复掺矿料高寒隧道泵送混凝土优化设计与性能

针对高寒地区隧道所处的气候环境,结合二次衬砌结构要求,进行了掺复合矿料隧道机制砂泵送混凝土配合比的两阶段优化设计。第1阶段以和易性和力学性能为优化设计控制指标,采用正交试验方法,对9组含有不同水灰比、砂率、单位用水量的泵送混凝土坍落度和抗压强度进行了研究。第2阶段以耐久性为优化设计控制指标,利用单因素变量法,对10组不同粉煤灰(F)、矿渣微粉(S)和复掺F-S掺量的泵送混凝土抗冻性和抗渗性进行了测试和分析。对复掺F-S高寒区泵送混凝土界面区结构进行了扫描电镜观察,利用压汞试验对其孔结构参数进行了测试,进而分析了复掺F-S改善泵送混凝土耐久性的微观机理。结果表明:当水灰比、砂率、单位用水量分别为0.48,42%,198 kg/m3时,泵送混凝土的和易性和力学性能最佳;单掺适量粉煤灰、矿渣微粉和复掺F-S均可有效提升泵送混凝土的耐久性,当复掺F-S为30%时,泵送混凝土的抗冻性和抗渗性最优;复掺F-S改善机制砂泵送混凝土的界面区结构和孔结构的原理分别为:矿渣微粉和粉煤灰分别在早期和后期参与了水化反应,生成较为致密C-S-H凝胶和C-A-H晶体等水化产物,增强了界面区强度;矿渣微粉和粉煤灰的微集料填充效应和致密的水化产物细化了泵送混凝土的孔结构,减少了水分和有害离子的渗入。

基于卷积神经网络的人口流量预测

预测交通流量对于交通管理和公共安全具有十分重要的意义,准确的预测可以预防交通拥堵、防止踩踏事件的发生。同时,交通流受到各种复杂的因素的影响,例如多变的天气、休息日与节日,所以预测人口流量有一定的难度。文章采用了卷积神经网络对整个城市的人口流动进行建模,并训练模型使之可以用来预测一个城市人口的流入以及流出。使用卷积神经网络可以很好地抓取交通流的特性与不同区域的人口流入流出对周边区域的影响,从而准确预测下一个时刻整个城市各个区域的人口数量。最后,可以该卷积神经网络得到的结果进一步结合外部的复杂因素,来预测每个地区最终的人群流量。在这里使用了著名的北京交通出租车数据集对方法进行了验证,证明方法有不错的效果。