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为了研究锈蚀与冻融循环耦合作用下再生混凝土与钢筋的黏结滑移性能,以钢筋锈蚀率及冻融循环次数为变量,对耦合作用下的钢筋再生混凝土梁试件进行试验,分析其黏结滑移特征值变化规律,并与普通混凝土梁试件进行比较。根据试验结果建立钢筋再生混凝土黏结 滑移本构关系。结果表明:各组试件均发生纵筋拔出破坏;在钢筋锈蚀与冻融循环耦合作用下,冻融循环较钢筋锈蚀对黏结性能的影响更大;平均黏结应力-滑移曲线可大致分为线性上升段、非线性上升段、非线性下降段及残余段;再生混凝土试件的各黏结滑移特征值的波动幅度相对于普通混凝土的较大;在钢筋锈蚀与冻融循环耦合作用下,再生混凝土与钢筋间的化学胶着力要优于普通混凝土;普通混凝土的起始黏结应力与极限黏结应力的比值介于0.38~0.49之间,低于再生混凝土试件,再生混凝土抗滑移性能优于普通混凝土的。建立了考虑钢筋锈蚀与冻融循环耦合作用下的钢筋与再生混凝土黏结滑移本构关系,可为北方地区锈蚀率小于3%的再生混凝土梁黏结性能研究提供参考。 相似文献
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遥感图像下的车辆目标识别系统大多是基于传统的BP神经网络算法,传统BP神经网络算法存在诸多问题,如易形成局部极小而得不到全局最优、训练次数多、学习效率低、收敛速度慢等,影响和限制车辆目标识别系统的识别能力.针对传统BP神经网络存在的缺陷,为进一步提高车辆目标识别系统的识别精度,提出采用随机梯度下降法和深层滑动神经网络对传统BP神经网络进行改进.实验表明,改进后的BP神经网络具有良好的学习能力和更快的训练速度,适用于车辆目标识别系统的优化. 相似文献
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