广东地区贯入法检测浆砌石砂浆强度的测强曲线研究

通过试块抗压强度与贯入法检测所推出的浆砌石砂浆贯入深度进行比较,在足够比对试验的基础上,进行回归分析,提出适用于广东地区浆砌石砂浆贯入法检测的测强曲线。     

砌筑砂浆的制备及28d抗压强度测量结果不确定度评定

一、概述砌筑砂浆28d抗压强度28天方得检测结果,当检验工作中遇到检测结果处于边界情况时,重新试验已不现实,因此,对其检测结果进行不确定度评定,以更好地了解数据,显得尤为重要。本文以执行标准为GB/T25181-2010《预拌砂浆》的M15.0干混砌筑砂浆为研究对象,对整个试验过程中影响测量结果不确定度的因素进行分析,评定其测量结果不确定度。     

影响回弹法检测混凝土抗压强度精确度的因素

本文简要介绍影响回弹法检测混凝土抗压强度精确度的因素     

参加CNAS能力验证计划钢卷尺示值误差测量结果的不确定度评定

一、概述1.测量依据JJG4-1999《钢卷尺》检定规程。2.测量标准标准钢卷尺,测量范围为(0~5)m,最大允许误差为:±(0.03+0.03L)mm。3.被测对象被测对象为参加CNASM0052能力验证计划(实施机构:中国计量科学研究院长度所)的钢卷尺,具体如下:钢卷尺,型号:(0~50)m;编号:U504293。校准点为8m、10m、13m、15m、18m、20m。4.测量条件检定温度为(20±5)℃,检定时的张紧力为49N,检     

钢管混凝土组合柱轴心受压承载力计算方法

简要介绍了钢管混凝土组合柱轴心受压承载力已有的主要计算方法。在提出组合柱轴压承载力极限状态及组合柱轴压峰值应变的基础上,建立了组合柱轴压承载力计算公式。采用该文公式计算了34个组合柱试件的轴压承载力,计算值与试验值符合良好。为使轴心受压组合柱的峰值应变大于管外箍筋约束混凝土的轴压峰值应变、小于钢管混凝土的轴压峰值应变,提出了钢管混凝土截面面积在组合柱总面积中所占比例的上限值建议。     

模糊系统方法在混凝土无损检测抗压强度预测中的应用

将模糊系统方法应用于混凝土无损检测技术中,以回弹值、超声值、碳化深度值和含水率作为模型输入变量,抗压强度值作为模型输出变量值,通过对样本数据训练,提取模糊规则,形成完备的模糊规则库。采用单值模糊器、乘积推理机、中心平均解模糊器,建立混凝土无损检测模糊系统模型。实验结果表明:模糊系统模型预测结果的平均相对误差为7.98%,相对标准差为10.53%。该模型的预测精度明显高于目前常用的回归模型预测精度。进而提出一种评定各输入变量重要性的方法,实验结果表明,影响混凝土抗压强度的各因素的重要性评定依次为:回弹值、超声值、碳化深度和含水率,其中回弹值最重要。该方法可以帮助我们选择较重要的变量作为模型的输入变量,实现模型的效率优化。     

谱表示法模拟风场的误差分析

研究了原型谱表示法模拟的非各态历经性多变量风场的统计矩的时域估计值和目标值之间误差的概率描述。基于原型谱表示法的模拟公式，以三变量风场为例，导出了模拟结果的均值、相关函数、功率谱密度函数和根方差等四项统计特征的单样本时域估计表达式，它们是随机变量或随机过程。运用概率论的计算方法，推导出了上述随机变量或过程的前二阶矩的解析表达式，得到了模拟风场的统计特征时域估计的偏度误差和随机误差。将三变量过程的结果加以推广，给出了误差计算的通式。通过算例中统计误差值和理论误差值的对比，验证解析解的正确性。探讨了可能的降低随机误差的方法。求得的误差闭合解将有利于结合误差传播理论进行可靠性分析。     

一种制定非线性GPC校准线的新方法

校准曲线是凝胶渗透色谱仪进行各种计算的基础,但往往最小两乘多项式拟合结果的精确性不理想。本文介绍一种用非线性逐步回归的拟合方法,可以得到很满意的精度。     

材料理化检验测量不确定度评定方法的研究

对于材料理化检验实验室,为提高测量不确定度评定的可靠性,就评定方法而言提出了对材料不同的检测参数应采用不同的评定方法.对金属材料力学性能检测参数测量不确定度的评定进行了探讨,从而提出,可采用直接评定法对拉伸性能和维氏硬度试验结果的测量不确定度进行评定,而宜采用综合评定法对冲击性能、布氏硬度和洛氏硬度试验结果的测量不确定度进行评定.同时指出,综合评定法能满意解决金属材料理化检测结果测量不确定度评定中的某些难点.     

利用X射线法测定淬回火GCr15钢的硬度

研究了淬回火GCr15钢洛氏硬度与马氏体(211)晶面X射线半高宽间的关系,用数理统计方法对实验数据进行了分析。结果表明,洛氏硬度与半高宽间存在良好的相关性,相关系数约为0．973;建立了洛氏硬度与半高宽间的线性均方回归方程,利用该方程可预测淬回火GCr15钢的硬度。     

空间地基沉降分析半差分半加权余量法

本文针对三维地基沉降分析提出了一种差分伽辽金耦合方法,这是一个半差分半加权余量法,文末给出了一个二层三维弹性层状地基的算例.     

基于弹性抗力法的深基坑悬臂支护结构上土压力空间效应分析

深基坑是一个具有长度、宽度、深度的三维空间结构体系。现行设计规范中将其简化为二维平面应变问题进行分析计算,不能反映基坑的空间性状和尺寸效应。基于弹性抗力法引入土压力发挥系数的概念,提出了土压力发挥系数的计算方法。提出基坑悬臂支护结构顶部冠梁的水平位移与简支梁受均布荷载作用下的水平位移具有相似的形式,在此基础上计算深基坑悬臂支护结构上土压力发挥系数、支护结构变形和内力的空间分布规律。工程实例计算表明:考虑土压力空间效应得到的基坑变形与实测结果相符合。     

A MODEL STUDY OF THE QUALITY OF A POSTERIORI ERROR ESTIMATORS FOR FINITE ELEMENT SOLUTIONS OF LINEAR ELLIPTIC PROBLEMS,WITH PARTICULAR REFERENCE TO THE BEHAVIOR NEAR THE BOUNDARY

In References 1–3 we presented a computer-based theory for analysing the asymptotic accuracy (quality of robustness) of error estimators for mesh-patches in the interior of the domain. In this paper we review the approach employed in References 1–3 and extend it to analyse the asymptotic quality of error estimators for mesh-patches at or near a domain boundary. We analyse two error estimators which were found in References 1–3 to be robust in the interior of the mesh (the element residual with p-order equilibrated fluxes and (p+1)) degree bubble solution or (p+1) degree polynomial solution (ERpB or ERpPp+1; see References 1–3) and the Zienkiewicz–Zhu Superconvergent Patch Recovery (ZZ-SPR; see References 4–7) and we show that the robustness of these estimators for elements adjacent to the boundary can be significantly inferior to their robustness for interior elements. This deterioration is due to the difference in the definition of the estimators for the elements in the interior of the mesh and the elements adjacent to the boundary. In order to demonstrate how our approach can be employed to determine the most robust version of an estimator we analysed the versions of the ZZ estimator proposed in References 9–12. We found that the original ZZ-SPR proposed in References 4–7 is the most robust one, among the various versions tested, and some of the proposed ‘enhancements’ can lead to a significant deterioration of the asymptotic robustness of the estimator. From the analyses given in References 1–3 and in this paper, we found that the original ZZ estimator (given in References 4–7) is the most robust among all estimators analysed in References 1–3 and in this study. © 1997 John Wiley & Sons, Ltd.