植生型多孔混凝土配合比设计方法初探

植生型多孔混凝土,作为环保型混凝土有很多优点,但到目前为止,它的配合比设计方法并没有合理化。本研究中,以确定植生型多孔混凝土配合比设计方法为目的,设定配制能符合要求性能的植生型多孔混凝土的浆体的流动值,结合粗骨料实积率及粗骨料用量,根据粗骨料粒径选择修正系数,从而得到目标孔隙率的植生混凝土。     

基于BP和GA-BP神经网络的混凝土抗压强度预测研究

由于影响混凝土抗压强度的因素众多，且抗压强度与各影响因素之间的关系是一种复杂的非线性问题，采用了机器学习的方法较好地对混凝土抗压强度做出预测，研究采用BP和GA-BP两种神经网络分别对混凝土28 d抗压强度进行预测并进行分析，其中输入层的参数为水泥、炉渣、粉煤灰、水、减水剂、粗骨料和细骨料的用量。结果表明：与BP神经网络式相比，GA-BP神经网络预测值与实测值更为吻合，平均误差率减少了43%，有更好的预测能力。同时研究采用灰色关联算法对输入层进行敏感性分析，表明粗骨料用量的改变对28 d混凝土抗压强度的影响最大，并且在输入层删除敏感性较低的参数后，神经网络的预测效果有进一步提高。研究还通过GA-BP神经网络寻最优值对当混凝土强度达到最大值时，输入层各影响因素的数值进行了预测，为混凝土的抗压强度预测和配合比设计提供了分析方法且该神经网络对试验有较好的导向作用。     

基于深度学习的再生混凝土抗压强度预测

进行了18组不同配合比的再生混凝土立方体试块的抗压强度试验,分析了水胶比、再生骨料取代率和粉煤灰掺量对再生混凝土抗压强度的影响规律。建立了基于深度学习神经网络的抗压强度预测模型,以水胶比、再生粗骨料取代率、再生细骨料取代率和粉煤灰掺量为输入变量预测再生混凝土试块的抗压强度。结果表明:与传统神经网络模型相比,基于深度学习的预测模型具有高精度、高效率和高泛化能力的优点,可以作为再生混凝土强度计算经验式的一种新方法。     

基于正交试验的再生骨料透水混凝土性能影响研究

利用再生骨料制备透水混凝土,分析多因素对再生骨料透水混凝土性能的影响,基于正交试验设计对再生骨料透水混凝土的基本物理性能进行试验和分析,研究了不同水平下目标孔隙率、水胶比、矿物掺合料掺量等因素对再生骨料透水混凝土有效孔隙率、28 d抗压强度和透水系数等性能的影响,并通过拟合28 d抗压强度与透水系数试验数据的相关关系,研究建立了两者的线性预测模型。结果表明:各因素对再生骨料透水混凝土的28 d抗压强度和透水系数影响的综合排序为:目标孔隙率>水胶比>矿物掺合料掺量;再生骨料透水混凝土的28 d抗压强度和透水系数呈反相关的线性关系,其线性回归模型可用于实际工程的预测。     

基于拌和生产数据的BP神经网络混凝土抗压强度预测

为解决混凝土生产中抗压强度试验周期长及工程管理存在滞后性的问题,提出了一种基于混凝土拌和生产实时监控数据的BP神经网络混凝土抗压强度预测模型。以混凝土拌和生产中的8项物料生产称重数据和5项生产配比数据作为预测输入变量,建立200组混凝土拌和站生产监控数据和对应的抗压强度试验数据样本集,按照6∶2∶2比例划分为训练集、验证集和测试集;分别以C40配比混凝土拌和生产的8项物料称重数据和全部13项数据作为输入变量,进行混凝土28 d抗压强度预测,将预测结果与实际试验结果进行比较,验证所提出BP神经网络模型的预测效果。结果表明：所提出的BP神经网络混凝土强度预测模型能较好地实时预测混凝土28 d抗压强度,且相对误差优于利用7 d抗压强度试验数据估算值;8项物料称重数据作为输入变量的BP神经网络预测模型预测精度更好,平均绝对百分比误差为0.82%,均方根误差为0.52 MPa;利用不同拌和站C20配比、C30配比混凝土拌和生产监控数据对8项输入变量BP神经网络混凝土抗压强度预测模型进行适应性验证可知,其预测平均绝对误差均在0.5 MPa之内,平均绝对百分比误差均小于2%,与C40配比预测误差一致...     

废玻璃粉混凝土抗压强度试验及其神经网络预测

对玻璃粉掺量分别为0、10%、15%、20%、25%、30%、35%的混凝土的7、28、60、120 d的抗压强度进行试验,在试验的基础上,用MATLAB建立神经网络预测模型,输入量为:水胶比、废玻璃粉用量、水泥用量、粗骨料用量、砂用量、养护龄期,输出量为混凝土抗压强度,建立废玻璃粉混凝土的抗压强度预测模型。试验结果表明:神经网络预测模型可以有效预测废玻璃粉混凝土的抗压强度,预测精度较高。     

基于BP神经网络的再生保温混凝土抗压强度预测

通过研究再生粗骨料取代率、水灰比对再生保温混凝土抗压强度的影响,建立了以再生粗骨料取代率、水灰比以及混凝土表观密度为因子的BP神经网络预测模型,旨在通过这三种因子的测量对再生保温混凝土28 d抗压强度进行预测。试验研究表明,当再生粗骨料取代率为50%时,再生保温混凝土抗压强度与混凝土拌合物表观密度近似成线性关系,抗压强度随着水灰比的增大而降低;当取代率为100%时,抗压强度与表观密度为非线性关系,抗压强度随表观密度的增大而增大,随水灰比的增加而增加。建立的三因子BP神经网络模型的预测值与实际值的误差在3%以内,可用于再生保温混凝土的抗压强度预测。     

自燃煤矸石粗骨料混凝土双变量强度公式研究

通过对16组自燃煤矸石粗骨料混凝土试件的试验,研究了自燃煤矸石粗骨料压碎值、水胶比对混凝土抗压强度的影响。利用多元回归建立了自燃煤矸石压碎值、水胶比和混凝土28 d抗压强度之间的回归方程,并由25组试件检验,普适性良好。自燃煤矸石粗骨料混凝土双变量强度公式的建立,对自燃煤矸石粗骨料混凝土配合比设计及强度推算具有重要的实际意义。     

BP神经网络在再生混凝土强度预测中的应用

为了提供早期预测再生粗骨料混凝土强度的有效方法,从8篇文献中收集了47组样本,借助Matlab R2015a平台,基于BP神经网络,建立了以单位体积的水、水泥、砂、碎石、再生粗骨料用量作为输入,以再生混凝土28 d棱柱体抗压强度作为输出的含单隐层的3层神经网络模型,其结构为5-21-1。对网络进行训练后的仿真结果表明,预测的最大相对误差为18.69%,预测误差小于5%的占样本总量的78.72%。预测结果表明用BP神经网络模型预测再生混凝土的强度是可行的。     

基于GA-BP神经网络的UHPC抗压强度预测与配合比设计

开展了不同配合比条件下超高性能混凝土(UHPC)的制备与抗压强度试验,并结合已有数据形成了神经网络训练样本;根据UHPC原材料组成和性能需求设计了包含神经网络输入层(7节点)、隐层(8节点)和输出层(1节点)的拓扑结构,并引入遗传算法(GA)优化了UHPC抗压强度预测网络的初始权值和阈值;采用试验样本模拟训练了不同配合比条件下的UHPC抗压强度预测GA-BP神经网络,并以此为基础建立了基于不同性能需求的配合比设计方法.对比试验数据和传统BP神经网络方法计算结果发现,GA-BP神经网络能更好地指导UHPC抗压强度预测和配合比设计.     

住宅楼安装中央空调的加固案例分析

文章通过两处住宅用房安装中央空调的事例,现场查勘、验算与鉴定,证实了在住宅用房的混凝土梁上钻孔洞安装中央空调管线的做法,影响了房屋结构的安全,同时给出了加固处理意见,提出了个人的几点看法.     

Regularities of development of settling of models of deep footings

Conclusions 1. The effect of relative penetration on the change in magnitude of settlement is substantial. With the same specific pressure on the base the settlement of the model decreases as the relative penetration increases.2. Published data on values of unit friction forces along lateral surfaces of deep foundations were confirmed. The maximum value of resistance along the side surface was 2 tons/m².3. It was established that the realtionship between the settlement of the model and its diameter is nonlinear. This is of great importance in working out a method for calculating foundations of deep footings from deformations especially if one considers that in this case the foundation carries substantial pressures and deforms under conditions of strongly developed shear regions.Translated from Osnovaniya, Fundamenty i Mekhanika Gruntov, No. 6, pp. 11–12, November–December, 1971.     

测量标志普查资料汇集技术处理

为了适应新的形势发展需要,安徽省国土资源厅已启动新一轮测量标志普查工作。与过去不同,此次普查在资料汇集、调查人员组织、调查资料归档与调用等方面做了较大变革,文章简明阐述了变革后的测量标志普查资料汇集技术处理的过程。     

自动扶梯逆行故障成因与分析

对自动扶梯突然反转而导致逆行故障的类别和成因进行了分析,讨论了逆行速度及症状,分析了逆行概率及风险,并针对逆行提出了一些对策。     

浅析步行街的建筑工效学——上海市吴江路步行街建筑工效学调研

从建筑工效学的角度对上海市吴江路休闲步行街进行了调查研究，根据调查结果，分析了其在建筑工效学上的一些特点与不足之处并进行了探讨，以期对步行街的建筑工效学设计提供准确的参考。     

环境的共鸣--大连水产学院图书馆的设计

本文通过对大连水产学院图书馆的介绍,向人们展示了建筑与环境之间相辅相成,共同作用,引起环境共鸣的原则方法.     

浅谈饲料中有效能的测定技术

饲料中有效能是供动物生长发育的基础。不同动物所用的有效能体系不同,目前大多数动物采用消化能、代谢能体系,但随着研究的发展与深入,发现最能反映饲料有效能的是净能体系。无论哪种体系,采用合理的测定技术准确测定饲料中的有效能值显得尤其重要,通过对饲料有效能值的准确测定可以实现动物所需能量的精确供给,减少养殖成本,使经济效益最大化。文章综述了几种有效能评价体系的测定技术。     

混凝土碳化深度的灰色预测

混凝土碳化是导致钢筋混凝土结构耐久性损伤的主要原因之一。为了预测混凝土碳化深度,本文建议采用一种基于灰色系统理论的预测模型,该模型可以根据已知的混凝土碳化序列,较精确地预测未来时刻的碳化深度。文章最后以实例说明了该模型的应用。