一、智能混凝土应用前景（论文文献综述）
孟铮,李亦尧,李艳南,李景云,田云鹏,吴金花[1]（2021）在《智能混凝土在地下空间工程中的应用现状》文中研究指明随着现代土木工程的智能化特点日益突出,混凝土智能化的需求也日趋显着。基于地下空间工程对智能混凝土的需求,介绍了智能混凝土的基本含义,简述了其在土木工程中的应用,着重介绍了智能混凝土在地下空间工程中的应用现状,展望了智能混凝土在土木工程中的发展与应用前景。
马衍轩,于霞,徐亚茜,李梦瑶,赵飞,张鹏,彭帅[2]（2021）在《智能纤维混凝土的力场损伤响应、监测与修复研究进展》文中指出近年来,人们对智能响应材料的关注度与日俱增,建筑材料和建筑技术的迅速发展推动着混凝土向智能化方向发展,使损伤响应型混凝土成为智能化材料领域的研究热点。随着混凝土材料发展的高级阶段的到来,力场损伤智能响应型纤维混凝土的结构设计越来越巧妙,研究技术越来越先进,研究方法越来越优化,应用前景也越来越广阔,因此,对智能纤维混凝土力场损伤的响应设计、响应机理及其监测与修复进行研究十分必要。当前混凝土性能参数的监测主要是采用嵌入式传感器和表面安装传感器的方法,这些方法具有灵敏度低、无法实时监测、操作程序复杂、校准耗时、成本高等缺点,且嵌入式传感器会对混凝土产生负面影响。与之相反的是,智能纤维混凝土中的智能组分（纤维）是混凝土本身的组成部分,纤维的加入会提高混凝土的强度,并且智能纤维混凝土具有自感知、自修复能力,能显着提高混凝土的安全性和耐久性。在智能组分的种类方面,近年来主要对碳纤维、光纤维、中空玻璃纤维和各种纳米纤维的智能特性进行了研究;在智能性设计方面,近年来重点开展了力场损伤自感知设计、自修复设计的研究;在智能性监测方面,大量研究揭示了功率损耗、光波量变化、电阻率变化对于智能性的贡献;在智能响应机理研究方面,近年的研究主要阐明了各类智能纤维混凝土在微观和宏观尺度的响应机理。研究表明,力场损伤智能响应纤维混凝土具有很高的响应灵敏度,能够对弱应力等参数及时做出反应,对实现混凝土材料的智能实时无损检测具有重要意义。本文综述了智能纤维混凝土力场损伤的响应、监测与修复的研究进展,总结了纤维混凝土的力场损伤响应设计及修复设计进展,介绍了力场损伤智能响应纤维混凝土的电阻率等电信号、光波量等光信号的监测研究进展,重点阐述了碳纤维、光纤维、玻璃纤维和纳米纤维智能纤维混凝土的力场损伤响应机理研究进展,并对现有力场损伤智能响应纤维混凝土进行了对比分析,指出了目前智能响应纤维混凝土存在的问题并对其发展前景进行了展望,这对未来的智能响应纤维混凝土力场损伤的研究具有指导意义。
于有川[3]（2021）在《钢纤维TRC和混凝土力学及裂缝自监测性能研究》文中研究说明混凝土的抗拉性能较弱使其在正常使用阶段往往是带裂缝工作的,而裂缝的扩展会使得混凝土结构内部的钢筋容易暴露于外部环境,直接与水溶液、氧气等发生接触而产生锈蚀,削弱混凝土结构的承载能力,进而引发经济损失。针对混凝土易开裂、耐久性不足的问题,一方面可通过研发玄武岩、玻璃、碳纤维网格布等高性能材料来部分替代易锈蚀的钢材;另一方面,在混凝土中加入钢纤维以桥接裂缝,限制裂缝的开展可以对混凝土结构起到保护作用。近年来兴起的结构健康监测技术也可以通过感知混凝土结构的损伤、裂缝,对结构的维护起到辅助作用。本文以此为背景,研究探索了掺入短切钢纤维的TRC、结构型钢纤维混凝土的力学和裂缝自监测性能。主要内容如下:参考相关规范,进行了细骨料混凝土的坍落度、含气量、抗压强度试验,并研究了短切纤维对于混凝土抗压性能的影响。试验结果表明,短切纤维的掺入对混凝土的抗压强度没有明显影响,但会提高混凝土的抗压韧性,降低混凝土的工作性能。通过TRC的轴向拉伸试验,探究其在轴向拉伸作用下的力学性能及裂缝自监测性能。具体的进行了玄武岩纤维网格布的拉伸试验以及TRC的轴向拉伸试验,研究变量包括配网率、短切纤维掺量及预应力水平等。研究结果表明:提高配网率、钢纤维掺量能提高TRC的抗拉韧性,掺入短切钢纤维会降低TRC的直拉灵敏度系数。短切钢纤维、PP纤维混掺对TRC的抗拉韧性、直拉灵敏度系数具有正混杂效应。通过TRC的三点弯曲试验及其裂缝监测,探索了配网率、短切纤维及预应力水平对其三点弯曲性能的影响。试验结果表明:提高配网率、钢纤维掺量能够提高TRC的抗弯韧性,掺入短切钢纤维会降低TRC的弯曲灵敏度系数,可通过建立FCR-COD之间的函数关系来估测裂缝宽度。短切钢纤维、PP纤维混掺对TRC的抗弯性能、弯曲灵敏度系数有正混杂效应。以结构型钢纤维混凝土抗弯性能试验为基础,研究了结构型钢纤维对于混凝土抗压强度、抗弯性能及裂缝自监测性能的影响;另外针对现有研究局限于小尺寸构件的情况,研究了较大跨度的电极间距、钢筋对于纤维混凝土自监测性能的影响。研究结果表明:钢纤维的掺入不会改变纤维混凝土的比例极限抗弯强度,但会增强混凝土的抗弯韧性;钢纤维的掺入会降低混凝土的灵敏度,且随着裂缝的开展混凝土的灵敏度会逐渐降低;钢筋混凝土较难实现对混凝土裂缝的准确定位,电极间距越大对应的FCR变化越小,钢筋拉断的瞬间FCR会有明显的变化。
高伟航[4]（2020）在《基于时间反演和压电陶瓷的混凝土损伤成像方法研究》文中提出工程结构中混凝土内部损伤的形成是一个长期积累的过程,这些损伤会影响混凝土结构的可靠性。如果能尽早发现混凝土内部初期形成的损伤,并及时进行修复或安全预警,则可以减少甚至避免很多工程事故的发生。但目前混凝土损伤识别的相关研究还停留在判断混凝土内部损伤有无的初级阶段,对于混凝土结构内部损伤定位及特征描述的研究仍属于前沿性课题。本论文利用压电陶瓷传感器与延时叠加方法,结合时间反演理论与细观数值模拟,以混凝土板为研究对象,针对混凝土中孔洞及裂缝扩展的损伤成像问题展开系列研究,主要内容如下:（1）考虑混凝土板的几何特征,并分析压电陶瓷传感器形状对其激励产生应力波场的影响,为了满足混凝土板损伤识别的需求,设计了以管状压电陶瓷传感器为核心元件的嵌入式二维智能骨料。通过试验与数值分析,验证了新型二维智能骨料相对于传统一维和三维智能骨料在混凝土板损伤识别中的优势。（2）在二维智能骨料的基础上,设计了内嵌管状压电陶瓷传感器阵列的智能混凝土板,并结合延时叠加方法,实现了混凝土中声源的定位及损伤的成像。通过试验验证了用于智能混凝土板的声源成像方法的有效性,并对比分析了椭圆类与双曲线类延时叠加成像方法对混凝土板中单目标孔洞损伤的识别效果。（3）利用时间反演的自适应时空聚焦特性,提出了具有高噪声抑制能力的时间反演子群成像方法,解决了传统时间反演成像方法难以在少量传感器和噪声环境下进行损伤识别的问题,并通过试验验证了方法的有效性。（4）针对混凝土中探测波形畸变与延拓对于时间反演过程中回传信号的聚焦时间会产生影响的问题,引入时间补偿因子,提出时间反演聚时补偿成像方法。通过试验分析了提出方法相较于椭圆类与双曲线类延时叠加成像方法对于混凝土中单目标孔洞损伤识别在成像分辨率与损伤定位精度方面的优势,并讨论了时间反演聚时补偿成像方法与时间反演子群成像方法各自的适用范围。（5）建立了内部嵌入压电陶瓷传感器的混凝土随机骨料模型,在细观尺度上分析了高频探测应力波与混凝土内部复杂结构及损伤之间的相互作用,对比了细观数值模型与宏观均质模型对于混凝土中高频探测应力波模拟的效果。在此基础上,将混凝土细观模型与损伤识别相结合,利用所建立的细观数值模型进一步研究了混凝土板中不同尺寸单目标孔洞损伤、多目标孔洞损伤及裂缝扩展的成像问题。
于超群[5]（2020）在《自感知水泥基复合材料电学和力学性能及在桥梁健康监测中的应用研究》文中指出石墨烯具有局域超强的导电性、很高的电子迁移率和导热系数,力学性能好、稳定性高,是自感知水泥基复合材料的优异填充材料,石墨烯的掺入为自感知水泥基复合材料的发展提供了广阔的应用前景。本文基于ANSYS软件对自感知水泥基复合材料的电学性能和力学性能进行了研究,主要研究内容如下:（1）采用ANSYS中的APDL建立三维自感知水泥基复合材料的随机分布模型,模拟了不同长宽比、不同体积分数比的石墨烯改性水泥基复合材料模型在电压作用下的电流矢量密度和有效电阻率分布。结果显示:在相同电压加载作用下,复合材料的导电性随着石墨烯掺量的增加而增大;在相同石墨烯体积掺量下,石墨烯的长宽比越小,复合材料的导电性越好;复合材料的有效电阻率随着石墨烯掺量的增加而降低;在石墨烯体积掺量相同的情况下,石墨烯的长宽比越小复合材料的有效电阻率越小。（2）用ANSYS建立石墨烯体积分数分别为0.04%和0.05%的复合材料模型,模拟了这两种模型在拉伸荷载作用下的von Mises应力和第一主应力云图分布图。模拟结果显示:石墨烯掺量为0.04%的复合材料在拉伸形变的作用下,von Mises应力分布较为均匀且应力较小,且增强体两端最先达到屈服破坏。第一主应力分布同样较为均匀且应力较小,增强体两端最先产生裂缝。石墨烯掺量为0.05%的复合材料von Mises应力值较大,第一主应力分布均匀且数值较小,增强体的两侧最先产生裂纹。（3）建立了石墨烯掺量分别为0.04%和0.05%的复合材料模型,模拟了这两种模型在压缩荷载的作用下的von Mises应力和第一主应力云图。模拟结果显示:石墨烯掺量为0.04%的复合材料在压缩形变的作用下,von Mises应力分布较为均匀且应力较大,且增强体两端最先达到屈服破坏。第一主应力分布同样较为均匀且应力较大,增强体两端最先产生裂缝。石墨烯掺量为0.05%的复合材料von Mises应力和第一主应力同石墨烯掺量为0.04%的复合材料模型规律相似。（4）通过有限元模拟桥梁在自重下的应力较大位置,以此来找到传感器的布设位置,并设计简易的桥梁健康监测系统。
秦鑫,高嘉奡,郑大猛[6]（2020）在《防火型智能混凝土柱研究综述》文中研究表明目前正处于智能混凝土的初级研究阶段,只是具备了智能混凝土的某一特征,单一的混凝土不能发挥智能混凝土的作用。通过与传统建筑构件力学性能进行比较分析得出优化设计方法,在查阅与分析大量国内外文献资料的基础上,提出了以智能混凝土为基础的带有防火性能的混凝土柱保护机理,以此为依据研究一种带有防火涂层的智能混凝土柱,通过对防火材料涂层与传统混凝土柱无涂层或普通涂层的对比试验分析,得出防火材料涂层对混凝土柱强度影响的定性分析,进而验证耐火涂层对于智能混凝土柱的涂覆可行性;将石墨烯基复合混凝土代替普通混凝土,用受力构件来取代传感元件,采用二电极法循环荷载加载试验对比分析更好反映柱体变化情况方法。
王庆菲[7]（2019）在《SMA智能混凝土的裂缝监测与自修复理论研究》文中研究说明混凝土是一类被广泛应用的工程材料,其无法避免的裂缝产生与扩张一直是土木工程领域亟待解决的难点问题。本文将形状记忆合金（Shape Memory Alloy,简称SMA）植入混凝土中,制成SMA智能混凝土材料,通过理论和试验相结合的手段对其裂缝的监测与自修复机理展开研究,主要研究内容如下:首先,本文对SMA材料的力学特性以及本构模型进行介绍,并分别对不同初始状态下SMA材料的形状记忆效应、部分超弹性以及完全超弹性等力学行为进行分析和讨论。其次,文章以SMA智能混凝土机场道面为例,对SMA智能混凝土进行材料设计,并假设SMA与混凝土完全粘结,二者之间无相对滑移,以及将裂缝宽度假设为混凝土材料总的变形量,忽略其余无裂缝处的变形。进而将SMA材料的本构模型与物理学原理中对柱形导体电阻的定义以及材料力学基础相结合,给出了裂缝宽度与SMA电阻相对变化的关系即裂缝宽度监测理论模型。对该模型进行不同温度下的数值计算,并与已有试验结果进行比较,验证了模型的正确性。最后,将SMA的本构模型应用于约束态SMA材料的逆相变研究中,给出具有不同初始结构状态的SMA材料在通电升温过程中的回复应力计算模型。将理论模型计算得到的回复应力随温度变化的曲线与试验结果进行比较以验证模型的正确性。并结合该模型对不同预拉伸应变以及不同初始结构状态对材料自修复能力的影响进行比较和讨论。综上所述,本文分别给出了SMA智能混凝土材料的裂缝宽度监测理论模型和自修复理论模型,可为SMA材料在土木工程领域的进一步研究与应用提供理论指导。
王云洋[8]（2017）在《水泥基传感器及智能混凝土柱模拟与试验研究》文中研究指明荷载疲劳效应、自然灾害侵蚀和材料老化等因素的耦合作用将导致混凝土结构损伤积累和抗力衰减,从而容易引发灾难性的突发事故,造成重大财产损失和人员伤亡。为保障混凝土结构服役安全,有必要对混凝土结构进行健康监测,实时感知混凝土结构的服役状态,并对危急情况及时预警。自感知水泥基复合材料集结构和传感功能于一体,为混凝土结构健康监测提供了新选择。但已有自感知水泥基复合材料存在制备工艺复杂、导电填料掺量高以及灵敏度低等缺点;同时为克服自感知水泥基材料大规模制备造价高和性能可控性差的问题,自感知水泥基复合材料在结构中应用常采用嵌入式传感器形式并在制备中不添加骨料,但这将导致嵌入式水泥基传感器与被监测的混凝土弹性模量存在差异,进而会影响被监测混凝土结构的力学性能以及监测的准确性。针对上述问题,本文应用纳米碳管和碳黑复合填料研制自感知水泥基复合材料与嵌入式传感器,并通过数值模拟对传感器的设计及其埋入混凝土中的受力进行了分析,最终应用嵌入式自感知水泥基传感器制作智能混凝土柱并实现应力和应变自监测。主要研究内容和结论如下:（1）研制了制备工艺简单的添加纳米碳管和碳黑复合填料的自感知水泥基复合材料,并对其力学、电学和感知性能进行了研究;得到了复合材料的渗流特征关系,分析了复合材料的导电机理;探讨了试件尺寸、加载幅值、加载速率和水胶比对复合材料感知性能的影响规律及机制,分析了复合材料感知性能的机理。试验结果表明:纳米碳管和碳黑复合填料的加入会导致复合材料的抗压强度及弹性模量降低以及泊松比增大;纳米碳管和碳黑复合填料较低掺量即可有效改善水泥基材料的导电性和感知性,复合材料的渗流阈值为3.85vol.%。复合材料的感知性能具有良好的重复性和稳定性,循环加载时电阻率变化率（FCR）幅值和应力/应变灵敏度分别为23.4%和2.32%·MPa-1/225,单调压缩至破坏时FCR幅值最大值为72.6%;复合材料在不同尺寸的试件、加载幅值及加载速率时,均具有稳定的感知性能;水胶比提高会导致复合材料的感知性能灵敏度降低。（2）采用有限元方法对传感器的尺寸、电压电极间距和表面粗糙程度等制作参数进行了优化设计,并对优化后的传感器埋入混凝土柱中进行了应力和应变状态分析,同时研究了传感器埋设位置和小角度偏斜、荷载大小、混凝土强度等级及偏压对传感器与混凝土之间的应变协调程度的影响,分析了传感器对混凝土柱极限强度的影响、传感器与混凝土柱不同部位的应力-应变关系及混凝土与传感器的平均应力/应变之间关系。研究结果表明:传感器的优化尺寸为20mm×20mm×40mm,电压电极间距取为10mm。传感器埋入混凝土柱表层、传感器产生偏斜角度、增大荷载、混凝土强度等级提高及荷载偏压时,均会降低传感器与周围混凝土的应变协调程度。埋入混凝土中的传感器可近似等效为单轴受力状态;埋入传感器不会降低C20～C80混凝土柱的极限强度。（3）将添加纳米碳管和碳黑复合填料的自感知水泥基传感器分别埋入到C30和C50混凝土柱中,考察了智能混凝土柱中传感器的灵敏度,分析了传感器对混凝土柱极限承载力的影响及传感器与混凝土之间的强度匹配关系,建立了传感器应用于混凝土应力和应变监测的公式,采用监测公式分别对C30和C50混凝土柱的应力和应变进行了分析,获得了监测误差及修正方法。试验结果表明:传感器的FCR与混凝土柱的应力、应变及自身应变之间存在良好的对应关系,可根据传感器的FCR监测混凝土柱的受力全过程;当混凝土柱达到极限应力时,埋入C30和C50混凝土柱中的传感器的FCR幅值最大值分别为51.67%和52.56%,应变灵敏度最大值分别为143.25和135.41;埋入传感器不会降低C30和C50混凝土柱的极限强度。所建立的监测公式可较准确计算智能混凝土柱的应力和应变,通过修正可使应力和应变监测精度提高。基于嵌入式自感知水泥基传感器的智能混凝土可实现应力和应变自监测。
衡震[9]（2017）在《智能混凝土开裂自监测性能及温湿度的影响》文中指出混凝土在服役期由于受到外力及环境等不利因素的影响,产生损伤积累,抗力衰减,这将加速混凝土结构裂缝的扩展及新裂缝的生成。混凝土裂缝会显着降低结构的适用性及耐久性,加速结构老化,甚至导致突发事故。因而有必要对混凝土进行裂缝跟踪,以实现对结构健康状态的实时监测与判断。对比于其它传感器,本文研究了一种既有裂缝扩展及荷载变化的自监测性能,又可改善构件力学性能的新型纤维智能化结构材料。探索实现传感器与结构构件一体化,为混凝土结构进行健康监测提供一种新的思路和方法。主要内容如下:（1）对比研究了结构型钢纤维、碳纤维及纳米炭黑导电相材料对新拌混凝土工作性能的影响,结果表明导电相材料掺量越高,混凝土拌合物的含气量越大,坍落度越小,工作度越差。（2）对比研究了钢纤维、碳纤维及纳米炭黑对混凝土的抗压强度及弯曲韧性等力学性能的影响,确定发生挠度硬化时的最小纤维掺量。结果表明导电相材料的加入对抗压强度影响较小;钢纤维掺量越高,混凝土的弯曲韧性越好,60kg/m3的结构型钢纤维掺量下,混凝土发生挠度硬化;短切碳纤维及纳米炭黑对弯曲韧性影响较小。（3）对比研究了导电相材料对混凝土梁在受弯开裂过程中机敏性能的影响,根据信号噪声比等指标,确定优化导电相材料组合。结果表明随着跨中挠度/裂缝宽度的增加,智能混凝土的受拉区表面电阻变化率逐渐增加,并能感知承载力损失;与单相智能混凝土相比,复相及三相智能混凝土具有较高的信号噪声比,结合成本因素,确定复掺钢纤维-纳米炭黑为优化导电相材料组合。（4）对比分析了智能混凝土在发生挠度硬化及软化时的电阻变化率-跨中挠度/裂缝扩展的关系曲线,并建立曲线分阶段模型及电阻变化率机理分析模型。结果表明发生挠度软化时可划分为两阶段,发生挠度硬化时可划分为三阶段,并分别对应于不同的承载力/裂缝形态变化过程;由分析模型可知,裂后电阻变化率受裂缝扩展及未开裂基体应变两部分因素的共同影响。（5）对比研究了温度、湿度及测试频率对复相智能混凝土电阻及电容的影响,结果表明随着失水量的增加,试件电阻逐渐增大,电容逐渐减小;随着温度的升高,试件电阻逐渐减小,电容逐渐增大;随着测试频率的增大,试件电阻呈指数衰减,混凝土活化能基本呈降低的趋势。
尹超,王泽荣[10]（2017）在《智能混凝土在城市桥梁工程中的应用前景研究》文中提出智能混凝土是通过在普通混凝土中复合特殊材料而形成特殊功能的新型混凝土,能显着提高混凝土工程的性能。相比于普通混凝土智能混凝土具有自感知、自修复、自调节、高阻尼能特性。结合城市桥梁工程的结构特点,综合智能混凝土自身特征探讨智能混凝土在城市桥梁工程中的发展前景。
二、智能混凝土应用前景（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、智能混凝土应用前景（论文提纲范文）
（1）智能混凝土在地下空间工程中的应用现状（论文提纲范文）
| 1 智能混凝土概述 |
| 2 智能混凝土应用现状 |
| 3 智能混凝土在地下空间工程中的应用 |
| 4 总结与展望 |
（2）智能纤维混凝土的力场损伤响应、监测与修复研究进展（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 力场损伤智能响应纤维混凝土 |
| 2 纤维混凝土的力场损伤智能响应设计进展 |
| 2.1 纤维混凝土的力场损伤响应设计 |
| 2.2 纤维混凝土的力场损伤修复设计 |
| 3 力场损伤智能响应纤维混凝土的结构监测研究进展 |
| 3.1 力场损伤智能响应纤维混凝土的电信号监测 |
| 3.2 力场损伤智能响应纤维混凝土的光信号监测 |
| 3.2.1 衰减特性及功率损耗的监测 |
| 3.2.2 光波量变化监测 |
| 4 纤维混凝土的智能力场损伤响应与修复机理研究进展 |
| 4.1 碳纤维混凝土的力场损伤响应机理 |
| 4.2 光纤维混凝土的力场损伤响应机理 |
| 4.3 玻璃纤维混凝土的力场损伤响应修复机理 |
| 4.4 纳米纤维混凝土的力场损伤响应机理 |
| 5 现有力场损伤智能响应纤维混凝土的对比分析 |
| 6 结语与展望 |
（3）钢纤维TRC和混凝土力学及裂缝自监测性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 TRC的研究现状及其应用 |
| 1.2.2 混凝土结构健康监测技术研究现状 |
| 1.3 现有研究存在的问题 |
| 2 细骨料纤维混凝土及TRC的制备 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 试验用原材料 |
| 2.2.1 短切纤维及纤维网格布 |
| 2.2.2 细骨料混凝土 |
| 2.3 TRC制备 |
| 2.3.1 无预应力 |
| 2.3.2 施加预应力 |
| 2.4 纤维混凝土工作性能试验 |
| 2.5 纤维混凝土抗压强度试验 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 TRC的轴向拉伸试验及其裂缝监测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 玄武岩纤维网格布拉伸性能试验 |
| 3.2.1 玄武岩纤维网格布的力学性能 |
| 3.2.2 碱性环境对玄武岩纤维网格布拉伸性能的影响 |
| 3.3 TRC的轴向拉伸性能试验 |
| 3.3.1 试验概况 |
| 3.3.2 配网率对TRC轴向拉伸性能的影响 |
| 3.3.3 短切纤维对TRC轴向拉伸性能的影响 |
| 3.3.4 预应力对TRC拉伸性能的影响 |
| 3.4 TRC轴向拉伸试验的裂缝自监测 |
| 3.4.1 试验概况 |
| 3.4.2 FCR-Load-Displacement曲线 |
| 3.4.3 自监测混凝土灵敏度系数 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 TRC的三点弯曲试验及其裂缝监测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 TRC三点弯曲力学性能试验 |
| 4.2.1 试验概况 |
| 4.2.2 配网率对TRC三点弯曲性能的影响 |
| 4.2.3 短切纤维、预应力对TRC三点弯曲性能的影响 |
| 4.3 TRC三点弯曲的裂缝监测 |
| 4.3.1 试验概况 |
| 4.3.2 Load-FCR-COD关系曲线 |
| 4.3.3 FCR-COD关系分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 钢纤维混凝土的三点弯曲试验及其裂缝监测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 试验内容 |
| 5.2.1 试验准备 |
| 5.2.2 评价指标 |
| 5.2.3 试验方案 |
| 5.3 不同强度钢纤维混凝土的弯曲性能试验 |
| 5.4 钢纤维对于混凝土自感知性能的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 钢纤维混凝土梁的四点弯曲试验及其裂缝监测 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 智能混凝土工作性能及抗压强度试验 |
| 6.2.1 工作性能试验 |
| 6.2.2 抗压强度试验 |
| 6.3 试件制备及试验概况 |
| 6.4 弯曲性能评价指标 |
| 6.5 多区段裂缝监测试验结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 A 主要符号 |
| 致谢 |
（4）基于时间反演和压电陶瓷的混凝土损伤成像方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 用于混凝土损伤识别的压电陶瓷传感器的研究现状及存在问题 |
| 1.2.1 压电陶瓷传感器的研究现状 |
| 1.2.2 压电陶瓷传感器存在的问题 |
| 1.3 基于压电陶瓷传感器的混凝土损伤识别的研究现状及存在问题 |
| 1.3.1 损伤指标方法 |
| 1.3.2 损伤成像方法 |
| 1.3.3 损伤识别研究存在的问题 |
| 1.4 混凝土细观模拟的研究现状及存在问题 |
| 1.4.1 混凝土细观模拟的研究现状 |
| 1.4.2 混凝土细观模拟存在的问题 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 2 嵌入式二维智能骨料的设计与研发 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 嵌入式二维智能骨料的制造 |
| 2.2.1 防水与绝缘处理 |
| 2.2.2 模具设计与保护壳的浇筑 |
| 2.3 试验设置 |
| 2.3.1 试验试件 |
| 2.3.2 试验设备与方法 |
| 2.4 嵌入式二维智能骨料的工作性能 |
| 2.4.1 阻抗分析结果 |
| 2.4.2 到达时间分析结果 |
| 2.4.3 扫频分析结果 |
| 2.5 数值模拟 |
| 2.5.1 数值模型 |
| 2.5.2 结果分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 智能混凝土板及其声源定位与损伤成像方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 智能混凝土板 |
| 3.3 声源成像方法 |
| 3.4 椭圆类与双曲线类延时叠加成像方法 |
| 3.4.1 损伤散射信号的提取 |
| 3.4.2 椭圆类延时叠加成像方法 |
| 3.4.3 双曲线类延时叠加成像方法 |
| 3.5 试验验证 |
| 3.5.1 试验设置 |
| 3.5.2 声源成像结果 |
| 3.5.3 椭圆类延时叠加成像方法的损伤成像结果 |
| 3.5.4 双曲线类延时叠加成像方法的损伤成像结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 时间反演子群成像方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 时间反演方法 |
| 4.3 时间反演成像方法 |
| 4.4 方法的提出及理论推导 |
| 4.5 试验验证 |
| 4.5.1 试验设置 |
| 4.5.2 提出方法的实现 |
| 4.5.3 表面粘贴重物的损伤成像结果 |
| 4.5.4 贯穿孔洞的损伤成像结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 时间反演聚时补偿成像方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 方法的提出及理论推导 |
| 5.2.1 提出的损伤成像方法 |
| 5.2.2 时间补偿因子 |
| 5.3 试验方案 |
| 5.4 损伤成像结果与分析讨论 |
| 5.4.1 时间补偿因子的效果 |
| 5.4.2 提出方法与两类延时叠加成像方法的比较 |
| 5.4.3 提出方法与时间反演子群成像方法的比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 细观模型下的混凝土损伤识别研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 混凝土中非均质区域对于高频应力波传播的影响 |
| 6.2.1 数值模型 |
| 6.2.2 结果与讨论 |
| 6.3 二维混凝土细观有限元模型 |
| 6.3.1 随机骨料的生成与投放 |
| 6.3.2 二维混凝土细观有限元模型的建立 |
| 6.3.3 细观模型下应力波传播模拟结果验证 |
| 6.4 细观模型下混凝土中波传播分析 |
| 6.4.1 宏观与细观尺度下应力波场比较 |
| 6.4.2 细观尺度下应力波与损伤的相互作用 |
| 6.5 利用细观模型进行混凝土损伤识别研究 |
| 6.5.1 数值模型 |
| 6.5.2 混凝土中单目标孔洞损伤成像结果 |
| 6.5.3 混凝土中多目标孔洞损伤成像结果 |
| 6.5.4 混凝土中裂缝扩展的成像结果 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望与建议 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）自感知水泥基复合材料电学和力学性能及在桥梁健康监测中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 本文背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究的基本状况 |
| 1.2.1 自感知混凝土材料的研究现状 |
| 1.2.2 石墨烯的研究现状 |
| 1.3 课题的研究目的和意义 |
| 1.4 本文研究方法 |
| 1.5 课题研究主要内容 |
| 1.5.1 用ANSYS研究自感知水泥基复合材料的电学性能 |
| 1.5.2 用ANSYS对自感知水泥基复合材料进行单轴拉伸和压缩数值模拟 |
| 1.5.3 自感知水泥基复合材料在箱型桥梁健康监测中的应用研究 |
| 第2章 自感知水泥基复合材料的电学性能模拟 |
| 2.1 自感知水泥基复合材料代表体积单元模型 |
| 2.1.1 基本假设 |
| 2.1.2 随机分布三维实体模型的建立 |
| 2.1.3 有限元模型 |
| 2.2 自感知水泥基复合材料的电流矢量密度分布 |
| 2.2.1 不同石墨烯体分比的自感知水泥基复合材料电流矢量密度分布 |
| 2.2.2 不同石墨烯长宽比的自感知水泥基复合材料电流矢量密度分布 |
| 2.2.3 石墨烯内部电流和电通量密度分布 |
| 2.3 自感知水泥基复合材料模型有效电阻率的计算 |
| 2.3.1 石墨烯长宽比和体分比对复合材料有效电阻率的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 自感知水泥基复合材料拉伸应力场数值模拟 |
| 3.1 有限元模型 |
| 3.2 数值模拟与结果分析 |
| 3.2.1 石墨烯体积分数比为0.04%的复合材料拉伸应力场数值模拟 |
| 3.2.2 石墨烯体积分数比为0.05%的复合材料拉伸模拟 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 自感知水泥基复合材料压缩应力场数值模拟 |
| 4.1 有限元模型 |
| 4.2 数值模拟与结果分析 |
| 4.2.1 石墨烯体积分数比为0.04%的复合材料压缩应力场数值模拟 |
| 4.2.2 石墨烯体积分数比为0.05%的复合材料压缩应力场数值模拟 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 自感知水泥基复合材料在箱型桥梁健康监测中的应用研究 |
| 5.1 模型建立 |
| 5.2 施加约束与荷载 |
| 5.3 应力分析 |
| 5.4 智能健康监测系统的布置与设计 |
| 5.4.1 压力传感技术 |
| 5.4.2 嵌入式系统 |
| 5.4.3 智能压力传感器 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（6）防火型智能混凝土柱研究综述（论文提纲范文）
| 一、现阶段建筑结构设计与研究的局限性 |
| (一)防火涂料应用。 |
| (二)智能混凝土材料应用。 |
| (三)阻燃剂应用。 |
| 二、针对于防火型智能混凝土柱的研究需要注意的问题 |
| (一)开发应具有针对性。 |
| (二)实施应具有可行性。 |
| (三)设计应具有安全性、便民性。 |
| (四)设计应具有综合性。 |
| 三、结语 |
（7）SMA智能混凝土的裂缝监测与自修复理论研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 形状记忆合金 |
| 1.2.1 SMA的工作原理(马氏体相变) |
| 1.2.2 SMA的特性 |
| 1.2.3 SMA的研究现状 |
| 1.3 SMA智能混凝土 |
| 1.3.1 SMA智能混凝土梁 |
| 1.3.2 SMA智能混凝土柱 |
| 1.3.3 SMA智能混凝土矮剪力墙 |
| 1.3.4 SMA在混凝土裂缝监测与修复中的应用 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第二章 SMA的热力学本构模型 |
| 2.1 SMA材料的Gibbs自由能 |
| 2.2 马氏体体积分数 |
| 2.3 一维热力学本构模型 |
| 2.4 SMA材料力学行为的实验室分析 |
| 2.4.1 试件及装置 |
| 2.4.2 试验步骤 |
| 2.4.3 试验结果与分析 |
| 2.5 SMA材料力学行为的数值分析 |
| 2.5.1 与试验的比较 |
| 2.5.2 不同计算工况下的数值分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 裂缝宽度监测理论 |
| 3.1 监测原理 |
| 3.2 裂缝宽度监测理论模型 |
| 3.2.1 相变临界状态时的电阻相对变化值 |
| 3.2.2 不同工况下裂缝宽度与SMA筋电阻相对变化值的关系 |
| 3.3 SMA筋电阻传感特性的数值分析 |
| 3.3.1 与试验的比较 |
| 3.3.2 不同计算工况下的数值分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 自修复理论 |
| 4.1 自修复原理 |
| 4.2 回复应力理论模型(初始结构状态为奥氏体) |
| 4.2.1 T_0≤T≤A~s' |
| 4.3 初始结构状态为奥氏体的SMA材料受限回复的实验室分析 |
| 4.3.1 试件及装置 |
| 4.3.2 试验步骤 |
| 4.3.3 试验结果与分析 |
| 4.4 初始结构状态为奥氏体的SMA材料受限回复的数值分析 |
| 4.4.1 与试验的比较 |
| 4.4.2 不同计算工况下的数值分析 |
| 4.5 与初始结构状态为孪晶马氏体的SMA材料的对比 |
| 4.5.1 回复应力理论模型(初始结构状态为孪晶马氏体) |
| 4.5.2 初始结构状态为孪晶马氏体的SMA材料受限回复的数值分析 |
| 4.5.3 具有不同初始结构状态的同一SMA材料受限回复的对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 硕士期间发表学术论文情况 |
（8）水泥基传感器及智能混凝土柱模拟与试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 自感知水泥基复合材料的研究现状 |
| 1.2.1 导电填料种类和掺量对感知性能的影响 |
| 1.2.2 基体种类、填料分散性、养护条件及龄期对感知性能的影响 |
| 1.2.3 外界条件和测试方法对感知性能的影响 |
| 1.2.4 感知性能的理论模型 |
| 1.2.5 感知性能数值模拟 |
| 1.2.6 自感知水泥基复合材料在混凝土结构健康监测中的应用 |
| 1.2.7 自感知水泥基复合材料在交通探测中的应用 |
| 1.2.8 自感知水泥基复合材料研究中存在的问题分析 |
| 1.3 本文的研究思路与内容 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 2 添加纳米碳管和碳黑复合填料的自感知水泥基材料基本性能 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 试验设计 |
| 2.2.1 原材料 |
| 2.2.2 制备工艺 |
| 2.2.3 测试方法 |
| 2.3 力学性能 |
| 2.3.1 测试仪器及方法 |
| 2.3.2 单调压缩至破坏的应力-应变关系 |
| 2.3.3 循环压缩时的应力-应变关系 |
| 2.3.4 填料对复合材料力学性能的影响机理 |
| 2.4 电学性能 |
| 2.4.1 电阻率 |
| 2.4.2 渗流特性 |
| 2.4.3 导电机理 |
| 2.5 感知性能 |
| 2.5.1 单调压缩至破坏时的感知性能 |
| 2.5.2 循环压缩时的感知性能 |
| 2.5.3 试件尺寸对感知性能的影响 |
| 2.5.4 应力/应变幅值对感知性能的影响 |
| 2.5.5 加载速率对感知性能的影响 |
| 2.5.6 水胶比对感知性能的影响 |
| 2.5.7 复合材料的感知性能模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 自感知水泥基传感器设计与埋入混凝土中受力的模拟分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型单元与材料性质 |
| 3.2.1 基本假定 |
| 3.2.2 模型单元 |
| 3.2.3 材料性质 |
| 3.3 自感知水泥基传感器的制作参数优化设计 |
| 3.3.1 传感器的尺寸 |
| 3.3.2 传感器的电极间距 |
| 3.3.3 传感器的表面粗糙程度 |
| 3.4 埋入混凝土中的传感器及混凝土受力分析 |
| 3.4.1 传感器的应力和应变分布 |
| 3.4.2 混凝土的应力和应变分布 |
| 3.5 不同工况下传感器与混凝土的应变协调性分析 |
| 3.5.1 传感器的埋设位置对应变协调程度的影响 |
| 3.5.2 传感器传感器小角度偏斜对应变协调程度的影响 |
| 3.5.3 荷载大小对应变协调程度的影响 |
| 3.5.4 混凝土强度等级对应变协调程度的影响 |
| 3.5.5 荷载偏压对应变协调程度的影响 |
| 3.6 单调压缩至破坏时埋入传感器的混凝土柱受力分析 |
| 3.6.1 传感器对混凝土柱极限强度的影响 |
| 3.6.2 传感器与混凝土柱的应力-应变分布 |
| 3.6.3 传感器与混凝土柱应力/应变间的关系 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 埋入水泥基传感器的智能混凝土柱的应力/应变自感知性能 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 试验设计 |
| 4.2.1 原材料 |
| 4.2.2 试件制作 |
| 4.2.3 测试方法 |
| 4.3 传感器标定及智能混凝土柱性能测试结果 |
| 4.3.1 自感知水泥基传感器的标定 |
| 4.3.2 C30和C50混凝土的力学性能 |
| 4.3.3 智能混凝土柱单调压缩至破坏时传感器的感知信号 |
| 4.3.4 智能混凝土柱循环压缩时传感器的感知信号 |
| 4.3.5 自感知水泥基传感器对智能混凝土柱极限承载力的影响 |
| 4.3.6 自感知水泥基传感器与混凝土的强度匹配分析 |
| 4.4 智能混凝土柱的感知信号分析 |
| 4.4.1 应力/应变监测公式建立 |
| 4.4.2 智能混凝土柱的应力/应变自监测结果分析 |
| 4.4.3 智能混凝土柱应力/应变自监测公式调整 |
| 4.4.4 监测公式调整后智能混凝土柱的应力/应变自监测结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论、创新点与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 水泥基材料循环压缩时的应力-应变关系 |
| 附录B 水泥基材料循环压缩时FCR与应力/应变之间的时程关系 |
| 附录C 水泥基材料循环压缩时的FCR-应力/应变关系 |
| 附录D 传感器与混凝土柱不同部位的应力-应变关系 |
| 附录E 传感器与混凝土柱应力/应变间的关系 |
| 附录F 传感器循环压缩标定时的感知信号 |
| 附录G C30智能混凝土柱循环压缩时传感器的感知信号 |
| 附录H C50智能混凝土柱循环压缩时传感器的感知信号 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）智能混凝土开裂自监测性能及温湿度的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 混凝土结构应变监测研究现状 |
| 1.2.2 混凝土结构损伤识别及裂缝监测研究现状 |
| 1.3 现有研究中存在的某些问题 |
| 1.4 主要研究思路 |
| 2 智能混凝土工作性能试验 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 试验概况 |
| 2.2.1 试验材料 |
| 2.2.2 配合比设计 |
| 2.2.3 试件制备工艺 |
| 2.3 坍落度试验 |
| 2.4 含气量试验 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 智能混凝土力学性能试验 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 试验概况 |
| 3.3 抗压强度试验 |
| 3.4 弯曲韧性试验 |
| 3.4.1 弯曲韧性评价方法 |
| 3.4.2 纤维增强增韧机理 |
| 3.4.3 弯曲韧性试验结果分析 |
| 3.4.4 挠度软化与挠度硬化 |
| 3.4.5 跨中挠度与裂缝张开位移的关系 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 智能混凝土受弯开裂自监测性能试验 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 受荷导电机理 |
| 4.1.2 接触电阻 |
| 4.2 试验概况 |
| 4.2.1 试验准备 |
| 4.2.2 加载方案 |
| 4.3 荷载-电阻变化率-挠度关系曲线分析 |
| 4.3.1 单相智能混凝土荷载-电阻变化率-挠度关系曲线分析 |
| 4.3.2 复相智能混凝土荷载-电阻变化率-挠度关系曲线分析 |
| 4.3.3 三相智能混凝土荷载-电阻变化率-挠度关系曲线分析 |
| 4.3.4 挠度软化两阶段及挠度硬化三阶段模型假设 |
| 4.4 电阻变化率-裂缝张开位移关系曲线分析 |
| 4.4.1 单相智能混凝土电阻变化率-裂缝张开位移关系曲线分析 |
| 4.4.2 复相智能混凝土电阻变化率-裂缝张开位移关系曲线分析 |
| 4.4.3 三相智能混凝土电阻变化率-裂缝张开位移关系曲线分析 |
| 4.4.4 挠度硬化三阶段 |
| 4.5 灵敏度及信号噪声比分析 |
| 4.6 裂后电阻变化率模型假设及机理分析 |
| 4.6.1 纤维水泥基复合材料应变感知模型 |
| 4.6.2 智能混凝土裂缝自监测模型 |
| 4.7 活性粉末混凝土梁构件机敏性能试验 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 温度、湿度及测试频率对电信号影响试验 |
| 5.1 引言 |
| 5.1.1 智能混凝土基本导电形式 |
| 5.1.2 智能混凝土电阻率的影响因素 |
| 5.1.3 渗滤阈值 |
| 5.2 电信号与湿度的关系分析 |
| 5.2.1 电阻与失水量的关系 |
| 5.2.2 电容与失水量的关系 |
| 5.3 电信号与温度的关系分析 |
| 5.3.1 电阻与温度的关系 |
| 5.3.2 电容与温度的关系 |
| 5.4 电信号与频率的关系分析 |
| 5.4.1 电阻与频率的关系 |
| 5.4.2 电容与频率的关系 |
| 5.4.3 电阻-温度-频率关系 |
| 5.4.4 电容-温度-频率关系 |
| 5.4.5 电阻-湿度-频率关系 |
| 5.4.6 电容-湿度-频率关系 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 6.2.1 智能混凝土接触电阻研究 |
| 6.2.2 分区段裂缝自监测 |
| 6.2.3 工程应用形式 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（10）智能混凝土在城市桥梁工程中的应用前景研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 智能混凝土简介 |
| 2 智能混凝土的种类及性能[1-9] |
| 2.1 损伤自诊断混凝土 |
| 2.2 自调节混凝土 |
| 2.3 自修复混凝土 |
| 2.4 高阻尼混凝土 |
| 3 智能混凝土在城市桥梁中的应用前景 |
| 4 结语 |
四、智能混凝土应用前景（论文参考文献）
- [1]智能混凝土在地下空间工程中的应用现状[J]. 孟铮,李亦尧,李艳南,李景云,田云鹏,吴金花. 砖瓦, 2021(11)
- [2]智能纤维混凝土的力场损伤响应、监测与修复研究进展[J]. 马衍轩,于霞,徐亚茜,李梦瑶,赵飞,张鹏,彭帅. 材料导报, 2021
- [3]钢纤维TRC和混凝土力学及裂缝自监测性能研究[D]. 于有川. 大连理工大学, 2021(01)
- [4]基于时间反演和压电陶瓷的混凝土损伤成像方法研究[D]. 高伟航. 大连理工大学, 2020(01)
- [5]自感知水泥基复合材料电学和力学性能及在桥梁健康监测中的应用研究[D]. 于超群. 沈阳工业大学, 2020(01)
- [6]防火型智能混凝土柱研究综述[J]. 秦鑫,高嘉奡,郑大猛. 产业与科技论坛, 2020(09)
- [7]SMA智能混凝土的裂缝监测与自修复理论研究[D]. 王庆菲. 中国民航大学, 2019(02)
- [8]水泥基传感器及智能混凝土柱模拟与试验研究[D]. 王云洋. 大连理工大学, 2017(09)
- [9]智能混凝土开裂自监测性能及温湿度的影响[D]. 衡震. 大连理工大学, 2017(05)
- [10]智能混凝土在城市桥梁工程中的应用前景研究[J]. 尹超,王泽荣. 城市道桥与防洪, 2017(02)