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废弃阴极射线管玻璃骨料对重晶石混凝土性能的影响研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-17页
        1.2.1 工作和力学性能第12-14页
        1.2.2 耐久性第14-16页
        1.2.3 铅的浸出值第16页
        1.2.4 防辐射性能第16-17页
    1.3 存在的问题第17-18页
    1.4 主要研究内容第18-19页
第2章 原材料试验及配合比的初步拟定第19-25页
    2.1 概述第19页
    2.2 原材料的选择与评价第19-21页
        2.2.1 CRT废玻璃骨料第19-20页
        2.2.2 重晶石骨料第20页
        2.2.3 水泥和粉煤灰第20-21页
    2.3 粗细骨料的物理性能和级配曲线第21-23页
    2.4 配合比的初步拟定第23-25页
第3章 CRT废玻璃骨料对重晶石混凝土性能的影响第25-41页
    3.1 CRT废玻璃骨料取代率对工作性能的影响第25-26页
        3.1.1 细骨料取代率对工作性能的影响第25页
        3.1.2 粗骨料取代率对工作性能的影响第25-26页
    3.2 CRT废玻璃取骨料代率对力学性能的影响第26-31页
        3.2.1 抗压强度和劈裂抗拉强度第26-28页
        3.2.2 弹性模量第28-30页
        3.2.3 抗压强度与轴压强度、劈拉强度、弹性模量之间的关系第30-31页
    3.3 泊松比第31-33页
    3.4 碱骨料反应第33-36页
    3.5 金属铅的浸出值第36-37页
    3.6 防辐射性能第37-39页
    3.7 结论第39-41页
第4章 CRT废玻璃重晶石混凝土配合比设计的正交试验第41-49页
    4.1 配比方案和因素选择第41页
    4.2 正交试验结果直观分析第41-44页
    4.3 正交试验的方差分析第44-45页
    4.4 优化试验第45-46页
    4.5 防辐射试验第46-47页
    4.6 结论第47-49页
第5章 神经网络对CRT废玻璃重晶石混凝土性能的预测第49-57页
    5.1 神经网络研究应用及概述第49-50页
    5.2 BP和RBF神经网络第50-51页
        5.2.1 BP神经网络第50页
        5.2.2 RBF神经网络第50-51页
    5.3 试验条件和样本数据第51-54页
    5.4 网络计算与分析第54-56页
    5.5 结论第56-57页
第6章 结论与展望第57-59页
    6.1 结论第57-58页
    6.2 展望第58-59页
参考文献第59-63页
作者攻读学位期间的科研成果第63-65页
致谢第65-67页
附录第67-69页

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