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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由于泡沫沥青处于非稳定状态,其膨胀与衰退过程具有较强的瞬态特征,真实地测量与评价泡沫沥青性能比较困难.为此,从泡沫沥青时空并行发生的机理角度,运用积分反推算法制订了两类泡沫沥青真实的衰减方程,提出了基于试验数据的理论膨胀率和理论半衰期的真实评价方法,通过沥青发泡试验验证了该评价方法的有效性,并从工程应用的角度制定了泡沫沥青理论评价的测算流程.
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以融冰界面位移与相变传热理论为基础,考虑了玻璃纤维增强树脂复合材料层和冰层的升温蓄热、界面冰层融化相变潜热以及冰层与周围空气的对流传质、对流换热和辐射换热等影响,提出了一种基于高分子电热膜的电热除冰功率密度计算的数学模型。对特定除冰模型进行了功率密度的计算,并通过模拟特定环境下的实际除冰实验对计算结果的准确性进行了验证,计算结果与实验结果吻合较好。