再生骨料强化方法研究进展

再生骨料混凝土作为新型环保材料,满足节约资源和能源、减少环境污染以及可持续发展战略的要求,是绿色混凝土的主要研究方向和推广方向.再生骨料表面附着老水泥砂浆,表面粗糙、棱角多,并含有大量孔洞以及二次破碎过程产生的微裂纹,与天然骨料相比,再生骨料存在密度低、吸水率大、压碎指标大、坚固性差、离散性大等不足,且再生骨料与其表面附着砂浆间存在薄弱界面区,使再生骨料混凝土的性能受到影响、工程应用受到限制.因此,提高再生骨料性能是再生骨料混凝土研究中的关键问题之一.传统提高再生骨料混凝土性能的方法主要聚焦在混凝土拌和阶段,通过改善拌和方法、加入矿物掺合料、优化混凝土配合比设计,或通过优化再生骨料级配、降低再生骨料取代率,以弱化再生骨料对再生骨料混凝土性能的不利影响,但本质上并未改善再生骨料的缺陷.而对再生骨料进行强化处理可改善再生骨料的性能.现有再生骨料强化方法主要从再生骨料表面附着砂浆着手,通过物理、化学或生物方法去除老砂浆或增强老砂浆来提高再生骨料的性能,如机械研磨、火山灰质浆液浸泡、纳米材料改性、二氧化碳强化法等.此外,通过骨料重组法对再生骨料成分进行分类、重组,也可在一定程度上提高再生骨料性能,进而达到改善再生骨料混凝土性能的目的.本文总结了国内外已有再生骨料强化方法的研究进展,分别介绍了去除老砂浆、增强老砂浆、骨料重组三类再生骨料强化方法及其作用机理,总结分析了再生骨料强化方法的强化效果,提出进一步研究再生骨料强化的方向.     

基于多分类及特征融合的静默活体检测算法

现有的静默活体检测研究忽略不同非活体攻击方式之间的差异,以及不考虑活体和非活体样本类别不均衡对模型学习的不利影响. 本研究将非活体攻击类别细分成打印攻击和展示攻击,将静默活体检测由传统的二分类问题转变为多分类问题,并提出采取交叉熵作为损失函数对网络模型进行训练的方案,用以克服二分类和类别不均衡问题,使得模型训练中能更准确发现和抽象出非活体人脸样本共同的欺诈特征,提高网络模型对非活体识别的精准度. 构建双流特征融合网络模型,采取注意力机制对从RGB和YCrCb这2种不同色彩空间提取到的特征向量进行自适应加权融合,以进一步提升网络模型的特征表示能力. 在CASIA-FASD、Replay-Attack、MSU-MFSD和OULU-NPU 4个公开数据集进行大量的对比实验,实验结果表明,采取多分类策略以及特征融合的静默活体检测模型能够有效降低分类错误率并提升泛化能力.     

再生骨料混凝土弯曲疲劳性能研究

为研究再生骨料混凝土的疲劳性能以及硅灰对其疲劳性能的影响,开展了天然骨料混凝土(NAC)、再生骨料混凝土(RAC)和硅灰再生骨料混凝土(RAC-SF)在3种应力水平下的弯曲疲劳试验,进行了弯曲疲劳寿命的Weibull分布检验,建立了弯曲疲劳寿命概率方程,并利用纳米压痕技术分析了 3种混凝土界面过渡区的差异及其对疲劳性能...     

纳米改性再生骨料混凝土单轴受压疲劳性能

采用纳米二氧化硅对再生骨料混凝土(RAC)进行改性,开展了不同再生骨料取代率及纳米改性后的再生骨料混凝土单轴受压疲劳试验,研究其疲劳寿命、疲劳方程、疲劳变形规律及疲劳剩余强度,并利用纳米压痕试验从细观层面上分析探讨了纳米二氧化硅对再生骨料混凝土多重界面过渡区的影响。结果表明:再生骨料混凝土疲劳寿命均较好地服从两参数威布尔概率分布。50%保证率、0.75应力水平下,再生骨料混凝土的疲劳寿命比普通混凝土降低了25.8%,掺入纳米二氧化硅可显著提高再生骨料混凝土的疲劳寿命。对比应变演化曲线和剩余强度模型,纳米二氧化硅改性后的再生骨料混凝土,剩余强度衰减非线性规律明显。纳米二氧化硅的掺入提高了再生骨料混凝土多重界面过渡区的压痕模量,改善了再生骨料混凝土的疲劳性能。