黄绿色葡萄石的矿物学特征及谱学研究

葡萄石可以以板状、片状、葡萄状、肾状、放射状或块状集合体的形式产出,因其美丽的外观和特殊的晶体结构,近年来受到了学者的广泛关注。本文通过电子探针、粉晶X射线衍射仪、傅里叶变换红外光谱仪、显微拉曼光谱仪、紫外可见分光光度计等仪器对黄绿色葡萄石的成分、结构及谱学特征进行了分析与探讨。葡萄石的主要致色元素为Fe,且Fe³⁺经常取代Al³⁺占据八面体配位,Fe²⁺经常取代Ca²⁺存在于空隙中。电子探针数据表明:Fe与Al的含量变化整体呈现负相关关系,Fe与Ca的含量变化也整体呈现负相关关系,Fe含量相对较高的样品其黄绿色调加深。XRD图谱和拉曼光谱的结果表明:在葡萄石中绿帘石以包裹体的形式存在。红外光谱和拉曼光谱表明葡萄石中存在硅氧四面体和铝氧八面体两种架构,紫外可见吸收光谱揭示了葡萄石的致色机理。本文对葡萄石的矿物学特征及谱学特征进行系统分析,为后续葡萄石的进一步研究提供思路与实验数据。     

弹体侵彻厚混凝土靶迎弹面成坑效应

为研究弹体侵彻厚混凝土靶的迎弹面成坑效应，总结了侵彻实验中的成坑现象，分析了经验公式对成坑深度、成坑直径和成坑角等成坑效应的预测效果；考虑了撞击速度、靶板强度、配筋以及弹体直径和质量等因素的影响，采用量纲分析方法建立了新型成坑效应计算公式及成坑阶段耗能计算公式；基于新型成坑效应计算公式，对成坑效应的影响因素和成坑耗能进行了参数化分析。结果表明:无量纲成坑深度受靶板强度、配筋率和弹体质量的影响较大；对于钢筋混凝土，成坑深度随撞击速度提升呈先增大后减小再增大的变化规律；在常见的侵彻速度和质量范围内，成坑角为15°～24°，质量对成坑角影响较小；迎弹面成坑耗能占弹体总动能的10%～25%，且配筋率和靶板强度对成坑耗能比例的影响较小；弹体质量越小，成坑阶段耗能占比越大。新型成坑效应计算公式对成坑深度、直径和角度的计算结果与实验数据吻合较好，可为侵彻弹体设计和工程防护提供参考。     

型钢-钢板混凝土组合墙抗震性能试验研究

提出一种型钢–钢板混凝土组合墙,为了研究其抗震性能,设计制作该形式的型钢–钢板混凝土组合墙进行拟静力试验。通过改变试件的轴压比、剪跨比,研究其在低周往复载荷作用下的受力机理、滞回性能、刚度退化及耗能能力等。试验结果表明:试件的破坏形态为压弯破坏,组合墙两端方钢管正面及侧面发生撕裂,两侧底部钢板屈曲严重,混凝土压溃;随着轴压比减小,试件具有更好的塑性变形能力和耗能能力,剪跨比对组合墙的抗震性能影响较小。     

组合式十字形钢管混凝土柱偏压力学性能试验研究

设计了一种由槽钢和方形钢管拼焊形成的组合式十字形钢管混凝土柱,将其灵活地布置在框架结构的中节点,可使柱肢与填充墙等厚,有效地提高建筑使用面积。共制作了6根组合式十字形钢管混凝土柱试件,考虑了偏心距和长细比两种变化参数。通过对其进行偏心受压试验研究,考察了试件的破坏形态和荷载-挠度曲线,并分析了其在不同偏心距和长细比下的荷载-应变曲线发展规律。结果表明:组合式十字形钢管混凝土柱中钢管和槽钢对混凝土的约束作用强,表现为较高的延性系数;偏心距或长细比越大,试件的极限承载力及弹性刚度越小,且偏心距越大延性越好,长细比对延性影响不显著;在受拉侧纵向应变基本上符合平截面假定,在受压侧纵向应变不符合平截面假定。     

超声动载荷下三维随机骨料混凝土的损伤

混凝土是一种由粗骨料与水泥砂浆组成的非均质复合材料。本研究利用APDL语言程序编写三维水泥混凝土骨料随机投放程序并导入ABAQUS中,同时赋予各相材料塑性损伤本构关系来研究混凝土动态加载下的破坏规律,运用超声波在混凝土破碎中的作用机理对混凝土动态损伤破坏过程进行模拟研究。结果表明:随着超声动态载荷的增大,粗骨料体积分数为40%的混凝土始终能够承受最大应力载荷;随着超声应力波幅值增大,混凝土在动载荷下的损伤值逐渐增大,且粗骨料体积分数为40%时,其抗损伤能力最优;当粗骨料最大粒径逐渐增大,或者当粗骨料最小粒径增大,混凝土级配不合理导致性能不稳定,更易损伤破坏。     

含孔隙混凝土二维细观建模方法研究

根据混凝土的细观组成和结构特点,对传统二维建模方法加以继承与改进,提出了一种高效的分步入侵判定算法.将孔隙直观地反映在模型中,建立了不同的含孔隙混凝土细观模型.对含圆形、椭圆形、多边形骨料与圆形、椭圆形孔隙的混凝土标准试件分别进行了建模研究,结果表明本文的算法具有较强适用性.同时,通过对不同面积率与多种形状骨料/孔隙混凝土的大量建模进一步验证了该算法的效率.模拟了混凝土试件在单轴压缩下的准静态力学性能,分析了混凝土内部孔隙对其裂纹扩展的主要路径、破坏模式以及宏观力学性能的显著影响.     

波形钢板-UHPC组合桥面板结构截面优化

对实腹式波形顶板-UHPC(超高性能混凝土)组合桥面板进行了改进, 采用空腹式结构建立波形钢板-UHPC组合桥面板有限元模型, 研究UHPC层厚度、波形钢板厚度、波形长度、下缘板宽度和波形高度等截面参数变化对组合桥面板受力特性的影响, 并确定其合理取值范围. 在此基础上, 通过理想点法对参数组合进行优化, 得到合理的参数匹配. 研究结果表明 相较于实腹式组合桥面板, 优化后的组合桥面板自重减小35%, 钢板弯折处应力减小16%; 相较于正交异性钢桥面板, 桥面板用钢量减小7%, 顶板与U肋连接位置应力减小47%.     

长杆弹超高速侵彻半无限混凝土靶实验研究及开坑分析

随着超高速动能武器的发展，长杆弹超高速侵彻混凝土靶机理成为当前的研究热点。为了探究长杆弹超高速侵彻混凝土靶的侵彻机理和开坑规律，本文中开展了TU1铜、Q235钢两类长杆弹以初速度1.8～2.4 km/s正侵彻强度26.5、42.1 MPa混凝土靶的超高速实验。结合文献和本文中的实验数据，对开坑直径和开坑体积进行量纲分析，基于开坑截面的弓形形貌几何关系，得到了开坑深度预测公式。结果表明:靶面开坑尺寸明显大于中低速侵彻时的靶面开坑尺寸，在分析侵彻机理的过程中不能忽略开坑阶段；弹体发生严重的长度缩短，直至最后完全侵蚀，弹洞半径明显大于弹体半径，说明长杆弹超高速侵彻半无限混凝土靶属于半流体侵彻机制。另外，在超高速侵彻条件下:弹体长度是影响侵彻深度的最主要参数；侵彻深度随弹体长度和密度的增大而增大，受弹体强度影响不大。     

Prediction of Concrete Meso-Model Stress-Strain Curves Based on GoogLeNet北大核心CSCD

非均质复合材料的宏观力学性能往往取决于细观组分的分布方式和力学性能，但是建立明确的关系表达式极其困难。为了应对这一挑战，以混凝土为研究对象，提出了一种基于深度学习的策略，能够高效、准确地通过细观模型图像信息获取应力-应变曲线。首先，使用基于卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的GoogLeNet模型进行图像信息识别和提取，并针对应力-应变曲线的复杂性特点，进行了数据预处理操作，并且设计了相应的多任务损失函数。数据集中的细观模型图像采用基于Monte-Carlo的随机骨料模型生成，并且使用数值模拟试验获取对应细观模型的单轴压缩应力-应变曲线。最后，通过对神经网络的训练和测试评估了所提出方法的可行性。结果表明，GoogLeNet模型训练效率和预测精度均优于AlexNet和ResNet模型，具有良好的泛化能力和鲁棒性。