导读:本文包含了碳化深度论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:混凝土,深度,保护层,神经网络,模型,厚度,氢氧化钙。
碳化深度论文文献综述
赵海娟,王军[1]（2019）在《水闸混凝土碳化深度预测研究》一文中研究指出在水闸工程病害中,混凝土碳化最为典型,混凝土碳化是造成混凝土裂缝、钢筋锈蚀的最直接因素,因此,对混凝土碳化深度预测研究尤为重要。采用遗传算法优化神经网络,选取混凝土碳化深度的主要影响因素,建立混凝土碳化深度预测模型,并基于VS平台,开发水闸混凝土碳化深度预测系统。收集了盐城市25组水闸数据样本进行预测分析研究,结果表明,采用遗传算法优化BP神经网络模型进行水闸混凝土碳化深度预测是可行的,能够快速、准确识别混凝土碳化深度,为水闸除险加固提供技术支持。(本文来源于《山西建筑》期刊2019年22期）
杨雪华,董振平,于军琪,赵安军,魏廷剑[2]（2019）在《基于BP-AR的混凝土碳化深度预测算法研究》一文中研究指出混凝土碳化深度的影响因素众多又复杂且对时间有较强的依赖性,现有的混凝土碳化深度预测方法不能把所有影响因素充分考虑进去,导致其预测精度不够准确。提出一种BP-AR融合算法,该算法利用BP神经网络预测碳化深度,再通过时间序列方法对预测值进一步修正。通过试验分析,时间序列方法能够通过BP神经网络预测的碳化深度值发现碳化反应随时间变化的规律,BP-AR算法比BP神经网络预测碳化深度精度更高,弥补了因数据量有限而造成较大的预测误差。(本文来源于《混凝土》期刊2019年11期）
黄振兴[3]（2019）在《对混凝土碳化深度测定方法的质疑》一文中研究指出随着混凝土技术的发展和进步,高性能、高耐久性、绿色混凝土得到大量应用;而要配制高性能、高耐久性、绿色混凝土必须使用大掺量矿物掺合料,如粉煤灰、磨细矿粉和硅灰等,其中又以粉煤灰、磨细矿粉最为常用。矿物掺合料首先因为比水泥还细,填充了水泥浆中的孔隙,起到了集料填充效应,使混凝土更加密(本文来源于《商品混凝土》期刊2019年11期）
张巧慧[4]（2019）在《某大桥碳化深度检测及分析》一文中研究指出本文主要针对某大桥对钢筋保护层厚度进行检测,依据被检测的混凝土保护层厚度,利用传统的检测方法对该大桥的碳化深度进行了检测,经检测得知该大桥的碳化深度没达到限值,表明混凝土对钢筋的保护作用尚好,该大桥结构可以正常使用。(本文来源于《内江科技》期刊2019年10期）
李波,李文科,范志,贺斌,钟明云[5]（2019）在《掺合料对混凝土碳化深度的影响》一文中研究指出本文研究了用矿渣粉、粉煤灰、石灰石粉掺量的变化对混凝土碳化深度的影响,并提出有效建议。(本文来源于《商品混凝土》期刊2019年10期）
王建超,张晓芳,周静海,梅长周,王新栋[6]（2019）在《基于分形理论的废弃纤维再生混凝土碳化深度模型》一文中研究指出为改善再生混凝土由于骨料自身缺陷产生的性能不稳定,通过掺入废弃聚丙烯纤维的方式探讨其对再生混凝土碳化深度的影响,同时将分形理论引入到废弃纤维再生混凝土孔隙结构的评价体系中,为定性或定量评定废弃纤维再生混凝土孔结构的复杂性及孔结构与宏观性能的关系开辟新的思路。通过快速碳化试验,以再生骨料掺入量、废弃纤维掺入量、水灰比等为影响因素,结合分形理论对废弃纤维再生混凝土的碳化深度进行研究。结果表明:水灰比、再生骨料掺入量的减小及纤维掺入量的增大均会减小碳化深度;废弃纤维再生混凝土孔隙体积分形维数越小,碳化深度越大。利用孔隙体积分形维数与碳化深度的关系,建立了废弃纤维再生混凝土碳化深度预测模型,模型预测结果与试验值吻合良好。(本文来源于《建筑结构》期刊2019年13期）
陈正,胡以婵,赵宇飞,余波[7]（2019）在《标准碳化环境下基于材料参数的混凝土碳化深度多因素计算模型》一文中研究指出为了准确评估混凝土的抗碳化性能和耐久性,根据混凝土碳化深度分析的实用预测模型获得了7822组标准碳化环境条件(温度为(20±2)℃,相对湿度为(70±5)%,CO_2浓度为(20±3)%)下普通混凝土、单掺粉煤灰混凝土、单掺矿渣混凝土以及复掺粉煤灰和矿渣混凝土的碳化深度数据,定量分析了水胶比(或水灰比)、粉煤灰掺量和矿渣掺量等对混凝土碳化深度的影响规律,进而采用基于最小二乘法的非线性回归分析,基于材料参数建立了标准碳化环境下混凝土碳化深度多因素计算模型,并通过文献搜集的试验数据验证了该方法提出的模型的合理性和适用性。(本文来源于《硅酸盐通报》期刊2019年06期）
林志伟,汪小平,帅云飞,张柳春[8]（2019）在《硫酸铵腐蚀环境下的混凝土碳化深度试验研究与应用》一文中研究指出硫酸盐腐蚀是影响混凝土结构耐久性能的重要化学劣化因子之一。以赣南离子型稀土开采残留硫酸铵的环境问题为背景,通过实验室快速碳化试验研究硫酸铵溶液浓度对混凝土碳化深度的影响规律。结果表明:硫酸铵溶液浓度越大,相同强度等级的混凝土在相同碳化龄期的碳化深度与碳化速率越大。根据试验结果建立了硫酸铵腐蚀环境下混凝土碳化深度预测模型,对该环境下混凝土最小保护层厚度取值提出了建议。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年15期）
刘康宁,王社良,高博,彭晓晖[9]（2019）在《活性矿物料对RAC碳化深度影响的试验研究》一文中研究指出为了研究活性矿物料对RAC碳化深度的影响,对19组粗骨料替代率为50%的单掺和双掺活性矿物料RAC,研究结果表明:单掺粉煤灰时,各碳化时间里RAC碳化深度随着粉煤灰掺量的增加而增加,且当粉煤灰掺量超过20%时,粉煤灰RAC碳化深度大于普通RAC碳化深度;硅粉RAC各碳化时间里碳化深度随着硅粉掺量的增加而减小,且当硅粉掺量为15%时,硅粉RAC碳化深度相比于普通RAC碳化深度减小幅度最大;大理石粉RAC各碳化时间里碳化深度随着大理石粉掺量的增加而减小,且当RAC中分别掺入等量的大理石粉和硅粉时,各碳化时间里大理石粉RAC碳化深度明显小于硅粉RAC碳化深度;在RAC中双掺粉煤灰和硅粉,随着硅粉掺量的增加各碳化时间里RAC碳化深度减小,且当硅粉掺量15%时抑制碳化效果相比于掺量5%、10%的明显;在RAC中双掺粉煤灰大理石粉,当粉煤灰掺量10%一定时,各碳化时间里RAC碳化深度随着大理石粉掺量的增加而减小,且粉煤灰掺量10%的RAC中,掺入硅粉的量和大理石粉的量相等时,粉煤灰+大理石粉抑制碳化效果明显优于粉煤灰+硅粉;在RAC中双掺大理石粉和硅粉,大理石粉掺量10%不变,依次分别掺入硅粉的量为5%、10%、15%,其碳化深度随着硅粉掺量的增加而减小。当RAC中大理石粉掺量和粉煤灰掺量相等均为10%的基础上,分别在两者中掺入不同量的硅粉,各碳化时间里硅粉+大理石粉抑制碳化作用优于硅粉+粉煤灰。(本文来源于《混凝土》期刊2019年05期）
黄海新,李环宇,毛燕[10]（2019）在《带裂缝混凝土碳化深度预测模型》一文中研究指出裂缝的存在大大的加深了碳化深度。为探索裂缝对混凝土碳化的影响,根据Fick第二定律和热传导方程的相似性,利用有限元软件建立了碳化仿真模型。开展了裂缝混凝土碳化试验,并根据试验数据调整了无裂缝、窄裂缝、宽裂缝有限元模型参数,进而对裂缝处混凝土碳化深度影响因素进行了模拟分析。结果表明,裂缝宽度比裂缝深度影响更大。提出了裂缝碳化深度增大系数,结合前人碳化深度模型,修正建立了带裂缝混凝土裂缝处碳化深度模型。(本文来源于《混凝土》期刊2019年04期）
碳化深度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
混凝土碳化深度的影响因素众多又复杂且对时间有较强的依赖性,现有的混凝土碳化深度预测方法不能把所有影响因素充分考虑进去,导致其预测精度不够准确。提出一种BP-AR融合算法,该算法利用BP神经网络预测碳化深度,再通过时间序列方法对预测值进一步修正。通过试验分析,时间序列方法能够通过BP神经网络预测的碳化深度值发现碳化反应随时间变化的规律,BP-AR算法比BP神经网络预测碳化深度精度更高,弥补了因数据量有限而造成较大的预测误差。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
碳化深度论文参考文献
[1].赵海娟,王军.水闸混凝土碳化深度预测研究[J].山西建筑.2019
[2].杨雪华,董振平,于军琪,赵安军,魏廷剑.基于BP-AR的混凝土碳化深度预测算法研究[J].混凝土.2019
[3].黄振兴.对混凝土碳化深度测定方法的质疑[J].商品混凝土.2019
[4].张巧慧.某大桥碳化深度检测及分析[J].内江科技.2019
[5].李波,李文科,范志,贺斌,钟明云.掺合料对混凝土碳化深度的影响[J].商品混凝土.2019
[6].王建超,张晓芳,周静海,梅长周,王新栋.基于分形理论的废弃纤维再生混凝土碳化深度模型[J].建筑结构.2019
[7].陈正,胡以婵,赵宇飞,余波.标准碳化环境下基于材料参数的混凝土碳化深度多因素计算模型[J].硅酸盐通报.2019
[8].林志伟,汪小平,帅云飞,张柳春.硫酸铵腐蚀环境下的混凝土碳化深度试验研究与应用[J].科学技术与工程.2019
[9].刘康宁,王社良,高博,彭晓晖.活性矿物料对RAC碳化深度影响的试验研究[J].混凝土.2019
[10].黄海新,李环宇,毛燕.带裂缝混凝土碳化深度预测模型[J].混凝土.2019
论文知识图
