掺混合材路面水泥砼配合比设计方法研究

以砼抗折强度为设计目标,通过建立砼抗折强度多元线性关系直接评价不同品种及不同掺量活性混合材对路面砼抗折强度的影响,结论对掺活性混合材路面砼配合比设计具有较好的指导作用.     

适用于电气化铁道供电系统的新型振荡闭锁装置原理的研究

本文针对电气化铁道牵引负荷的特点,总结了牵引负荷影响电力系统距离保护振荡闭锁装置产生误动的几个主要因素。分析了牵引负荷中谐波对振荡闭锁装置的影响,提出了一种新型闭锁原理及其实现的模拟系统方法和数字系统方法,同时在TRS—80微机上对后者进行了仿真试验。结果表明:新型闭锁装置具有较好的滤波特性和抑制涌流能力,能够满足电力系统对距离保护振荡闭锁装置的要求。     

矿粉亚甲蓝试验方法的探讨

通过对中、欧、美矿粉亚甲蓝试验方法的比较,探讨了搅拌设备、样品取样数量、溶液介质、悬浊液与亚甲蓝溶液的浓度、搅拌速度及亚甲蓝标准溶液添加速度等试验条件对亚甲蓝试验的影响,并在我国现行试验方法的基础上提出改进意见。     

基于MATPCA方法的混凝土表观缺陷识别研究

以混凝土表观缺陷为对象,研究用图像处理和模式识别技术来实现表观缺陷的检测和识别,重点在混凝土外观缺陷图像的特征提取和设计有效、可靠的分类器,实现缺陷的准确分类.基于矩阵的主分量分析（MATPCA）是统计学中分析数据的一种有效的方法,它可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间,因而可以用于数据的特征提取及压缩等.将MATPCA法应用于混凝土表观缺陷识别系统的特征提取层,并在MATLAB中实现特征的提取,较好地满足识别层的输入要求;而在系统的识别层,研究BP神经网络方法取得了较好的实验效果.     

非均质材料零件的材料设计

阐述了非均质材料零件设计优化的数学模型，并采用灵敏度分析以及最速下降法对其各个材料区域的材料性能进行设计优化，得到最佳材料性能参数后，再从非均质材料数据库中找到相应的工程材料，合成满足设计要求的非均质材料零件．该方法为设计者提供了切实可行的非均质材料零件的材料设计方法．     

基于可靠性的列车关键部件机会预防性维修优化模型研究

针对列车关键部件预防性维修存在欠维修或过维修问题,在传统预防性维修策略基础上,提出一种基于可靠性的列车关键部件机会预防性维修优化模型,该模型考虑部件可靠性对机会维修阈值的影响,通过偏最小二乘回归方法优化机会维修阈值,求解得出最佳预防性维修役龄和机会维修役龄,综合分析机会役龄因子和安全失效概率因子对维修策略的影响,从而达到优化总维修费用的目标。以某地铁公司B型车辆关键部件的记录数据为例,通过对建立的模型进行求解分析,表明采取该检修模式能有效减少固定维修次数、延长检修周期、降低总维修费用、提高列车正线运营率,从而为轨道交通关键部件修程修制的改进提供科学依据和实践参考。     

!水河特大桥C50高强高性能混凝土徐变性能试验研究

为准确获取！水河特大桥主梁用C50高强高性能混凝土的优化配合比,对单掺粉煤灰、矿渣以及粉煤灰与矿渣复掺后均为20％条件下的C50高强高性能混凝土的徐变性能进行试验研究。研究结果表明：20％矿物掺合料的掺入,均大大抑制了C50高强高性能混凝土徐变的增加,在同水胶比条件下,粉煤灰与矿渣的复掺与单掺粉煤灰或单掺矿渣相比,其抑制C50高强高性能混凝土徐变增加的效果明显,与基准混凝土相比,其抑制效果更显著。粉煤灰与矿渣复掺20％的C50高强高性能混凝土配制技术解决了！水河特大桥混凝土结构超高泵送、低徐变等技术难题,对类似工程的高强混凝土施工技术具有重要的借鉴作用。也可为相应规范的修订积累原始试验数据。     

浅谈掺加活性矿物掺料提高混凝土的耐久性

论述了影响混凝土耐久性的因素,并通过分析活性矿物掺料的分类及特性,阐述了其对混凝土耐久性改善的机理。     

矿物纤维改善沥青混合料高温稳定性研究

分别采用动态模量试验、动态蠕变试验和车辙试验研究了玄武岩矿物纤维对沥青混合料的粘弹特性及高温稳定性的影响。研究结果表明,矿物纤维掺入后沥青混合料的动态模量和相位角具有相同的变化规律,且纤维的使用能提高沥青混合料的动态模量,表明玄武岩矿物纤维能明显提高沥青混合料的劲度,而60℃时沥青胶浆和沥青混合料的车辙因子增大。高温动态蠕变试验结果也表明,掺入矿物纤维后沥青混合料的流动值增大,达到流动值时循环荷载产生的应变和经历10 000次荷载作用后的应变均能得到大幅度的降低。与未掺矿物纤维相比,掺加0.4%矿物纤维后沥青混合料的动稳定度由5 869次/mm提高到7 656次/mm,同时车辙深度减小,表明矿物纤维能明显提高沥青混合料抵抗高温流动变形的能力。     

时空信息多模式融合模型应用研究

给出了时空多模式融合模型(MM模型)的实用建模方法.利用华北地震和北京SARS 2个时空数据集对MM模型进行了建模应用和性能评价,与单纯神经网络模型相比,MM模型的预测准确性与预测趋势变化的能力均有所提高.分析表明,利用MM模型对不同类型时空过程建模时,不同分量信息所起到的作用并不相同.