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公开(公告)号：CN106290002B
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201610627422.0
申请日：2016-08-03
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开一种基于三点弯曲试验的岩石Ⅰ型裂纹扩展全过程检测方法，其步骤如下：在三点弯曲试件中部预制一条Ⅰ型裂纹，在试件的指定分析区域进行喷射散斑处理，然后对其进行三点弯曲试验。同时，对指定分析区域进行全过程连续拍照，采集数字图像，通过分析，获得三点弯曲试件的指定分析区域试验全过程的水平拉应变εh。在试验后的三点弯曲试件上取芯，制作巴西劈裂圆盘试样，然后对其进行尖端式巴西劈裂试验，获得极限拉应变εT，将其与各个εh对比，获得三点弯曲试件Ⅰ型裂纹扩展全过程中各个位置的水平拉应变达到极限拉应变εT时的时间节点。根据第二强度准则，获得三点弯曲作用下岩石Ⅰ型裂纹的裂纹扩展全过程信息。本发明方法操作简易、试验结果精确。
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公开(公告)号：CN117912594A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311472971.1
申请日：2023-11-07
IPC: G16C20/70 , G16C20/30 , G16C20/20 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的高性能混凝土配合比设计和性能预测方法，包括如下步骤：S1、建立UHPC多尺度性能数据库；S2、建立UHPC配合比预测模型；S3、建立UHPC多尺度性能预测模型；S4、UHPC配合比预测模型和多尺度性能预测模型的评估与优化；S5、完成UHPC的配合比设计及多尺度性能预测。本发明将深度学习算法应用于超高性能混凝土的研发，以实际工程对UHPC的性能需求为导向，快速筛选出满足性能要求的UHPC的配合比设计，减少了盲目试错导致的人力、物力和时间的浪费，研发效率更高、综合成本更低；将深度学习算法应用于超高性能混凝土的性能预测，提升了对实际工程中UHPC的性能评估效率，对其适用性做出快速判断。
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公开(公告)号：CN117745643A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311477839.X
申请日：2023-11-07
IPC: G06T7/00 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于CycleGAN的水泥水化反应程度预测方法及系统，包括如下步骤：S1、水泥净浆试件的微观结构图像采集；S2、建立微观孔隙结构图像数据集；S3、建立基于CycleGAN的水泥微观水化预测模型；S4、基于最终的水泥微观水化预测模型完成预测。本发明将深度学习算法应用于水泥微观水化预测，以数据驱动的模式代替复杂的理论公式，减少了对理想假设的依赖，进而提高了对水泥微观水化的预测精度；相比传统模型需要借助多次迭代预测水泥的微观水化过程，本模型利用结合深度学习领域中的图像域迁移理论，端到端的预测水泥的微观结构随水化时间的变化过程，可大幅度提高模型预测效率。
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公开(公告)号：CN106290002A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610627422.0
申请日：2016-08-03
Applicant: 中国矿业大学
CPC classification number: G01N3/20 , G01N3/068 , G01N2203/0066 , G01N2203/0647
Abstract: 本发明公开一种基于三点弯曲试验的岩石Ⅰ型裂纹扩展全过程检测方法，其步骤如下：在三点弯曲试件中部预制一条Ⅰ型裂纹，在试件的指定分析区域进行喷射散斑处理，然后对其进行三点弯曲试验。同时，对指定分析区域进行全过程连续拍照，采集数字图像，通过分析，获得三点弯曲试件的指定分析区域试验全过程的水平拉应变εh。在试验后的三点弯曲试件上取芯，制作巴西劈裂圆盘试样，然后对其进行尖端式巴西劈裂试验，获得极限拉应变εT，将其与各个εh对比，获得三点弯曲试件Ⅰ型裂纹扩展全过程中各个位置的水平拉应变达到极限拉应变εT时的时间节点。根据第二强度准则，获得三点弯曲作用下岩石Ⅰ型裂纹的裂纹扩展全过程信息。本发明方法操作简易、试验结果精确。
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