再生混凝土耐久性试验研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-11页 |
| 插图清单 | 第11-12页 |
| 表格清单 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| ·本课题研究的背景和意义 | 第13-14页 |
| ·再生混凝土的耐久性研究状况概述 | 第14-15页 |
| ·碳化性能研究状况 | 第14-15页 |
| ·冻融循环性能研究状况 | 第15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 试验方案及研究方法 | 第17-31页 |
| ·试验方案 | 第17-24页 |
| ·试验设计方法 | 第17页 |
| ·试验研究步骤 | 第17-24页 |
| ·人工神经网络 | 第24-28页 |
| ·人工神经网络基本结构 | 第25页 |
| ·人工神经网络的学习方式 | 第25-26页 |
| ·神经网络模型 | 第26-28页 |
| ·灰色理论系统 | 第28-31页 |
| ·灰色关联分析 | 第28-29页 |
| ·灰色预测模型 | 第29-31页 |
| 第三章 抗碳化性能试验研究及深度预测 | 第31-59页 |
| ·混凝土碳化理论概述 | 第31-33页 |
| ·混凝土碳化的机理 | 第31页 |
| ·影响混凝土碳化的因素 | 第31-33页 |
| ·再生混凝土抗碳化性能试验研究 | 第33-46页 |
| ·试验方法及结果 | 第33-37页 |
| ·试验结果分析及抗碳化性能研究 | 第37-46页 |
| ·人工神经网络预测混凝土碳化深度 | 第46-56页 |
| ·BP 传播网络 | 第46-48页 |
| ·RBF 径向基网络 | 第48-55页 |
| ·人工神经网络预测性能评价 | 第55-56页 |
| ·灰色理论系统预测混凝土碳化深度 | 第56-59页 |
| ·GM(1,N)模型建立 | 第56-57页 |
| ·GM(1,N)模型误差分析及预测效果 | 第57-59页 |
| 第四章 冻融理论及抗冻融性能试验研究 | 第59-72页 |
| ·冻融理论 | 第59-63页 |
| ·混凝土冻害机理 | 第59-61页 |
| ·混凝土抗冻性的主要影响因素 | 第61-63页 |
| ·再生混凝土抗冻性能试验研究 | 第63-72页 |
| ·试验方法及结果 | 第63-67页 |
| ·试验结果分析及抗冻融性能研究 | 第67-72页 |
| 第五章 结论与展望 | 第72-74页 |
| ·结论 | 第72页 |
| ·展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第78-79页 |
