您的位置: 专家智库 > >

施明君

作品数:3 被引量:7H指数:2
供职机构:长安大学建筑工程学院更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金国家教育部博士点基金中国博士后科学基金更多>>
相关领域:建筑科学化学工程更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇建筑科学
  • 1篇化学工程

主题

  • 2篇粘结
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇网络
  • 2篇混凝土
  • 2篇混凝土粘结
  • 2篇BP神经
  • 2篇BP神经网
  • 2篇BP神经网络
  • 1篇粘结机理
  • 1篇粘结强度
  • 1篇砂浆
  • 1篇强梁弱柱
  • 1篇强柱弱梁
  • 1篇弯矩
  • 1篇弯矩增大系数
  • 1篇抗震
  • 1篇抗震性
  • 1篇抗震性能
  • 1篇加固技术

机构

  • 3篇长安大学

作者

  • 3篇施明君
  • 2篇黄华
  • 2篇刘伯权
  • 1篇李楠
  • 1篇吴涛

传媒

  • 1篇硅酸盐通报
  • 1篇防灾减灾工程...

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2012
  • 1篇2010
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于BP神经网络的HPFL加固混凝土粘结机理研究
近年来,加筋高性能砂浆加固(HPFL)技术在工程加固领域中得到广泛的应用。该加固技术具有强度高、耐久性好、施工方便等优点,具有广阔的应用前景。但在实际工程应用中,加固层砂浆与基层混凝土之间会出现剥离破坏,导致加固失效,所...
施明君
关键词:BP神经网络混凝土加固技术粘结机理
文献传递
基于BP神经网络的HPFL加固层与混凝土粘结强度预测被引量:2
2014年
根据HPFL加固层和加固混凝土构件之间的243个正拉粘结强度试验测试和24个剪切粘结强度试验测试,将影响二者粘结强度的主要因素,如抹灰龄期、加固界面粗糙度、混凝土和砂浆强度、修补方位等作为特征参数,建立了预测HPFL加固层与混凝土粘结强度的BP人工神经网络模型。采用训练好的BP神经网络对HPFL加固层与混凝土粘结强度进行了预测,并与实测值进行了对比。正拉粘结强度预测值与试验值之比的平均值为1.056,标准差为0.057;剪切粘结强度预测值与试验值之比的平均值为0.988,标准差为0.127。结果表明:预测值与试验值符合良好,利用BP神经网络对HPFL加固层与混凝土粘结强度进行预测是可行的。
黄华杨惠会施明君刘伯权
关键词:BP神经网络剪切粘结强度
框架结构“强梁弱柱”问题研究被引量:4
2010年
分析了"汶川地震"中钢筋混凝土框架结构的主要震害,着重研究了"强梁弱柱"这一破坏现象,并对比分析了现行抗震规范及其报批稿中关于"强柱弱梁"的设计条款,结合某框架结构教学楼,分析其在两本规范不同设计条款下的承载力,以及由此带来的经济性方面的影响。结果表明:填充墙等非结构构件的影响、楼板对框架梁承载力和刚度的增大作用以及柱轴压比偏小是结构破坏的主要原因。规范报批稿调整了柱端弯矩和剪力增大系数,较大地提高了柱的承载能力,其中抗弯承载力增加10.8%~33.1%,尤其顶层框架柱的承载力较现行规范增加33%之多,但柱的抗剪承载力提高较低,增加11.1%~19.3%。依据送审稿设计的结构,柱的钢筋用量增加64.1%,整个费用增加低于19.9%,基本在我国经济发展水平之内。
黄华施明君刘伯权吴涛李楠
关键词:强柱弱梁抗震性能弯矩增大系数
共1页<1>
聚类工具0