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11.
针对泡沫金属复杂随机的内部结构特征,基于计算机断层扫描技术(CT),开展了泡沫金属的三维细观有限元建模技术研究。对泡沫金属的断层扫描图片进行处理,得到二值图,并提取灰度建立其点云模型,再对点云模型实体化得到细观数值模型。开展了泡沫金属的准静态压缩试验,对细观有限元模型进行了验证。试验与仿真结果吻合良好,表明建立的细观有限元模型可以准确地模拟泡沫金属的力学特性。  相似文献   
12.
《公路》2021,66(9):379-384
浅埋隧道开挖作业过程中,竖向支撑的支护效果不佳,会导致初期支护变形。针对这一问题,提出了伞型支撑的支护方案:以桑洲岭隧道工程实例为研究背景,获取了工程现场监控量测数据;以工程现场监控量测数据为基础,建立了二维有限元模型;模拟分析了隧道下台阶开挖过程中隧道变形情况,并对比了无支撑、竖向支撑、伞型支撑3种不同支护方案下的地表沉降变化以及初期支护的力学响应规律。研究结果表明,伞型支撑在控制初期支护周边收敛方面效果明显。此研究为该浅埋隧道下台阶开挖设计施工提供参考依据。  相似文献   
13.
张长林  陈浩宇  陈宝  李林  刘鲁清  王朝辉 《公路》2021,66(11):38-44
为进一步提升路用水性环氧树脂工作性能及使用品质,选取两种环氧树脂和5种固化剂,采用固化剂乳化法,制备了不同类型水性环氧树脂,对比评价了不同固化剂类型及掺量下水性环氧树脂拉伸、弯曲、黏结等工作性能.并基于水性环氧树脂工作性能演变规律,确定了最佳固化剂类型及其适宜掺量.结果 表明:对于E-44和E-51两种类型的环氧树脂,ZH固化剂固化效果最优;当ZH固化剂中活性氢当量与环氧树脂中环氧当量之比为1∶1时,水性环氧树脂可获得最佳工作性能;此外,与E-44水性环氧树脂相比,E-51水性环氧树脂工作性能表现更为优异,其ZH固化剂(用量为LLZ水平)固化产物拉伸强度和断裂伸长率分别为31.6 MPa和12%,弯曲强度、弯曲变形以及弯曲模量分别为82.5 MPa、23 mm和1840 MPa,附着力拉拔强度为2.15 MPa.  相似文献   
14.
15.
对改性环氧砂浆和丙乳砂浆修补后的混凝土进行耐久性试验,研究这两种修补材料对混凝土抗折强度、抗压强度、抗剪强度、抗冲击性、耐磨性、抗冻性、抗渗性的影响规律。试验结果表明,两种材料修补后混凝土的抗折强度、冲击韧性、抗冻性、抗渗性均优于基准混凝土;改性环氧砂浆提高耐磨度较为明显,丙乳砂浆不能提高混凝土耐磨度。  相似文献   
16.
对高速动车组铝合金车体的腐蚀进行分类分析,并针对各种腐蚀情况确定返修方案。通过铝及铝合金在试验室中的盐雾试验、盐雾\干燥\潮湿循环试验,研究铝型材腐蚀速率和力学性能等特性,并以此为基础,起草了腐蚀标准,为高速动车组型材加工使用提供技术支持。  相似文献   
17.
针对现有宏观均质模型无法反映多尺度、多相和多组分对沥青混合料细观非均质影响的局限性,从沥青混合料细观结构特征方面构建沥青混合料性能数字孪生模型以实现对路面性能的精准分析、调控和优化是交通基础设施数字化转型的重要途径。基于此,在沥青混合料性能数字孪生技术体系框架的基础上对基于细观结构特征的沥青混合料性能数字孪生模型进行了综述,介绍了沥青混合料细观结构数字提取和数字孪生模型构建方法,总结了一套基于图像技术和人工随机生成方法的沥青混合料细观结构数字表征方法,讨论了沥青混合料细观结构组成的评价方法,总结了沥青混合料数字孪生模型中细观结构特征参数,进而详细描述了基于细观结构特征的沥青混合料性能数字孪生模型在宏-细观性能关联中的应用,最后对沥青混合料性能数字孪生技术发展趋势、模型构建、参数表征和性能评价方面进行了展望。相关工作可为基于细观结构特征的沥青混合料性能数字孪生技术体系、技术平台的构建及应用提供有价值的参考和见解。  相似文献   
18.
非调质钢48MnV静态热模拟   总被引:2,自引:0,他引:2  
采用静态热模拟的方法,研究了加热温度、冷却方式和静态参数对非调质钢48MnV显微组织、力学性能的影响。结果表明,48MnV在1100~1200℃加热、750~850℃保温60min,然后快冷到600℃以下堆冷,可以获得较好的综合力学性能。  相似文献   
19.
通过大量的试验研究和理论分析,系统地探讨了羧基丁苯聚合物改性水泥砂浆的力学性能和耐久性能;并进行了经济性分析,发现相对于普通水泥砂浆,羧基丁苯聚合物改性水泥砂浆的力学性能得到提高,耐久性能得到改善,性能价格比提高.  相似文献   
20.
采用细观力学理论和粘弹对应原理对环氧沥青玛蹄脂的粘弹性能进行预测。对4种不同体分比的固化后环氧沥青玛蹄脂试件,在20℃下进行单轴压缩蠕变试验。试验表明,理论预测的粘弹性能与试验值相差随着体分比增大而增大。采用愈渗理论对预测值进行校正,校正后的结果和试验值吻合较好。  相似文献   
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