钢筋初始锈蚀时刻的氯离子临界浓度研究综述

氯离子侵蚀是造成混凝土结构耐久性问题的罪魁祸首,当钢筋表面的氯离子浓度达到某一临界浓度时钢筋开始发生锈蚀,因此研究钢筋初始锈蚀时刻的氯离子临界浓度显得尤为重要.以钢筋初始锈蚀时刻氯离子临界浓度的表述方式、测量方法为基础,以国内外考虑不同影响因素条件下的氯离子临界浓度研究结论为载体,对当前钢筋初始锈蚀时刻的氯离子临界浓度的研究成果进行综述.总结了相关研究中的建议取值及各国国家标准中的建议取值.提出在钢筋初始锈蚀时刻锈蚀氯离子临界浓度研究领域针对临界浓度表述,影响机理,多因素耦合,数据库建立方面仍存在的问题和需要改进的方面.     

基于小波分析的锂电池空耦超声信号降噪研究

空耦超声波检测是锂电池无损检测的一种新型方法,在空耦超声波检测锂电池时,由于较低的声波透射率、硬件系统的噪声以及声波在电池中的散射噪声导致采集的超声波信号含有大量噪声,将有效信息淹没,信噪比较低.本文用400 k聚焦探头采集锂电池空耦透射信号,利用小波阈值去噪技术,通过对比信号的信噪比得出选择sym11, db10, coif5小波基,在分解层数为7～10层时,能将有效透射信号与缺陷分离.其中sym11小波基在分解层数为9层时处理的信号达到了最高的信噪比.     

基于深度学习的步态识别算法优化研究

基于深度学习的神经网络,对步态识别算法进行了优化研究。利用粒子群优化BP神经网络阈值、权值,在神经网络中代入优化后的初始值进行训练,避免陷入局部最优。通过Vicon MX系统对角度特征值进行采集,利用基于粒子群优化BP神经网络进行识别,验证其识别步态的可行性;筛选出传感器系统特征值,在对其优化改进时选取粒子群优化BP神经网络。与传统神经网络法、粒子群优化法相比,基于粒子群优化BP神经网络法的识别方式,识别时间短且识别率高。     

氯离子扩散系数快速测试方法综述

氯离子扩散系数是评价混凝土结构抗氯离子渗透性能和使用寿命的重要指标,选择一种快速、准确的测试方法至关重要。本文以非稳态电迁移实验(Rapid Chloride Migration,RCM)为基准,与国内外常用的几种氯离子扩散系数快速测试法比较,总结每种方法的特点及适用范围,建立RCM法与其他测试方法的相关性。结果表明:与国内现行的标准方法RCM相比,Permit(Permeation Migration)法主要用于现场无损检测;NEL法及ACMT(Accelerated Chloride Migration Test)法主要用于测量氯离子稳态扩散系数,若实验结果用于寿命预测,采用ACMT法更为合适,若实验结果用于质量验收或耐久性设计,采用NEL法更为合适。一些学者通过实验建立了RCM法与其他测试方法的换算关系,但仅适用于各自所研究的混凝土,对于其他混凝土是否适用待进一步研究。     

保定百年工业遗产乾义面粉厂的改造

面对城市与社会更新中的大量工业遗产,应当依据适合的空间改造原则进行合理的再利用,以彰显城市文化特色、体现城市文脉。通过对保定百年工业遗产的调研,选取乾义面粉厂进行改造,在保留老工业建筑原始外立面形态与承重结构体系的同时,将工业遗产与体验型空间结合,对厂房内部空间进行全新的改造,为保定的工业遗产注入新活力。     

基于U-Net卷积神经网络的轮毂缺陷分割

为实现轮毂缺陷检测自动化,该文依据轮毂X射线图像,提出一种基于U-Net卷积神经网络的自动分割的改进方法。将原始U-Net模型的最大池化操作替换为卷积操作,并加入Dropout层对网络进行优化,提升模型可靠性。同时对带有缺陷的轮毂图像做数据预处理,用于训练改进的U-Net模型。结果表明,该网络在复杂轮毂X射线图像的缺陷识别中表现良好,DICE系数为0.8554,SSIM系数为0.9655,识别速度达到3 ms/张;该方法能较好地实现轮毂射线图像缺陷的自动分割,满足无损检测的自动化需要。