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碳纤维布加固混凝土柱的试验研究与数值模拟

摘要第1-8页
目录第8-11页
第一章 绪论第11-19页
 1.1 研究背景和意义第11页
 1.2 国内外研究现状及存在的问题第11-17页
  1.2.1 加固的涵义第12页
  1.2.2 加固方法综述第12-13页
  1.2.3 碳纤维增强塑料加固的技术特点第13-14页
  1.2.4 碳纤维增强塑料加固国内外研究现状第14-16页
  1.2.5 碳纤维增强加固混凝土柱有待深入研究的问题第16-17页
 1.3 研究内容第17-18页
 1.4 研究方法及技术路线第18-19页
第二章 碳纤维布加固混凝土柱的试验研究第19-44页
 2.1 试验概况第19-21页
  2.1.1 试验目的第19页
  2.1.2 试验原材料及试件制作第19-21页
 2.2 试件加载与量测第21-22页
 2.3 试验结果及理论分析第22-42页
  2.3.1 碳纤维布体积加固率的确定第22-24页
  2.3.2 破坏现象第24-28页
  2.3.3 碳纤维布加固混凝土柱的约束力第28-30页
  2.3.4 碳纤维布加固混凝土柱的承载力第30-31页
  2.3.5 碳纤维布加固混凝土柱的应力~应变曲线第31-40页
  2.3.6 碳纤维布加固混凝土柱的纵横向应变第40-42页
 2.4 本章小结第42-44页
第三章 碳纤维布加固混凝土柱三维有限元模型第44-55页
 3.1 ANSYS有限元软件简介第44-45页
 3.2 碳纤维布加固混凝土柱单元类型第45页
  3.2.1 混凝土第45页
  3.2.2 碳纤维复合材料第45页
 3.3 碳纤维布加固混凝土柱的材料特征第45-49页
  3.3.1 混凝土第45-48页
  3.3.2 碳纤维复合材料第48-49页
 3.4 裂缝处理模式第49-50页
  3.4.1 离散裂缝模式第49页
  3.4.2 分布式裂缝模式第49-50页
 3.5 模型几何尺寸第50页
 3.6 单元的离散化第50-52页
 3.7 荷载和边界条件第52页
 3.8 非线性求解第52-54页
  3.8.1 有限单元模型的荷载步第52-54页
  3.8.2 计算终止条件第54页
  3.8.3 影响非线性计算收敛的因素第54页
 3.9 本章小结第54-55页
第四章 碳纤维布加固混凝土柱的计算成果分析第55-74页
 4.1 碳纤维布加固混凝土柱的应力~应变曲线第55-57页
 4.2 混凝土裂缝模式的扩展分析第57-61页
 4.3 碳纤维布约束混凝土柱受力机理分析第61-71页
  4.3.1 碳纤维布拉应变与外荷载关系曲线第61-62页
  4.3.2 碳纤维布拉应变的纵向分布规律第62-64页
  4.3.3 碳纤维布拉应变的横向分布规律第64-66页
  4.3.4 水平截面混凝土应力分布规律第66-68页
  4.3.5 混凝土与碳纤维布界面剪应力分布规律第68-70页
  4.3.6 混凝土与碳纤维布界面正应力分布规律第70-71页
 4.4 有缺陷混凝土柱加固效果的分析和讨论第71-73页
  4.4.1 有缺陷柱加固后的应力~应变曲线第72-73页
 4.5 本章小结第73-74页
第五章 碳纤维布加固混凝土柱界面粘结剪应力与剥离正应力的研究第74-86页
 5.1 有限元分析碳纤维布-混凝土界面粘结问题的难点第74-75页
 5.2 有限元模型的建立第75-77页
  5.2.1 界面单元的主要形式第75页
  5.2.2 已有的有限单元模型中界面剥离存在的问题第75-76页
  5.2.3 界面粘结-滑移模型第76-77页
 5.3 ANSYS程序中的COMBIN39单元第77-80页
  5.3.1 COMBIN39单元描述第77-78页
  5.3.2 COMBIN39单元的输入数据第78-80页
  5.3.3 COMBIN39单元假定与限制第80页
 5.4 碳纤维布加固简支梁界面粘结应力分析第80-82页
  5.4.1 简支梁计算模型第80-81页
  5.4.2 简支梁碳纤维布-混凝土界面应力第81-82页
 5.5 碳纤维布加固混凝土柱界面粘结剪应力分析第82-84页
 5.6 碳纤维布加固混凝土柱界面剥离正应力分析第84-85页
 5.7 本章小结第85-86页
第六章 基于神经网络方法的碳纤维布加固混凝土柱最佳加固率的计算第86-99页
 6.1 人工神经网络概述第87-89页
  6.1.1 神经元模型第87-88页
  6.1.2 神经网络模型第88页
  6.1.3 神经网络的学习规则第88-89页
 6.2 BP神经网络模型及其应用研究第89-91页
  6.2.1 BP学习算法第89-90页
  6.2.2 BP学习算法步骤第90-91页
 6.3 碳纤维加固混凝土方柱加固率的BP网络预测第91-98页
  6.3.1 训练数据和系统模型第91-92页
  6.3.2 BP程序和模拟第92页
  6.3.3 隐层单元数的确定第92-95页
  6.3.4 神经网络模型预测碳纤维布加固混凝土柱最佳加固率的运用第95-98页
 6.4 本章小结第98-99页
第七章 结论与展望第99-102页
 7.1 结论第99-100页
 7.2 主要创新点第100页
 7.3 讨论与展望第100-102页
参考文献第102-107页
在读期间发表的论文第107-108页
致谢第108页

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