角点型非共轴模型的半隐式应力积分算法及应用

针对基于屈服面角点非共轴理论建立的弹塑性本构模型，提出了对应的半隐式应力积分算法。在考虑非共轴项的应力更新方程中，塑性流动方向采用显示表示。构建非共轴塑性流动的Gram-Schmidt正交化过程则是基于已知应力条件定义。根据张量之间的正交性，进一步简化模型的应力更新方程，再推导该方程的牛顿迭代格式。然后将该算法编写进ABAQUS的材料用户子程序Vumat，将该非共轴模型应用于有限元分析。在Explict分析模块中，分析了不同非共轴模型参数模拟单剪试验和活动门问题的效果，并与共轴模型结果进行了对比。结果显示该半隐式算法收敛性好，强健有效，适用于工程分析。     

缓凝型囊袋注浆填充料的配合比及性能研究

为了研发一种新型的囊袋注浆填充料，本文以水泥-膨润土作为主要填充材料，在研究单掺三乙醇胺以及复掺三乙醇胺-羟基乙叉二膦酸对填充料性能影响的基础上，通过正交试验研究了水灰比、膨润土掺量、羟基乙叉二膦酸掺量、聚羧酸减水剂掺量和三乙醇胺掺量5个因素对填充料性能的影响，确定了填充料的最佳配比，并借助XRD、LF-NMR、SEM测试手段进行微观结构分析。结果表明：三乙醇胺能够改善填充料的孔隙结构并提高早期强度，膨润土能够降低填充料的泌水率，羟基乙叉二膦酸能够显著延长填充料的初凝时间，聚羧酸减水剂能够增强填充料的流动性；填充料的最佳配比为水灰比0.9、膨润土8%(占水泥的质量分数，下同)、羟基乙叉二膦酸0.15%、聚羧酸减水剂1.0%、三乙醇胺0.02%,优化后的填充料初凝时间为138.42 h, 7 d抗压强度为5.7 MPa。     

基于AHP-Fuzzy的地铁安全风险管理研究北大核心

以地铁项目施工和运营阶段的风险为对象,进行风险识别、分析与评估并确定不同阶段的安全风险程度等级。首先使用工作-风险分解结构方法识别安全风险因素,根据人、机、料、管、环等多个方面列出风险清单;然后使用层次分析法-模糊综合评价组合法进行地铁风险评价,最后以地铁D站的施工和运营为案例,应用上述模型识别和评估风险等级。     

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。