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掺硅粉混凝土高温后的静动态力学性能试验研究

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掺硅粉混凝土高温后的静动态力学性能试验研究

作者：罗小宝安徽理工大学

学位级别：硕士

在全部已发生的火灾事件中,建筑火灾的发生次数约占总火灾次数的80%,所造成的人员和经济损失巨大,混凝土作为最重要且用量最多的建筑材料,在高温条件下,虽属于热惰性材料,但其中的水化产物Ca(OH)2和钙矾石分解温度低,耐高温性能较差,混... 详细信息

在全部已发生的火灾事件中,建筑火灾的发生次数约占总火灾次数的80%,所造成的人员和经济损失巨大,混凝土作为最重要且用量最多的建筑材料,在高温条件下,虽属于热惰性材料,但其中的水化产物Ca(OH)2和钙矾石分解温度低,耐高温性能较差,混凝土的变形性能、强度等均会发生劣化,同时其内部也会发生应力重分布,极大地降低了结构安全性,这对于混凝土建筑物来说无疑是致命的。我国每年能收集到约20 wt硅粉,混凝土掺入硅粉后,可以与耐火较差的水泥水化产物Ca(OH)2发生二次水化反应生成耐火性能相对较好的C-S-H(3CaO2Si02·3H20)凝胶,可以增加混凝土的耐火性能。因此,开展硅粉混凝土耐高温性能研究,揭示高温对硅粉混凝土力学性能和微观结构的影响规律对丰富和发展硅粉混凝土理论具有重要意义。本文以硅粉混凝土为研究对象,取硅粉掺量为0%、4%、8%和12%,首先对不同龄期(3 d、7 d和28 d)的硅粉混凝土进行抗压强度试验,然后利用电阻炉对100 mm×100 mm×100 mm的立方体硅粉混凝土试块和050 mm×25 mm的圆柱体硅粉混凝土试块进行高温处理,取高温温度为200℃、400℃、600℃和800℃,恒温时间为2h,待试块自然冷却至室温后进行立方体抗压强度试验、劈裂抗拉强度试验、吸水率试验、质量损失率试验、SEM试验、SHPB试验和筛分试验,并结将理论分析和数据拟合得出结论,主要下:(1)不同硅粉掺量和不同龄期下混凝土的抗压强度试验结果表明,混凝土强度随着硅粉掺量的增大而出现先增加后减小的趋势,最佳掺量为8%,在水化早期时,硅粉的填充作用使其附着在C-S-H上并填充于AFt之间,使得混凝土早期抗压强度也有所增加;(2)不同温度下硅粉混凝土的拉压强度试验结果表明,将硅粉掺入混凝土会增加混凝土的抗压强度、劈裂抗拉强度、弹性模量和脆性,高温后,硅粉混凝土的抗压强度大于素混凝土且抗压强度损失率小于素混凝土,但发生高温爆裂的几率大于素混凝土,说明硅粉混凝土在中低温下的抗火性能较素混凝土有一定的优势。(3)硅粉混凝土的SEM试验表明,硅粉的火山灰效应产生的C-S-H凝胶有效地填补了混凝土内部孔洞,硅粉的填充作用也使得其颗粒较好地镶嵌于C-S-H凝胶中;(4)高温后硅粉混凝土的SHPB试验表明,硅粉混凝土较素混凝土有着更高的动态强度、脆性、和破碎粒径,并且硅粉混凝土在冲击荷载下的吸能能力优素混凝土。(5)通过超声波法对高温后硅粉的静动态抗压强度进行拟合时,自变量的优劣顺序为:波幅>波速>波幅+波速,对抗压强度损失率进行拟合时自变量的优劣顺序为:波幅>损伤>波速>损伤+波速>波幅+波速>波幅+损伤。图43 表16 参90。

关键词：硅粉混凝土龄期抗压强度劈裂抗拉强度 SHPB 微观结构

氨基酸分析仪测定鸡粉调味料中谷氨酸钠的含量

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现代食品科技 2013年第6期29卷 1403-1405页

作者：朱惠绵冯志强罗小宝周兴起广东省食品质量监督检验站广东广州510308 广东省食品工业公共实验室广东广州510308

本文利用氨基酸自动分析仪测定鸡粉调味料中谷氨酸钠的含量,测得鸡粉调味料谷氨酸钠含量达0.27-0.32 g/g。该方法自动化程度高,重现性和准确度都较好,样品前处理简便易操作,经处理后直接上机分析,排出了其他物质的干扰,能够快速、准确... 详细信息

本文利用氨基酸自动分析仪测定鸡粉调味料中谷氨酸钠的含量,测得鸡粉调味料谷氨酸钠含量达0.27-0.32 g/g。该方法自动化程度高,重现性和准确度都较好,样品前处理简便易操作,经处理后直接上机分析,排出了其他物质的干扰,能够快速、准确地测出鸡粉中谷氨酸钠的含量。通过不同样品和相同样品两种加标方式,测得回收率可达到99.41-103.66%,方法精密度为0.39%。

关键词：鸡粉调味料谷氨酸钠氨基酸自动分析仪含量测定

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基于振动控制理论的斜拉桥抗震仿真研究

基于振动控制理论的斜拉桥抗震仿真研究

作者：罗小宝东南大学

学位级别：硕士

斜拉桥以其良好的力学性能和经济性能,在全世界范围内被广泛采用,但由于其结构形式的特殊性,其抗震方面的研究始终是个难点。传统意义上,通过加强结构自身抗力来抵抗地震作用,往往由于地震发生的不确定性,使得结构既不经济也不安全,因此... 详细信息

斜拉桥以其良好的力学性能和经济性能,在全世界范围内被广泛采用,但由于其结构形式的特殊性,其抗震方面的研究始终是个难点。传统意义上,通过加强结构自身抗力来抵抗地震作用,往往由于地震发生的不确定性,使得结构既不经济也不安全,因此,基于振动控制理论的斜拉桥抗震研究,已受到各国学者的广泛重视。但另一方面,由于桥梁结构的几何形体、构造方式、动力行为及运营要求等方面与高耸房屋建筑结构有较大的差别,目前对于大跨度桥梁结构的振动控制研究还远没有达到对其它建筑结构一样的研究程度。因此,本文尝试通过仿真试验的形式,分别研究采用主动LQG算法以及半主动变阻尼算法对大跨度斜拉桥的地震振动进行控制,研究其控制效果及工程可行性,无疑具有重要的理论意义和工程实用价值.本文首先综述了结构振动控制及其在桥梁工程中的研究及应用概况和斜拉桥抗震研究现状,然后基于结构振动控制理论,以美国Bill Emerson Memorial大桥为背景工程,建立仿真试验模型,接着分别讨论了主动LQG最优控制以及半主动线性变阻尼控制对斜拉桥的控制效果。主要做了以下工作:1.大跨度斜拉桥的有限元评价模型在建模方面应考虑非线性因素,对有限元模型以主从自由度的方式进行降阶处理,作为桥梁结构振动控制仿真分析的基础。2.根据线性LQG最优控制和半主动变阻尼控制基本理论,利用MATLAB的动态系统仿真工具SIMULINK分别建立仿真试验模型,该模型能很好的实现各种控制算法。3.在选择的评价指标基础上,进行了主动LQG最优控制的减震效果比较研究,算法权参数Q和R对控制效果的敏感性分析,系统时滞对控制效果的影响分析。4.分别采用简单Bang-Bang、最优Bang-Bang和限界Hrovat最优控制三种半主动控制算法以及Passion-On、Passion-Off这两种被动控制算法进行仿真振动控制,与主动控制算法进行了比较分析。本文的分析结果表明,在作动器或阻尼器位置不变的情况下,对不同特性的地震波输入,主动LQG控制以及其他半主动或被动控制对桥塔底部内力以及拉索内力都有很好的减小,而对与桥面板位移及桥塔在桥面板高度处的内力控制不明显。此外,半主动控制在系统稳定性、能源保障性等优势的前提下,也能很好的达到主动最优控制的效果,具有很好的应用前景。

关键词：斜拉桥仿真试验振动控制经典线性最优控制半主动变阻尼控制

基于联合学习和轻量级网络的语音端点检测算法研究与实现

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基于联合学习和轻量级网络的语音端点检测算法研究与实现

作者：罗小宝西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着深度学习技术的发展,其在语音端点检测领域中取得了良好的效果,基于深度学习的语音端点检测算法在高信噪比的环境下有着出色的表现,但是在低信噪比情况下其效果仍然不佳。同时随着问题规模变大以及对于性能的要求越来越高,网络模型... 详细信息

随着深度学习技术的发展,其在语音端点检测领域中取得了良好的效果,基于深度学习的语音端点检测算法在高信噪比的环境下有着出色的表现,但是在低信噪比情况下其效果仍然不佳。同时随着问题规模变大以及对于性能的要求越来越高,网络模型也越来越复杂,且具有着网络参数大、计算成本高以及内存消耗大等缺点,因此研究网络模型的压缩和优化是目前的一个难点。针对这两个问题,本文研究了低信噪比下基于深度学习的语音端点检测算法以及神经网络的压缩和优化技术,并对轻量级语音端点检测网络Marble Net进行改进,最后将其移植到移动端并开发语音端点检测系统。本文的主要研究内容和成果如下:(1)提出了一种基于联合学习的语音端点检测算法。通过分析基于语音增强的语音端点检测联合学习方法的特点,提出了一种基于CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)网络和CNN-TD(Convolutional Neural Network-Time Distributed)网络的联合学习方法,其中CRNN网络用于语音增强任务,CNN-TD网络用于语音端点检测任务。实验结果表明,该方法相比于传统的算法效果更好,且在低信噪比的环境下的曲线下面积(AUC)均值能够达到87.76%,这说明在未知复杂的环境下也具有良好的泛化性。(2)针对轻量级语音端点检测网络MarbleNet进行改进。首先本文在保证模型效果的情况下,通过移除Marble Net模型中的5层一维时间通道卷积块来精简模型的结构,降低了约0.5M的参数量。然后在模型上使用通道剪枝技术进行网络剪枝,该方法对每一个通道引入缩放因子,通过L1正则化来使得该缩放因子趋近于0,然后将与该通道相连的输入和输出的神经元删除,以此来降低网络的计算量以及参数的稀疏化。最后利用Pytorch框架提供的量化技术对训练后的模型进行量化,利用静态量化以及感知训练量化两种技术对模型进行量化,将模型尺寸压缩到了原来的1/3到1/4,并且运行速度提升了2～3倍,而AUC指标仅仅降低了不到未量化模型的1%。(3)开发语音端点检测系统并进行系统测试。该系统利用MNN(Mobile Neural Network)框架来完成移动端模型的部署;并且该系统在整体的功能测试以及模块的功能测试中都表现良好,能够实时的给出语音端点检测的分类结果,这表明了该系统的稳定性和可行性;同时对系统进行了性能上的测试,该系统在Android平台上的AUC指标达到了89.8%,占用内存在60～80MB之间,CPU占用率在20%～30%之间,每帧的处理时间在1.23ms左右。

关键词：深度学习时间通道可分离卷积 MarbleNet 联合学习安卓

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FRP索在大跨径桥梁上的应用研究

工业建筑 2004年第Z1期34卷 311-315页

作者：罗小宝徐文平东南大学土木学院南京210096

纤维增强复合材料(FRP)具有的高强、轻质、耐腐蚀等显著优越性能逐渐为工程界所认可,国外许多工程开始将它应用于新建的桥梁中,甚至是大跨度桥梁中.本文在分析了FRP材料的特点以及与传统材料相比的突出优点后,着重分析了FRP索用于大跨... 详细信息

纤维增强复合材料(FRP)具有的高强、轻质、耐腐蚀等显著优越性能逐渐为工程界所认可,国外许多工程开始将它应用于新建的桥梁中,甚至是大跨度桥梁中.本文在分析了FRP材料的特点以及与传统材料相比的突出优点后,着重分析了FRP索用于大跨度斜拉桥斜拉索或悬索桥主缆索,可以使结构的极限跨径有很大的提高,可以为一些特大跨径桥梁的设计提供新的思路,接着分析说明FRP桥梁的经济性问题,最后对进一步的研究工作提出了建议.

关键词：纤维增强复合材料大跨径桥梁

超高效液相色谱-高分辨质谱快速筛查和确证凉茶中56种非法添加药物

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食品科学 2022年第10期43卷 336-341页

作者：刘桂联陈茹罗小宝陈均正朱嘉仪广东省食品工业研究所有限公司广东广州511442 广东省食品工业公共实验室广东广州511442 广东省质量监督食品检验站广东广州511442

采用超高效液相色谱-高分辨质谱联用技术,建立快速筛查和确证凉茶中56种非法添加药物的分析方法。样品用甲醇提取后,经Accucore RP-MS色谱柱(100 mm×2.1 mm,2.6μm)进行梯度分离,采用全扫描-数据依赖二级扫描模式采集数据进行快速筛查... 详细信息

采用超高效液相色谱-高分辨质谱联用技术,建立快速筛查和确证凉茶中56种非法添加药物的分析方法。样品用甲醇提取后,经Accucore RP-MS色谱柱(100 mm×2.1 mm,2.6μm)进行梯度分离,采用全扫描-数据依赖二级扫描模式采集数据进行快速筛查确证并测定含量。56种非法添加药物在2~100μg/L质量浓度范围内呈良好线性关系,相关系数(R^(2))均大于0.99,3种加标水平的平均回收率为90.4%~105.0%,相对标准偏差均不大于6.0%,检出限为0.5~2.5μg/L,定量限为1.5~8.0μg/L。该方法具有快速、准确度高、灵敏度高、可同时进行筛查和含量测定等优点,可用于凉茶非法添加药物的快速筛查和确证。

关键词：超高效液相色谱高分辨质谱非法添加快速筛查凉茶

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硅粉对混凝土高温后力学性能影响的试验研究

建筑结构 2021年第9期51卷 70-73,22页

作者：罗小宝刘真安徽理工大学土木建筑学院淮南232001 长安大学建筑工程学院西安710061 安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室淮南232001

用硅粉替代部分水泥掺入混凝土中,对混凝土试块进行200~800℃的高温处理,再对冷却后的混凝土试块进行质量损失率测定、超声波检测、抗压强度试验、劈裂抗拉强度试验和微观试验,并对试验结果进行分析和拟合。结果表明:硅粉会增加混凝土... 详细信息

用硅粉替代部分水泥掺入混凝土中,对混凝土试块进行200~800℃的高温处理,再对冷却后的混凝土试块进行质量损失率测定、超声波检测、抗压强度试验、劈裂抗拉强度试验和微观试验,并对试验结果进行分析和拟合。结果表明:硅粉会增加混凝土的抗压强度、脆性以及高温爆裂几率,减小高温后混凝土的质量损失率,其最佳掺量为8%,在600℃时对混凝土抗压强度的增强效果最明显;利用超声波检测法可以较准确地对高温后硅粉混凝土的抗压强度及其损失率进行预估。

关键词：硅粉高温抗压强度微观试验超声波检测

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基于BCH分量码的多级编码体制性能分析

舰船科学技术 2008年第B11期30卷 122-125页

作者：罗小宝杨平武汉船舶通信研究所湖北武汉430079

首先介绍了基于信道编码的多级编码调制(MLC)的原理与特点;其次,重点论述了MLC的多级译码(MSD)和并行译码(PDL)方法;最后,以BCH为分量码并针对在高斯信道和瑞利衰落信道,分别给出MLC的MSD与PDL两种译码结果。

关键词：多级编码调制多级译码并行译码网格编码调制

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基于机器学习的透水混凝土耐磨性能预测

硅酸盐通报 2024年第1期43卷 138-146页

作者：白涛罗小宝邢国华中铁一局集团建筑安装工程有限公司西安建筑分公司西安710000 长安大学建筑工程学院西安710061

本研究旨在利用机器学习模型进行透水混凝土耐磨性能预测。收集了150组透水混凝土耐磨性能试验数据并构建了数据库,采用特征相关性分析确定了6个输入参数,分别为骨料最大粒径、水胶比、砂率、骨胶比、粉煤灰掺量和旋转圈数。利用多种机... 详细信息

本研究旨在利用机器学习模型进行透水混凝土耐磨性能预测。收集了150组透水混凝土耐磨性能试验数据并构建了数据库,采用特征相关性分析确定了6个输入参数,分别为骨料最大粒径、水胶比、砂率、骨胶比、粉煤灰掺量和旋转圈数。利用多种机器学习算法(XGBoost、Gradient Boosting、AdaBoost、Decision Tree和Random Forest)建立了透水混凝土磨损率预测模型,通过决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)对模型性能进行表征。研究结果表明,Gradient Boosting模型在训练集和测试集上均具有较高的准确性和较小的预测误差,与现有理论模型的比较分析也证实了Gradient Boosting模型在预测透水混凝土磨损率方面的优势。研究成果可为透水混凝土的设计和应用提供参考,并有望降低相关工程的维护成本。

关键词：透水混凝土耐磨性能磨损率机器学习 Gradient Boosting模型