C/C复合材料室温压缩强度分布

本文根据C/C复合材料室温压缩强度实验数据,以二参数Weibull分布为假设分布模型,采用图解法进行参数估计,探讨该复合材料室温压缩强度分布规律,根据Kolmogorov分参数检验,对假设分布进行检验。结果表明,C/C复合材料室温压缩强度可以用二参数Weibull分布模型表征,求解的二参数Weibull分布能很好地预测该材料的室温压缩强度。     

焦炭机械强度预测模型的研究

焦炭机械强度是焦炭质量的重要指标,建立准确的焦炭机械强度预测模型可保证炼焦生产顺利进行.把支持向量回归机用于焦炭机械强度的预测,详细地分析了不同配煤煤质特性指标及炼焦工艺指标情况下的预测效果,找到了建立预测模型的有效特征参数.基于所选特征参数,当85≤M25≤90,6≤M10≤12时,支持向量机模型的预测准确率高,误差小,相关性强,同时,预测模型的泛化能力强.     

基于ISSA-GRU的混凝土抗压强度预测

考虑到抗压强度对混凝土设计的重要影响，本文提出了改进麻雀搜索算法(ISSA)和门控循环单元(GRU)结合的ISSA-GRU预测模型，实现对高性能混凝土抗压强度的精准预测。对收集的数据集进行归一化处理后，利用基于光谱-理化值共生距离(SPXY)法对数据集进行训练集和测试集划分，采用GRU对高性能混凝土抗压强度进行回归预测，并通过引入动态惯性权重的ISSA,加强对GRU网络参数的寻优效率。结果表明，在使用相同数据样本的情况下，将ISSA-GRU模型与长短期记忆(LSTM)网络、核极限学习机(KELM)和支持向量回归(SVR)模型进行比较，其均方根误差RMSE分别降低了9.3%、37.5%、33.5%,平均绝对误差MAE分别降低了13.5%、38.5%、41.7%。同时，研究了训练集数据量和输入变量对模型预测性能的影响，研究结果表明，所提出的模型能高效寻找超参数，具有较高的预测精度和较好的适应性，为多样化原材料和混凝土特定性能的发展提供可行参考。     

三轴应力条件下泡沫轻质土压缩特性

为探究在复杂应力条件下泡沫轻质土的压缩特性,通过不固结不排水三轴压缩试验研究了三种不同湿密度的泡沫轻质土在多种围压状态下的应力-应变分布规律、抗剪强度特性和破坏形态.结果 表明,泡沫轻质土的三轴压缩变形过程可划分为弹性变形-应变硬化-压密破坏三个阶段.同一湿密度泡沫轻质土的偏应力和峰值应变随加载围压增大均呈现先增大后减小规律.提高泡沫轻质土湿密度,降低孔隙率,能够增大其粘聚力及内摩擦角,粘聚力约为同龄期无侧限抗压强度0.34倍,实测轻质土侧向压力系数与理论计算值一致.轻质土试件破坏形态与其力学强度有关,可根据最终破坏形态分为剪切破坏和压密破坏两类.     

挤塑聚苯乙烯泡沫板压缩强度控制研究

针对挤塑聚苯乙烯(XPS)泡沫板的压缩强度性能展开研究,建立多元回归方程,经检验在使用品质稳定的聚苯乙烯（PS）原料进行生产时,回归方程具有良好的预测效果;以多元回归方程作为预测模型,利用Excel软件的VBA编程功能,实现压缩强度预测系统,能有效预测XPS泡沫板性能,为工艺生产提供依据。     

复合材料加筋层合板准静态压痕实验研究及数值分析

利用ABAQUS有限元程序所建立了一种基于用户子程序USDFLD和Hashin强度准则的复合材料损伤计算模型,用该模型对复合材料加筋层合板在静压痕力作用下主要发生的纤维拉伸破坏、纤维微屈破坏、基体拉伸破坏、基体压缩破坏、层间拉伸破坏、层间压缩破坏这几种基本损伤模式进行分析。对复合材料加筋层合板在静压痕力作用下进行损伤全过程数值研究,利用该有限元模型预测复合材料层合板静压痕力作用下的荷载-位移曲线以及凹坑深度与静压痕力的关系曲线。数值仿真与实验结果吻合较好,表明该损伤模型方法的可行性。复合材料层合板加筋后拐点处的凹坑深度明显加大,达到0.84mm。通过对加筋板的刚度和强度失效规律的分析,为进一步的复合材料格栅加筋结构(如飞机结构中复合材料后压力框)的性能分析提供参考。     

芳纶Ⅲ纤维及其混杂碳纤维复合材料的压缩性能研究

对比研究了芳纶Ⅲ纤维复合材料、芳纶Ⅲ纤维/T800碳纤维混杂复合材料、T800碳纤维复合材料单向板压缩性能,以及三种状态下缠绕的150 mm容器轴压性能。结果表明:混杂复合材料压缩强度和模量随混杂比(VCF)的增大而增加,当VCF为28.5%时,混杂复合材料单向板压缩强度比芳纶Ⅲ纤维复合材料提高57%,压缩模量提高20.9%;混杂复合材料150mm容器(VCF=46%)轴压破坏载荷达到138.6 k N,比芳纶Ⅲ纤维复合材料150 mm容器的轴压破坏载荷提高18.5%,但仍为混杂负效应。     

腐蚀海洋立管剩余强度预测

利用人工神经网络具有的高度非线性映射功能,对在役腐蚀海洋立管的剩余强度进行预测。综合分析了管径、壁厚、腐蚀缺陷长度、腐蚀缺陷深度和管材极限抗拉强度对腐蚀海洋立管剩余强度的影响,建立了反向传播(BP)神经网络预测模型。利用遗传算法(GA)优化BP神经网络的权值和阈值,构建了GA-BP神经网络预测模型。采用DNV-RP-F101标准计算出来的样本数据分别对以上两种网络模型进行训练和预测。预测结果表明:利用人工神经网络对腐蚀海洋立管剩余强度进行预测是可行的,且GA-BP神经网络能够有效地提高网络的收敛性和预测精度。     

单轴压缩下带圆孔的脆性岩板劈裂破坏研究

带圆孔的脆性岩板在单轴压缩荷载的作用下,其破坏过程一般经历弹性阶段,劈裂裂纹的产生与扩展,压剪裂纹的产生及岩板破坏几个阶段.分析了弹性阶段的圆孔四周的应力分布,解释了劈裂裂纹的产生机理,确定了劈裂裂纹产生的位置.通过分析开裂后裂纹尖端应力强度因子的变化规律,发现随着孔径的增大,起裂荷载减小,这个结论与实验结果非常吻合.而对于同一模型随着裂纹的扩展,应力强度因子减小,反映了劈裂裂纹的扩展是稳定的.对于岩石这种内部存在很多微小孔洞或不连续面的材料,通过该模型能从宏观唯像上解释岩石在单轴压缩试验中的劈裂破坏机理.