关于PHC管桩压蒸混凝土强度评定龄期确定的几点思考

简述了GB/T 13476《先张法预应力混凝土管桩》4个不同版本中,压蒸混凝土强度评定龄期的演变过程,分析了PHC管桩常压蒸汽养护和高压蒸汽养护后,其混凝土试件在标准养护条件下不同龄期抗压强度的变化趋势,提出了PHC管桩在压蒸养护时混凝土强度评定龄期1d的合理性建议。

自适应模糊神经推理系统在混凝土强度评定中的应用

混凝土强度评定的准确性对结构物的安全性评价具有很大的影响。为了充分利用钻芯法和回弹法这2种常用混凝土测强方法的特点,建立自适应模糊神经推理系统模型来综合评定结构的混凝土强度。将回弹值的常用对数和碳化深度值作为模型的输入,钻芯值的常用对数作为模型的输出。模型参数采用混合算法确定。其中,条件参数采用梯度下降法来调整;结论参数采用最小二乘法来调整。该模型可以有效地映射出训练数据之间复杂的非线性关系。通过对已有的钻芯、回弹试验数据的对比计算,自适应模糊神经推理系统方法的强度预测精度高于常规的回归方法。

浅析工程结构实体混凝土强度评定的若干技术问题

为确保工程结构实体混凝土强度评定结果的可靠性,国家建筑工程质量监督检验中心通过组织开展多轮次的“工程结构实体混凝土强度评定”能力验证项目,了解行业水平、识别技术风险。本文根据项目实践经验,从检测批的划定、芯样强度异常值的判别和处理、检测批推定区间的确定,以及抽样方法、计量抽样检验法、总体修正量法的理解和使用等方面浅析工程结构实体混凝土强度评定的若干技术问题,并给出有关改进建议。

基于GA-BP算法的混凝土抗压强度指标筛选

利用遗传算法GA-BP神经网络筛选出最能表征混凝土抗压强度的因素指标,并以选取的因素指标作为输入变量,以抗压强度为输出变量,创建支持向量机(SVM)回归模型,克服了冗余因素指标对模型精度的影响。实例分析表明,采用筛选后的指标创建的SVM模型具有较高的精确度,对抗压强度的预测效果优于未经筛选的指标创建的SVM模型,简化了混凝土抗压强度评定的过程,只需考虑少量因素指标就能完成对抗压强度的评定。

建筑工程的混凝土工程施工

混凝土工程施工前应该进行混凝土强度评定、验证,使混凝土工程施工的质量、模板拆除的时间得到有效控制,为下一步的工程施工质量打下良好是基础。本文采用数理统计或非数理统计的方法进行了混凝土强度的评定。

结构混凝土强度的无损评定方法

根据工程上混凝土结构无损检测的特点,针对在现场检测样本量较少的情况,提出了拓展信息的加权优化方法,该方法充分利用与现场数据有着共性特征的其他有价值数据的信息,使之与现场数据的个性信息有效地融合,扩大了样本空间,拓展了信息量,提高了参数估计的精度。同时,利用现场钻芯或预留同条件试块数据和试验室试块数据的共性信息,建立了回弹法现场测强曲线,并且给出了被测结构或构件混凝土强度的区间估计方法。在此基础上,利用置信检验理论,进一步给出了评定被测结构或构件混凝土强度的合格性标准,使得在给定置信度下,用回弹法评定被测结构混凝土的强度。工程实例表明利用文中方法得到的评定混凝土强度的结果更加符合工程检测的实际情况。

混凝土强度随机检测结果评定理论的方法及应用

背景：目前按照《混凝土强度检验评定标准》（GB／T20107-2010）进行混凝土强度评定时，由于受到大量随机因素的影响，导致检测结果具有一定的分散性和不确定性。目的：依照工程上的需要，在深入研究现有规范、规程的前提下，系统地提出了随机检测结果评定的针对不同特征量的评定方法。方法：即“强-强评定”、“弱-强评定”、“板弱-强评定”、“强-弱评定”、“强-极弱评定”的基本理念；建立了当特征值为正态母体下百分位值时的评定公式和强度特征为间接检测量时的评定公式，并提出了两种减少待定区间长度的技术途径。结论：在实际工程中，为了使判定结论可信，我们一方面可以通过改进检测方法或通过数据融合来提高检测精度，更重要的是在现有条件下针对不同的工程特点寻求合理的评定方法，以便得到相对确切的判定结论。

先张法预应力空心板梁的抽样检测

本文对先张法预应力空心板梁的设计效果和施工质量的检测内容及及结果进行了论述。