机译:基于熵的基于机器视觉的混凝土剥落快速检测和性能测量,用于地震后安全评估
School of Civil and Environmental Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, CA 30332, USA;
Laing O'Rourke Centre for Construction Engineering and Technology, University of Cambridge, Cambridge CB2 1PZ, UK;
School of Civil and Environmental Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, CA 30332, USA;
spalling detection; property retrieval; post-earthquake reconnaissance; machine vision; image processing; reinforced concrete;
机译:机器学习驱动的火灾诱导混凝土剥落的评估
机译:数据驱动的地震后快速结构安全评估
机译:视觉检索混凝土裂缝特性,以自动进行震后结构安全性评估
机译:使用机器视觉对震害进行综合评估并测量混凝土剥落的震后安全性
机译:快速地震后结构评估,使用峰楼层加速或排量监测
机译:塑料废弃对高强度混凝土散热性能和力学性能的影响
机译:研究了高温暴露后各种混凝土高温曝光机械性能各种混凝土的机械性能。考虑到高层建筑中垂直元件的抗压强度要求,测试了35,80,100和150MPa各种设计强度的混凝土试样。特别是,在这项研究中,掺入钢纤维对耐火性的影响。实验结果表明,耐火性取决于设计强度和钢纤维含量。在暴露于100-400°C的温度时,80-100MPa的设计强度为35MPa或高性能混凝土(HPC)的正常强度混凝土(NSC)不会击落。然而,当HPC含有1体积的钢纤维的百分比时,爆炸性剥落发生在300℃。超高性能混凝土(UHPC)的设计强度为150 MPa和1.5 Vol。钢纤维的百分比也显示出300℃的剧烈剥落。本研究中发现的实验结果可以有助于更好地了解在火灾中的HPC和UHPC的行为以及钢纤维对耐火性的作用。