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依据表面能理论,利用插板法和柱状灯芯技术分别测得2种沥青与2种矿料的表面能参数,然后计算黏附功与表面自由能变化,分析无水和有水情况下沥青自身黏聚力的变化以及沥青-矿料系统黏附与剥落的趋势;以有水、无水情况下自由能比值的值作为黏附性的评价指标,分析不同沥青-矿料系统黏附性的大小.结果表明:sbs改性沥青-角闪片麻岩系统(sbs-j)的黏附性.因此,表面能理论可以---地解释沥青-矿料系统的黏附过程和剥落过程,值得进一步深入研究.
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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信号进行识别,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,并在标准工况下采集混凝土损伤声发射信号;然后根据加载曲线将采集到的声发射信号分为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---损伤阶段),并将这3类信号作为标准工况数据输入到神经网络学习模块中进行训练,得到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信号输入到系统中,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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