针对多种因素下道路混凝土干缩预测模型难以建立的难题,基于BP神经网络理论建立了干缩预测模型.结果表明:BP神经网络预测道路混凝土干缩可获得较高准确度,且具有良好的泛化能力,在5种算法中,Trainlm训练速度快,但误差大,Traingda函数训练速度居中,误差,用其训练的神经网络可很好映射道路混凝土配合比与干缩率之间的非线性关系.
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  聊城森奥物资有限公司坐落于美丽的“江北水城”山东省聊城市。聊城市地处经济发达的山东省

、居鲁西、临河南、河北，位于华东、华北、华中三大行政区交界处。代表商业文明的京杭大运河

和代表农业文明的黄河在此交汇，贯穿南北的京九铁路和连接祖国东西的胶济邯铁路及高速公路在

此相交形成“黄金大十字”，交通十分便利。我公司是集生产加工经营为一体的无缝钢管大型企业。

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针对混凝土在不同应变率加载作用下的变形和强度特征,在现有试验数据研究基础上,首先提出了基于热力学定律的一般弹塑性损伤模型,再将应变率性参数引入其中,推导出了应变率型弹塑性损伤本构模型.模型计算结果与试验结果比较表明,所建立的本构模型可以很好地描述混凝土在不同加载速率时的力学特征.应用该模型可预测大范围应变加载情况下混凝土强度.结果表明:应变率对混凝土力学性能影响较大.
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采用低温小梁弯曲(BBR)试验,同时结合Burgers模型对不同老化状态下的SBS改性沥青进行低温性能分析,验证了PG低温分级和黏弹性指标间的相适应性,发现短期老化对星型SBS改性沥青的低温性能有利以及SBS改性沥青存在蠕变速率不足的问题.利用傅里叶红外光谱FTIR技术定量分析了老化对SBS改性沥青官能团的影响,并对沥青各项物理化学指标间的相关关系进行了研究,结果表明:SBS改性沥青的低温性能与脂肪长链指数有关,脂肪长链指数越小,SBS改性沥青的低温性能越好.