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基于GA-BP神经网络的UHPC抗压强度预测与配合比设计被引量：34: 2020年; 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.; 陈庆马瑞蒋正武蒋正武; 关键词：超高性能混凝土 GA-BP神经网络遗传算法配合比设计

电沉积修复裂缝中离子迁移的Debye层效应: 2021年; 电场作用下电解质离子在裂缝中的迁移规律直接关系到混凝土裂缝电沉积修复的效果.经典的PoissonNernst-Planck(PNP)方程假定电解质离子为理想的质点模型,忽略了离子和裂缝的尺寸效应,难以揭示电解质离子在极端受限条件下纳米裂缝中的迁移规律.本文以双电层厚度为物理基础,建立了电沉积修复中离子迁移的几何模型,采用无量纲Debye数来描述离子浓度和裂缝尺寸等对离子迁移规律的影响;从自由能出发,考虑了离子和裂缝的尺寸效应,推导了修正的PNP方程,并通过有限元仿真获得了修正PNP方程的数值解.结果表明,当Debye数较小时,离子的迁移可以由经典的PNP方程来描述,离子浓度满足电中性关系,电势呈现出线性分布;随着Debye数的进一步增加,经典PNP方程的数值解会出现超高非物理离子浓度O(10^(2)),而基于修正后的PNP方程,可以获得裂缝中更为合理的阳离子饱和浓度值O(10).本研究将为电沉积修复过程的离子迁移分析以及可修复最小裂缝尺寸评定提供理论指导.; 刘伟周跃亭陈庆朱合华; 关键词：电沉积钢筋混凝土裂缝

生物质燃料烧制轻质陶粒技术研究: 本文研究了一种常见的生物质燃料稻壳的工业组成、元素组成和低位热值,并与化石燃料煤进行了比较。用热重分析的方法研究了稻壳的燃烧特性,分析了其在回转窑工业中应用的可行性和存在的难题。探索了生物质燃料应用于陶粒工业化生产关键技...; 田润竹田曼丽蒋正武杨正宏; 关键词：生物质燃料轻质陶粒节能减排; 文献传递

掺硅灰的低水胶比水泥水化产物定量预测方法被引量：2: 2019年; 基于低水胶比下水泥水化原理以及硅灰作用机制,考虑体系中氢氧化钙量的变化,修正中心粒子模型,提出掺硅灰的低水胶比水泥水化产物体积分数预测方法.对比提出方法、试验数据、Power模型以及Jensen模型,结果表明:所提方法可较好地描述掺硅灰的低水胶比水泥水化进程并定量预测不同水化产物的体积含量;当无硅灰时,所提方法计算的未水化水泥和化学收缩的体积与Power模型计算结果基本一致;当含有硅灰时,所提方法计算的水化产物的体积分数与Jensen模型的模拟相近.; 陈庆王慧蒋正武曾志勇; 关键词：氢氧化钙水化产物体积分数

国内外水泥基复合材料多尺度模型研究进展被引量：1: 2014年; 多尺度方法作为组合不同模型的耦合方法,在水泥基复合材料的跨尺度问题上起着重要作用。某一尺度的模型在一定程度上赋予了材料不同的意义。纳米凝胶模型的提出很好的解释了非均质水泥基材料C-S-H凝胶的形成及材料密度、比表面积等测试数值的差异;微观模型对预测C-S-H凝胶产物物相成分的变化规律有重要帮助,对水化机理的研究具有重要意义;宏观模型则能很好的反映水泥基材料力学性能和使用寿命,尤其在氯离子侵蚀和碳化方面表现卓著。虽然每一尺度的模型都有其独特之处,但缺少模型间的相互嵌入,无法建立微观模型与宏观性能之间的联系。本文综述了近年来国内外水泥基材料不同尺度模型的研究进展,分析了单个模型的结构特征,提出了多尺度模型的构建和目前存在的问题,并对多尺度模拟和预测的发展方向进行了展望。; 郭秀艳蒋正武马国金; 关键词：水泥基复合材料

超低温冻融循环对砂浆性能的影响(英文)被引量：5: 2014年; 水泥基材料超低温下的性能与其常温及低温下有很大差异。测量了不同砂浆的抗压抗折强度、相对动弹模量、相对质量损失率和含水率,研究了水融过程中吸水量、水灰比和最初含水率对砂浆抗超低温(-110℃)冻融性能的影响。结果表明:砂浆试样超低温冻融破坏比普通冻融破坏更加严重、迅速,且砂浆试样的抗折强度对超低温冻融更加敏感。试样在超低温冻融过程中逐渐从外界吸水,经过21次超低温冻融循环后,其吸水量甚至大于在真空饱水机中的吸水量。; 蒋正武邓子龙李文婷周磊; 关键词：冻融循环超低温砂浆水灰比含水率

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国家自然科学基金(51278360)