采用人工神经网络技术对混凝土损伤过程中所伴生的声发射进行识别,可实现对混凝土损伤程度的识别.首先建立人工神经网络模型,并在工况下采集混凝土损伤声发射;然后根据加载曲线将采集到的声发射分为3类(分别对应混凝土的3个损伤阶段:轻度损伤阶段、中度损伤阶段和严重损伤阶段),并将这3类作为工况数据输入到神经网络学模块中进行训练,混凝土损伤程度识别系统;后将相同工况下所采集的混凝土声发射输入到系统中,即可识别混凝土的损伤程度.实测结果表明,识别准确率可达90%以上.
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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

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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

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测试了8种混合料类别、12种级配组成的稳定型橡胶改性沥青混合料的动态模量,分析了稳定型橡胶改性沥青混合料的动态力学性能特点.针对Witczak模型对稳定型橡胶改性沥青混合料动态模量预测效果不的问题,采用Levenberg-Marquardt非线性回归方法修正了Witczak模型.结果表明:稳定型橡胶改性沥青混合料具有良好的动态力学性能;修正后的Witczak模型可以较好地预测稳定型橡胶改性沥青混合料的动态模量.
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结合理论分析、数值模拟和试验验证,探讨了混凝土中钢筋的腐蚀行为,并建立了钢筋腐蚀速率的预测模型.首先基于试验数据,修正了混凝土的电阻率模型,然后结合混凝土中钢筋腐蚀的电化学原理和宏电池腐蚀模型,分析了保护层厚度、水灰比、氯离子含量和空气相对湿度等因素对钢筋腐蚀过程控制方式和腐蚀速率的影响,并据此建立了混凝土结构钢筋腐蚀速率的预测模型.分析表明,所建立的预测模型能够合理地反映电阻和阴极控制条件下钢筋腐蚀速率的变化趋势,具有较好的预测精度和实用性.