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混凝土抗海水侵蚀试验研究及其抗蚀性能预测

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
引言第9-10页
第一章 绪论第10-16页
 1.1 海水侵蚀混凝土现状第10-12页
  1.1.1 国外海水侵蚀混凝土情况第10-11页
  1.1.2 国内海水侵蚀混凝土情况第11-12页
 1.2 混凝土抗海水侵蚀研究现状及存在的问题第12-14页
  1.2.1 研究现状第12-14页
  1.2.2 存在的问题第14页
 1.3 本文的研究意义及主要工作第14-16页
  1.3.1 研究意义第14-15页
  1.3.2 主要工作第15-16页
第二章 海水侵蚀混凝土的机理分析第16-21页
 2.1 硫酸盐侵蚀混凝土机理第16-18页
 2.2 氯盐侵蚀混凝土机理第18页
 2.3 镁盐侵蚀混凝土机理第18页
 2.4 海水侵蚀混凝土机理第18-20页
  2.4.1 SO_4~(2-)和Mg~(2+)共存共存侵蚀机理第19页
  2.4.2 SO_4~(2-)和Cl~-共存共存侵蚀机理第19-20页
 2.5 本章小结第20-21页
第三章 原材料的选择及基本性能第21-30页
 3.1 水泥第21-23页
  3.1.1 抗硫酸盐硅酸盐水泥第21-22页
  3.1.2 矿渣硅酸盐水泥第22页
  3.1.3 普通硅酸盐水泥第22-23页
 3.2 矿物掺合料第23-27页
  3.2.1 粉煤灰第24-25页
  3.2.2 硅粉第25-27页
 3.3 外加剂第27-28页
  3.3.1 高效减水剂第27页
  3.3.2 膨胀剂第27-28页
 3.4 集料第28-29页
 3.5 拌和用水及其它第29-30页
第四章 混凝土抗海水侵蚀试验研究第30-58页
 4.1 试验设计思路第30-31页
 4.2 混凝土抗海水侵蚀的试验方法及评价指标第31-36页
  4.2.1 中国国家标准侵蚀方法及评价指标第31-32页
  4.2.2 国外国家标准侵蚀方法及评价指标第32-33页
  4.2.3 国内较典型的侵蚀方法及评价指标第33-34页
  4.3.4 目前侵蚀方法及评价指标存在的不足第34-35页
  4.3.5 本文采用的侵蚀方法及评价指标第35-36页
   4.3.5.1 侵蚀方法第35页
   4.3.5.2 试验结果评价指标第35-36页
 4.3 人工海水的配制第36-37页
 4.4 矿物掺合料及膨胀剂对混凝土抗海水侵蚀的影响第37-49页
  4.4.1 正交试验抗蚀混凝土设计参数的选取第37-40页
  4.4.2 正交试验设计数据分析第40-47页
   4.4.2.1 混凝土抗海水侵蚀“抗蚀系数”F_1影响因素的分析计算第40-42页
   4.4.2.2 混凝土抗海水侵蚀“抗蚀系数”F_2影响因素的分析计算第42-45页
   4.4.2.3 以“抗蚀系数”F_1、F_2为试验指标的综合平衡极差分析第45-47页
  4.4.3 再现试验及对比试验第47-49页
   4.4.3.1 抗蚀系数F_1第47-48页
   4.4.3.2 抗蚀系数F_2第48页
   4.4.3.3 结果分析第48-49页
 4.5 水胶比、胶凝材料用量、胶砂比对混凝土抗海水侵蚀的影响第49-57页
  4.5.1 正交试验抗蚀混凝土设计参数的选取第50-51页
  4.5.2 正交试验设计数据分析第51-55页
   4.5.2.1 混凝土抗海水侵蚀“抗蚀系数”F_1影响因素的分析计算第51-53页
   4.5.2.2 混凝土抗海水侵蚀“抗蚀系数”F_2影响因素的分析计算第53-54页
   4.5.2.3 最优组合的确定第54-55页
   4.5.2.4 以“抗蚀系数”F_1、F_2为试验指标的综合平衡极差分析第55页
  4.5.3 再现试验及对比试验第55-57页
   4.5.3.1 抗蚀系数F_1第55-56页
   4.5.3.2 抗蚀系数F_2第56页
   4.5.3.3 结果分析第56-57页
 4.6 本章小结第57-58页
第五章 抗海水侵蚀混凝土的性能第58-65页
 5.1 抗海水侵蚀混凝土配比第58页
 5.2 抗海水侵蚀混凝土的力学性能第58-60页
  5.2.1 抗折强度第58-59页
  5.2.2 抗压强度第59页
  5.2.3 强度值变化分析第59-60页
 5.3 抗海水侵蚀混凝土的孔结构参数第60-63页
 5.4 抗海水侵蚀混凝土的干缩性能第63-64页
 5.5 本章小结第64-65页
第六章 预测混凝土抗海水侵蚀抗蚀系数的人工神经网络模型研究第65-82页
 6.1 人工神经网络概述第65-67页
  6.1.1 BP人工神经网络的学习规则第65-66页
  6.1.2 BP人工神经网络的计算方法第66-67页
 6.2 预测混凝土抗海水侵蚀抗蚀系数的人工神经网络模型第67-81页
  6.2.1 BP人工神经网络模型的结构选择及网络推广能力分析第67-69页
   6.2.1.1 网络结构的选择问题第67-68页
   6.2.1.2 网络的推广能力问题第68-69页
  6.2.2 预测混凝土抗海水侵蚀抗蚀系数F_1的人工神经网络模型第69-77页
   6.2.2.1 网络训练函数的选择第69-71页
   6.2.2.2 网络隐层节点数的选择第71-74页
   6.2.2.3 预测混凝土抗海水侵蚀抗蚀系数F_1的人工神经网络模型第74-77页
  6.2.3 预测混凝土抗海水侵蚀抗蚀系数F_2的人工神经网络模型第77-81页
 6.3 本章小结第81-82页
第七章 结论与展望第82-84页
 7.1 结论第82-83页
 7.2 展望第83-84页
参考文献第84-87页
后记第87-88页
致谢第88页

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