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針對多種因素下道路混凝土干縮預測模型難以建立的難題,基于BP神經網絡理論建立了干縮預測模型.結果表明:BP神經網絡預測道路混凝土干縮可獲得較高準確度,且具有良好的泛化能力,在5種算法中,Trainlm訓練速度快,但誤差大,Traingda函數訓練速度居中,誤差,用其訓練的神經網絡可很好映射道路混凝土配合比與干縮率之間的非線性關系. 金屬瓦的性能優勢越來越受到消費者的信賴與支持,而且自潔性較強,在雨
為實現可持續發展,解決既可使用豐富石灰石資源制造建筑材料、又不使石灰石高溫分解排放CO2的矛盾,模擬了地底堆積巖的形成過程,在水熱條件下將石灰石粉末與廢玻璃混合,在低溫(≤200℃)下固化成具有高強度的建筑材料,由于低溫下石灰石不分解從而實現了CO2零排放.研究表明:無機添加劑的含量、固化時間以及固化溫度均會影響產品強度,生成的硅酸鈣水合物(C-S-H)和托勃莫來石被證明是產品強度增加的主要原因.
Sto玻璃纖維網格布的抗斷強度大于17N/5cm,加強網格布的抗斷強度達到5N/5cm,應力――應變曲線呈線性關系,說明無節點滑移和織絲松弛現象。Sto外墻外保溫體系的標準網格布系統的抗沖擊能力高于8J,加強網格布系統的抗沖擊能力大于2J。同時,無水泥基抹面膠漿更可避免玻璃纖維網格布的耐堿問題和飾面涂料層的泛堿問題。此外,“Sto經典”外墻外保溫體系包含有針對各種建筑細部節點特殊要求的細部設計、節
用粉煤灰等質量替代20%,30%,50%水泥后,將水泥-石灰石粉-粉煤灰凈漿樣品置于(5±2)℃的10%(質量分數)硫酸鎂溶液中15個月,加速碳硫硅鈣石型硫酸鹽侵蝕(TSA).對腐蝕產物進行了紅外光譜定性分析和X射線衍射定量分析,通過灰色關聯分析研究了粉煤灰對TSA的影響.結果表明:粉煤灰對水泥基材料的TSA影響與其組成、摻量及細度等因素有關;粉煤灰活性指數對碳硫硅鈣石形成影響,可作為篩選粉煤灰預
公司名: 圣戈爾廬姿(杭州)建材科技有限公司
聯系人: 羅亞坤
電 話: 15695882872
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微 信: 15695882872
地 址: 浙江杭州拱墅區萬達廣場c座1501
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