根据数值模拟结果,对Gebart公式进行了修正,研究了NCF单胞渗透率与结构参数的关系,得到了NCF单胞渗透率预测公式。对于纤维束,平行方向的数值结果及修正公式在较高孔隙率下比Gebart公式更接近于实验结果;对NCF单胞模型渗透率计算,与实验结果误差为5%;对5种纤维束孔隙率的NCF单胞分别进行正交试验,得到渗透率的数值结果,拟合出了预测公式;NCF渗透率预测公式结果与数值结果对四方和六方排列的平均误差为4.60%和4.57%,说明了预测公式的准确性。
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完成了36件灌孔砌块砌体的抗压强度试验,统计了既有研究530件灌孔砌块砌体的抗压强度试验数据,建立了输入层为4个参数(砌块抗压强度、砂浆抗压强度、灌孔混凝土抗压强度和灌孔混凝土面积与砌体毛截面面积比值)的BP神经网络,推导出简化的灌孔砌块砌体抗压强度计算公式,分析了灌孔砌块砌体抗压强度试验值与计算值的比值(平均值).结果表明:在统计样本空间内,简化的灌孔砌块砌体抗压强度计算公式预测结果良好.BP神经网络方法可以作为灌孔砌块砌体抗压强度计算的一种新方法使用.
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研究了水泥石和骨料的显微硬度以及骨料体积分数对混凝土耐钻磨性和抗压强度的影响,探索了影响混凝土耐钻磨性的主要参数,并基于两相复合材料理论建立了混凝土耐钻磨性的数学模型.结果表明:在各组分显微硬度和骨料体积分数分别变化时,混凝土耐钻磨性和抗压强度之间并不一直存在线性关系;各组分显微硬度及其体积分数是影响混凝土耐钻磨性的主要参数;根据混凝土耐钻磨性的数学模型得出的预测硬度与实测硬度偏差大都在20%以内,验证了所提模型的合理性.