冻融作用下海工高性能混凝土梁受弯承载力试验与理论分析

为研究冻融作用下海工高性能混凝土(Marine High Performance Concrete,简称MHPC)梁性能退化机理及其正截面受弯承载力计算方法,采用水冻水融法对三种配合比的9根MHPC梁和36个试块进行总计100次循环的快速冻融试验;通过微宏观结构、质量、动弹性模量以及抗压强度等指标分析,对MHPC材料的冻损特性进行有效评价,并基于抗压强度的退化提出冻融作用下MHPC适筋梁正截面受弯承载力计算模型。试验与分析结果表明：①三种MHPC混凝土的抗冻性能明显优于普通混凝土,其冻损特性可用动弹模损伤度或抗压强度损失率进行评价;②冻融作用后MHPC梁受弯过程中截面应变仍符合平截面假定,且混凝土受压区高度随冻融次数的增加而增大;③用文章提出的计算模型能很好地预测冻损MHPC梁的正截面受弯承载力;④当抗压强度损失率低于40%时,通过已有试验结果和计算模型对比分析,验证了文章计算模型在预测冻融作用后普通和MHPC混凝土梁受弯承载力的有效性。     

油莎豆辛烯基琥珀酸淀粉酯的制备及结构表征

本研究以油莎豆淀粉为原料,以辛烯基琥珀酸酐(octenyl succinic anhydride, OSA)为酯化剂,选用水相法制备OSA淀粉酯。对不同OSA用量的油莎豆OSA淀粉酯的糊液透明度、冻融稳定性、抗性淀粉含量和接触角进行分析,通过傅里叶红外光谱、扫描电镜和X-射线衍射对淀粉酯结构进行表征。结果表明：油莎豆OSA淀粉酯取代度随OSA用量的增加而增大,反应效率与之相反。淀粉酯糊液透明度、冻融稳定性、抗性淀粉含量、接触角均随OSA用量的增加呈现上升趋势。傅里叶红外光谱表明淀粉酯在1732 cm_^-1和1558 cm_^-1出现酯羰基和羧酸的吸收峰。扫描电镜显示淀粉酯形态特征无明显变化,部分颗粒表面出现轻微腐蚀和裂纹。X-射线衍射分析证实,随酯化反应程度加深,淀粉酯部分晶体结构被破坏,淀粉相对结晶度下降。     

含引气剂海工混凝土的抗冻性能及其梁受弯承载力

为了研究引气剂对海工混凝土抗冻性能及其梁受弯承载力的影响,对2种配合比6根海工混凝土梁及相应的冻损试件进行总计100次快速冻融试验;采用质量损失率、动弹性模量损伤度和抗压强度损失率对混凝土冻融损伤程度进行有效评价;考虑混凝土抗压强度退化以及等效矩形应力图系数的变化,提出了冻融作用下海工混凝土梁正截面受弯承载力计算公式。结果表明：加入引气剂可以增强海工混凝土的抗冻性能,降低梁的开裂弯矩退化速率,但会降低混凝土强度和梁的极限弯矩;在150次冻融循环内,提出的模型能够较好地预测冻融作用下海工混凝土梁的正截面受弯承载力。     

铁粉热处理对铁基软磁材料性能的影响

以还原铁粉为原料,在不同温度下进行热处理,然后在500 MPa下压制获得铁粉基软磁环状样品,分析了样品的静态磁性能和交变磁场下的磁性能和损耗。结果表明:还原铁粉在700℃下保温30 min,软磁样品的静态磁性能明显提高,初始磁导率和最大磁导率均增加1倍以上,粉末的显微硬度从61下降到51,粉末压缩性能得到改善,样品的密度提高了0.3 g/cm3;在此温度下对粉末热处理,还能降低软磁样品的矫顽力,提高样品的振幅磁导率,减小磁滞损耗,从而改善交变磁场下材料的软磁性能。     

基于残差模型改进的带钢缺陷分类网络

为了进一步提高带钢缺陷图像分类的准确性，文章基于ResNet18进行了改进，得到了一种新的网络结构，并命名为FusionNet。在FusionNet模型上添加卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM）后，验证集的准确性达到了99.50%，较基于ResNet18网络的CBAM模块及DenseNet121算法，准确率分别提高了0.94个百分点和1.51个百分点。设计的实验证明了改进后的网络具有一定的实用价值。     

层次分析法在模块化建筑采购阶段的应用研究

模块化建筑具有施工简便、组装灵活和施工周期短等优点，因此，近年来被广泛应用。然而，由于模块化建筑的特殊性，传统施工成本管理方法并不适用于模块化建筑。采购阶段作为成本管理阶段核心部分，直接影响着项目的成本效益，对于模块化建筑而言，还缺乏对采购决策影响因素对模块化建筑成本管理影响的研究。鉴于此，利用层次分析法(AHP),对模块化建筑成本管理采购决策影响因素进行分析，并构建模块化建筑采购决策影响因素评价体系，为模块化建筑采购阶段的决策影响和评价提供了科学依据。研究为采购决策者提供了一个包容性的计划，降低了模块化建筑的成本支出，促进了模块化建筑的可持续发展。     

基于XGBoost-RF的制冷剂泄漏故障检测与诊断

针对冷水机组运行中正常数据多于故障数据情况和制冷系统中最常见的制冷剂泄漏故障，本文采用极端梯度提升算法(XGBoost)建立故障检测模型，采用随机森林(RF)算法建立故障诊断模型，研究了检测阈值改变对检测模型的影响及有、无正常样本训练的诊断模型的对比。结果表明，在检测阈值设定为0.99时，可保证大部分故障样本均能被检测出来，且虚警率低，仅由故障数据训练得到的诊断模型整体性能最佳，可最大限度发挥检测模型和诊断模型的优势。