外墙抗裂研究

对空心砖墙的温度应力进行研究;用断裂力学方法对墙面砂浆掺入纤维后的阻裂机理进行分析;并从整体结构设计方面提出了一系列抗裂措施;对砂浆在不同杜拉纤维掺量下的力学性能进行试验研究;并通过实际工程应用证明了以上措施的有效性。     

钢-混凝土组合箱梁弯矩-曲率恢复力模型研究

截面弯矩-曲率滞回规则是钢-混凝土组合梁最重要的力学特性之一,该滞回模型的建立为组合箱梁结构的弹塑性分析提供了可行性。利用幂函数插值方法,考虑剪力连接度对组合箱梁截面弯曲刚度的影响,提出了考虑界面滑移的钢-混凝土组合箱梁正向、负向截面弹性刚度及截面屈服弯矩计算方法,建立了组合箱梁截面弯矩-曲率三折线骨架曲线模型;在试验数据与理论分析的基础上,获得了组合箱梁正向及负向刚度退化规律表达式,并进一步提出了钢-混凝土组合箱梁截面弯矩-曲率最大点指向型滞回模型,将该模型的分析结果同试验结果进行了比较。结果表明:提出的组合箱梁截面弹性刚度、屈服弯矩、弯矩-曲率骨架曲线模型及滞回模型均与试验结果吻合良好,且模型计算方法简单明了,便于手算。     

矿物掺合料与纤维双掺对混凝土抗渗性能的影响及工程应用

采用RCM氯离子扩散系数法和渗水高度法,研究了粉煤灰、矿粉、PVA纤维、纤维素纤维的掺入对混凝土抗渗性能的影响.试验结果表明,粉煤灰和矿粉的掺入能有效降低混凝土中氯离子扩散系数和渗水高度.在掺加矿物掺合料的基础上再掺入纤维混凝土的抗渗性能进一步提高,双掺对混凝土抗渗性能提高的复合效应明显.     

某超限高层住宅整体结构模型振动台试验研究

武汉世茂锦绣长江A2地块的1-3号超高层住宅楼属超限高层建筑工程。为研究在地震作用下的抗震性能,对其进行了缩尺(1/30)整体模型的振动台试验,研究了模型结构的动力特性以及在6度多遇、6度基本烈度、6度罕遇和7度罕遇地震作用下的动力反应。观察裂缝出现和发展情况,研究结构的破坏形式和破坏机理,指出该结构的薄弱部位,并提出设计改进建议和构造加强措施。     

粉煤灰泡沫混凝土稳定改性及力学性能研究

研究了2种不同稳泡剂对粉煤灰泡沫混凝土发泡倍数和泡沫稳定时间的影响,结合试验结果探讨了微泡的形成和稳定机理;测试了典型配比粉煤灰泡沫混凝土拌合物稳定性,以及干密度.抗压强度、热导率等物理力学性能指标,为制备高性能无机保温墙材制品提供了技术支撑.     

无收缩自密实混凝土的制备及应用研究

针对某钢箱梁采用自密实混凝土工程的设计和施工特点,通过优化配合比设计,掺加聚羧酸高效减水剂、粉煤灰和矿粉获得高流态拌合物,引入内部复合膨胀源以补偿混凝土的自收缩和干燥收缩,制备出各项技术指标均达到工程设计要求的C40无收缩自密实混凝土。研究表明:复合膨胀剂掺量为12%的自密实混凝土其坍落扩展度可达715 mm,离析率仅为3.5%,密封条件下养护24 h以后仍有部分残余膨胀。通过采取合理的浇筑方法和控温措施,保证了工程的施工质量。     

基体强度对水泥基复合材料纤维混杂效应的影响

混杂纤维对提高砂浆和混凝土等水泥基复合材料的强度和韧性存在一定的混杂效应.通过试验研究了基体强度对纤维混杂效应的影响.结果表明,基体的强度越高则混杂纤维的增强混杂效应越小,而纤维的增韧混杂效应基本不受基体强度的影响.基于细观断裂力学和层次结构的观点探讨了基体强度对纤维混杂效应的影响机理,为利用混杂效应强化、韧化水泥基复合材料提供理论和试验依据.     

植物纤维增强混凝土研究进展

植物纤维环保、价廉、比强度高，在石油资源匮乏和碳减排的压力下，植物纤维增强混凝土的研究受到国内外广泛关注并取得了快速发展。植物纤维应用于水泥基复合材料除了具有抗裂增韧和内养护效应外，还兼具质轻、吸声保温等优点。文章从力学性能、抗干缩性能、吸声保温3方面总结了植物纤维增强混凝土的优势，同时指出存在的问题及解决措施。     

土木工程材料课程实践教学探讨

土木工程材料课实践教学是课程教学的重要环节，文章就实验教学项目的开设，创新型实验教学平台的构筑，零距离工程实践教学的开展以及实用性的工程检测技能培训等方面的实践教学进行了探讨。     

卷积神经网络在结构损伤诊断中的应用

对卷积神经网络(CNN)在工程结构损伤诊断中的应用进行了深入探讨; 以多层框架结构节点损伤位置的识别问题为研究对象,构建了可以直接从结构动力反应信号中进行学习并完成分类诊断的基于原始信号和傅里叶频域信息的一维卷积神经网络模型和基于小波变换数据的二维卷积神经网络模型; 从输入数据样本类别、训练时间、预测准确率、浅层与深层卷积神经网络以及不同损伤程度的影响等多方面进行了研究。结果表明:卷积神经网络能从结构动力反应信息中有效提取结构的损伤特征,且具有很高的识别精度; 相比直接用加速度反应样本,使用傅里叶变换后的频域数据作为训练样本能使CNN的收敛速度更快、更稳定,并且深层CNN的性能要好于浅层CNN; 将卷积神经网络用于工程结构损伤诊断具有可行性,特别是在大数据处理和解决复杂问题能力方面与其他传统诊断方法相比有很大优势,应用前景广阔。