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不同措施对热带海洋砼结构服役寿命的影响

湖南大学学报（自然科学版） 2018年第6期45卷 97-105页

作者：谭永山余红发梅其泉麻海燕冯滔滔南京航空航天大学土木工程系江苏南京210016

海工钢筋混凝土结构由于长期受到海洋盐雾大气、浪溅与潮汐、高温等环境因素作用,大量氯离子侵入混凝土中,致使结构中的钢筋严重锈蚀,从而使混凝土结构难以达到50年的设计寿命要求.本文基于修正的氯离子扩散理论与可靠度理论,通过南海... 详细信息

海工钢筋混凝土结构由于长期受到海洋盐雾大气、浪溅与潮汐、高温等环境因素作用,大量氯离子侵入混凝土中,致使结构中的钢筋严重锈蚀,从而使混凝土结构难以达到50年的设计寿命要求.本文基于修正的氯离子扩散理论与可靠度理论,通过南海实际工程来探讨一些结构措施和附加措施对海工混凝土服役寿命的影响.结果表明:增大结构的保护层厚度能有效延长结构的服役寿命.对混凝土结构施加一定的附加防护措施,也能够有效地延长混凝土结构在热带海洋环境下的服役时间.最有效的附加防护措施是采用不锈钢钢筋,但是价格太高而应用受限,比较适用的是硅烷外涂或者使用阻锈剂,但对于一维结构而言仅仅使用其中一种并不能保证结构50年的设计寿命.

关键词：热带海洋地混凝土结构附加措施耐久性服役寿命可靠度

全珊瑚海水混凝土冲击压缩性能试验研究与数值模拟

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建筑材料学报 2021年第2期24卷 283-290页

作者：岳承军余红发麻海燕梅其泉刘婷南京航空航天大学民航学院江苏南京211100

采用直径为75 mm的霍普金森压杆对强度等级为C30和C50的全珊瑚海水混凝土(CASC)以及剑麻纤维增强全珊瑚海水混凝土(SFCASC)进行了冲击压缩试验,并使用LS-DYNA软件对CASC的冲击性能进行了模拟.结果表明:CASC与SFCASC的动态增强因子DIF与... 详细信息

采用直径为75 mm的霍普金森压杆对强度等级为C30和C50的全珊瑚海水混凝土(CASC)以及剑麻纤维增强全珊瑚海水混凝土(SFCASC)进行了冲击压缩试验,并使用LS-DYNA软件对CASC的冲击性能进行了模拟.结果表明:CASC与SFCASC的动态增强因子DIF与应变率ε·s、立方体抗压强度f cu有关,建立了DIF关于ε·s与f cu的二元函数模型;通过试件的破坏形态分析可知剑麻纤维能够有效增强CASC的抗冲击性能,当应变率为52.4 s^(-1)时,CASC-C50试件破坏较为严重,而SFCASC-C50试件在应变率为56.9 s^(-1)时仍能保持完整的形态,只在边缘处出现少量裂缝;采用LS-DYNA软件对CASC-50的冲击压缩过程进行数值模拟,通过试验数据确定了HJC模型参数,模拟的动态抗压强度与试验值的误差在1.0%~4.9%,模拟动态临界应变与试验值的误差在4.3%~18.3%.

关键词：全珊瑚海水混凝土霍普金森压杆剑麻纤维应变率效应数值模拟

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全珊瑚海水混凝土静动态力学性能与数值模拟

建筑材料学报 2023年第11期26卷 1158-1165页

作者：麻海燕余红发郭建博梅其泉刘婷南京航空航天大学民航学院江苏南京211106 三江学院土木工程学院江苏南京210012

采用试验和三维随机骨料细观模型,研究了全珊瑚海水混凝土(CASC)在高温前后的静动态力学性能、抗侵彻和防爆性能.结果表明:添加剑麻纤维能有效改善CASC的脆性;随着温度的提高,CASC的残余抗压强度先增后减;经历高温后CASC的静动态力学性... 详细信息

采用试验和三维随机骨料细观模型,研究了全珊瑚海水混凝土(CASC)在高温前后的静动态力学性能、抗侵彻和防爆性能.结果表明:添加剑麻纤维能有效改善CASC的脆性;随着温度的提高,CASC的残余抗压强度先增后减;经历高温后CASC的静动态力学性能明显降低,温度越高,高温弱化效应越明显.提出了描述CASC高温后受压应力-应变关系的两段式方程.建立了一种适用于CASC的三维随机骨料细观模型,数值模拟结果与试验结果较为吻合.

关键词：全珊瑚海水混凝土准静态力学性能动态力学性能应变率效应数值模拟

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拓宽箱梁连接段受力性能的对比试验研究

中南大学学报（自然科学版） 2020年第9期51卷 2538-2545页

作者：张丽芳麻海燕余红发王莹梅其泉南京航空航天大学土木与机场工程系江苏南京211106 江苏华通工程检测有限公司江苏南京210011

为了研究碱式硫酸镁水泥混凝土(MC)在桥梁拓宽连接中的受力性能,开展MC和普通硅酸盐水泥混凝土(NC)作为接缝的2组拼接箱梁模型的试验研究。研究结果表明:拼缝采用MC时,拼接段开裂后呈现多缝开裂破坏模式,破坏荷载比大于采用NC连接的破... 详细信息

为了研究碱式硫酸镁水泥混凝土(MC)在桥梁拓宽连接中的受力性能,开展MC和普通硅酸盐水泥混凝土(NC)作为接缝的2组拼接箱梁模型的试验研究。研究结果表明:拼缝采用MC时,拼接段开裂后呈现多缝开裂破坏模式,破坏荷载比大于采用NC连接的破坏荷载比;MC接缝的裂缝宽度超过0.2 mm时仍缓慢增长且刚度逐步下降;而NC接缝的裂缝宽度超过0.2 mm时急剧增长且变形亦急剧增长,构件很快破坏;MC接缝比NC接缝具有更好的抗裂、变形和传力性能。

关键词：拼接箱梁碱式硫酸镁水泥混凝土破坏荷载比裂缝宽度变形

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全珊瑚海水混凝土动态冲击性能试验研究

材料导报 2019年第16期33卷 2697-2703页

作者：岳承军余红发麻海燕章艳梅其泉达波南京航空航天大学土木工程系南京210016 南京工程学院建筑工程学院南京210009

通过掺加剑麻纤维和使用碱式硫酸镁水泥(Basic magnesium sulfate cement,BMSC)两种方法提高全珊瑚海水混凝土(Coral aggregate seawater concrete,CASC)的冲击强度和韧性。试验采用直径为75 mm的分离式霍普金森压杆(Split Hopkinson pressure bar,SHPB)得到CASC在四个应变率下的冲击压缩力学性能。结果表明:CASC具有明显的应变率硬化效应,当应变率在56~137 s^-1范围内时,综合应用碱式硫酸镁水泥和剑麻纤维的CASC的动态增强因子(DIF)是普通硅酸盐水泥CASC的1.19~1.29倍;剑麻纤维和BMSC对CASC均具有增韧作用,综合应用两者后在四个应变率下CASC的韧性指数分别提高了2.24倍、1.86倍、1.35倍、1.18倍;在掺加剑麻纤维(含量3 kg/m^3)或使用BMSC后,CASC的冲击抗裂性能均有增强,综合应用剑麻纤维和BMSC比单独使用其中一种增强效果更佳。

关键词：全珊瑚海水混凝土(CASC) 霍普金森压杆(SHPB) 剑麻纤维碱式硫酸镁水泥(BMSC) 应变率效应动态增强因子(DIF)

混凝土强度等级对全珊瑚海水钢筋混凝土梁抗剪性能的影响

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中国科学：技术科学 2019年第2期49卷 212-222页

作者：达波余红发麻海燕朱海威吴彰钰梅其泉南京航空航天大学土木工程系南京210016

通过对全珊瑚海水钢筋混凝土梁(coral aggregate reinforced concrete beam, CARCB)和普通钢筋混凝土梁(ordinary aggregate reinforced concrete beam, OARCB)进行斜截面抗剪性能试验,研究了混凝土强度等级对CARCB的裂缝发展、破坏形态、跨中变形及抗剪承载能力的影响,建立了弯矩-跨中挠度、挠度-梁长、荷载-最大裂缝宽度的关系,探讨了CARCB抗剪承载力(Vcs)的计算模型.结果表明:随着混凝土强度等级的提高, CARCB正截面开裂荷载(Vcr)、斜截面Vcr和Vcs均逐渐增大.不同混凝土强度等级的CARCB,其裂缝宽度均随着荷载的增大而增长,加载初期,在梁跨中附近出现正截面弯曲裂缝,裂缝宽度开展非常缓慢,随着荷载的增加,在支座向集中力作用点处出现斜裂缝,斜裂缝宽度迅速增大,最终导致梁破坏.在C60的CARCB中采用有机新涂层钢筋能有效抑制钢筋锈蚀.最后,综合考虑箍筋锈蚀和高强珊瑚混凝土(coral aggregate concrete, CAC)的影响,提出了更加合理的CARCB抗剪承载力计算模型.

关键词：全珊瑚海水钢筋混凝土梁抗剪性能混凝土强度等级有机新涂层钢筋计算模型

高性能混凝土结构在热带海洋环境下的服役寿命

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材料科学与工程学报 2018年第1期36卷 51-55,120页

作者：梅其泉余红发麻海燕朱海威达波南京航空航天大学土木工程系江苏南京210016

近些年,高性能混凝土以其高强度,高抗渗性、抗冻融性、耐腐蚀性的特点得到了越来越广泛的应用。本文通过实验所得数据,简要分析了高性能混凝土在南海热带海洋环境下对混凝土结构服役寿命的影响。结果表明:运用高性能混凝土能大幅度延长... 详细信息

近些年,高性能混凝土以其高强度,高抗渗性、抗冻融性、耐腐蚀性的特点得到了越来越广泛的应用。本文通过实验所得数据,简要分析了高性能混凝土在南海热带海洋环境下对混凝土结构服役寿命的影响。结果表明:运用高性能混凝土能大幅度延长混凝土结构的使用寿命。对于港口、防波堤等结构,在热带海洋环境下按照现行规范《水运工程混凝土施工规范》(JTS 202-2011)中规定的最小保护层厚度(65mm)进行设计,不能达到50年的寿命要求,必须增加保护层的厚度至75mm,或者施加附加防护措施,才能满足寿命要求。

关键词：热带海洋环境高性能混凝土服役寿命可靠度

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不同珊瑚骨料对珊瑚混凝土力学性能的影响

硅酸盐学报 2020年第11期48卷 1771-1780页

作者：苏晨麻海燕余红发岳承军张亚栋梅其泉沙海洋刘婷南京航空航天大学土木与机场工程系南京211106 江苏省机场基础设施安全工程研究中心南京211106 东南大学土木工程学院南京211189

研究了经冲刷的鹿角状珊瑚、轻质珊瑚礁和重质珊瑚礁作为粗骨料对珊瑚混凝土力学性能的影响。结果表明:鹿角状骨料对珊瑚混凝土立方体和棱柱体抗压强度的提高作用最显著,其次是重质珊瑚礁骨料,最后是轻质珊瑚礁骨料;珊瑚混凝土90d与28d... 详细信息

研究了经冲刷的鹿角状珊瑚、轻质珊瑚礁和重质珊瑚礁作为粗骨料对珊瑚混凝土力学性能的影响。结果表明:鹿角状骨料对珊瑚混凝土立方体和棱柱体抗压强度的提高作用最显著,其次是重质珊瑚礁骨料,最后是轻质珊瑚礁骨料;珊瑚混凝土90d与28d立方体抗压强度具有正相关性,棱柱体抗压强度随立方体抗压强度增大而线性增大,与骨料种类无关;珊瑚混凝土棱柱体峰值应变随峰值应力增大而对数增大,应力–应变曲线方程以及棱柱体的受压破坏形态都不受珊瑚骨料种类的影响。

关键词：珊瑚混凝土珊瑚骨料强度破坏形态应力–应变关系

Multi-model ensemble learning for battery state-of-health estimation:Recent advances and perspectives

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Journal of Energy Chemistry 2025年第1期100卷 739-759页

作者： Chuanping Lin Jun Xu Delong Jiang Jiayang Hou Ying Liang Zhongyue Zou Xuesong mei State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering Xi'an Jiaotong University Shaanxi Key Laboratory of Intelligent Robots School of Mechanical Engineering Xi'an Jiaotong University Department of Electrical Engineering and Automation Luoyang Institute of Science and Technology School of Mechanical Engineering Hangzhou Dianzi University

The burgeoning market for lithium-ion batteries has stimulated a growing need for more reliable battery performance monitoring. Accurate state-of-health(SOH) estimation is critical for ensuring battery operational performance. Despite numerous data-driven methods reported in existing research for battery SOH estimation, these methods often exhibit inconsistent performance across different application scenarios. To address this issue and overcome the performance limitations of individual data-driven models,integrating multiple models for SOH estimation has received considerable attention. Ensemble learning(EL) typically leverages the strengths of multiple base models to achieve more robust and accurate outputs. However, the lack of a clear review of current research hinders the further development of ensemble methods in SOH estimation. Therefore, this paper comprehensively reviews multi-model ensemble learning methods for battery SOH estimation. First, existing ensemble methods are systematically categorized into 6 classes based on their combination strategies. Different realizations and underlying connections are meticulously analyzed for each category of EL methods, highlighting distinctions, innovations, and typical applications. Subsequently, these ensemble methods are comprehensively compared in terms of base models, combination strategies, and publication trends. Evaluations across 6 dimensions underscore the outstanding performance of stacking-based ensemble methods. Following this, these ensemble methods are further inspected from the perspectives of weighted ensemble and diversity, aiming to inspire potential approaches for enhancing ensemble performance. Moreover, addressing challenges such as base model selection, measuring model robustness and uncertainty, and interpretability of ensemble models in practical applications is emphasized. Finally, future research prospects are outlined, specifically noting that deep learning ensemble is poised to advance ens

关键词： Lithium-ion battery State-of-health estimation Data-driven Machine learning Ensemble learning Ensemble diversity