BFRC力学性能试验研究及其本构模型的BP神经网络预测

摘要第5-7页
abstract第7-12页
第一章绪论第12-26页
    1.1课题研究背景及意义第12-13页
    1.2国内外研究现状第13-19页
        1.2.1纤维混凝土第13页
        1.2.2纤维混凝土的分类及其性能第13-16页
        1.2.3纤维混凝土增强机理研究第16-19页
    1.3玄武岩纤维混凝土性能及研究现状第19-24页
        1.3.1玄武岩岩石第19-20页
        1.3.2玄武岩纤维性能及概述第20-22页
        1.3.3玄武岩纤维混凝土研究现状第22-24页
    1.4研究内容和技术路线图第24-26页
        1.4.1研究内容第24-25页
        1.4.2技术路线图第25-26页
第二章玄武岩纤维混凝土配合比设计第26-39页
    2.1引言第26页
    2.2试验原材料第26-29页
        2.2.1水泥第26-27页
        2.2.2骨料的选择第27页
        2.2.3粉煤灰第27-28页
        2.2.4减水剂第28页
        2.2.5水第28-29页
        2.2.6玄武岩纤维第29页
    2.3纤维混凝土配合比设计流程第29-32页
        2.3.1配合比设计第29-31页
        2.3.2纤维掺入方法第31-32页
    2.4BFRC配合比设计试验第32-36页
        2.4.1试验配合比第32-33页
        2.4.2试件设计第33页
        2.4.3试件的制作与养护第33-36页
    2.5BFRC工作性能试验第36-38页
    2.6本章小结第38-39页
第三章BFRC的力学性能研究第39-66页
    3.1引言第39-41页
    3.2BFRC单轴抗压强度试验第41-46页
        3.2.1试验方法及过程第41-43页
        3.2.2结果分析第43-44页
        3.2.3破坏形态分析第44-46页
    3.3BFRC劈裂抗拉强度试验第46-51页
        3.3.1试验方法及过程第46-47页
        3.3.2劈裂抗拉强度的原理及计算方法第47-48页
        3.3.3试验结果分析第48-49页
        3.3.4破坏模式分析第49-51页
    3.4BFRC常规三轴压缩试验第51-65页
        3.4.1常规三轴压缩试验设计方法第51-55页
        3.4.2应力应变曲线分析第55-58页
        3.4.3试验现象与结果分析第58-65页
    3.5本章小结第65-66页
第四章基于BP神经网络的BFRC本构模型第66-77页
    4.1引言第66页
    4.2人工神经网络以及BP神经网络第66-71页
        4.2.1人工神经网络第66-69页
        4.2.2BP神经网络第69-71页
    4.3BFRC本构模型的建立第71-73页
        4.3.1训练样本的选取第71页
        4.3.2样本数据的归一化处理第71页
        4.3.3神经网络隐含层层数以及其神经元数目的确定第71-72页
        4.3.4其他参数的确定第72-73页
    4.4BFRC本构模型运行结果分析第73-76页
    4.5本章小结第76-77页
结论与展望第77-79页
参考文献第79-84页
攻读硕士期间的学术成果第84-85页
致谢第85页

论文共85页,点击 下载论文
上一篇:钙镁含量对类矿渣粉体及其碱活化产物的性能和结构的影响
下一篇:开关磁阻压砖机能耗系统研究