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公开(公告)号:CN109085048B
公开(公告)日:2020-02-14
申请号:CN201810838034.6
申请日:2018-07-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01N1/42
Abstract: 本发明公开了一种无粘性土冻结制样设备,包括:制样室组件、控温室组件、轴向传动组件、低温循环浴及信号采集监控组件以及抽真空组件;制样室组件内部为制样室,用于盛放试样及对试样滤水;控温室组件用于低温冷冻试样,制样室组件位于控温室组件内部;轴向传动组件用于试验结束后顶出试样;低温循环浴及信号采集监控组件用于采集试验及监控数据;抽真空组件用于对控温室组件内部抽真空。本发明的制样设备可用于直接制备砾石、砂砾土、砂土、粉土等多种无粘性土的饱和重塑试样,制样过程简单易行,整个设备可操作性强,提高了制样效率,节约时间。
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公开(公告)号:CN109085048A
公开(公告)日:2018-12-25
申请号:CN201810838034.6
申请日:2018-07-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01N1/42
Abstract: 本发明公开了一种无粘性土冻结制样设备,包括:制样室组件、控温室组件、轴向传动组件、低温循环浴及信号采集监控组件以及抽真空组件;制样室组件内部为制样室,用于盛放试样及对试样滤水;控温室组件用于低温冷冻试样,制样室组件位于控温室组件内部;轴向传动组件用于试验结束后顶出试样;低温循环浴及信号采集监控组件用于采集试验及监控数据;抽真空组件用于对控温室组件内部抽真空。本发明的制样设备可用于直接制备砾石、砂砾土、砂土、粉土等多种无粘性土的饱和重塑试样,制样过程简单易行,整个设备可操作性强,提高了制样效率,节约时间。
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公开(公告)号:CN119358350A
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202411901687.6
申请日:2024-12-23
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G16C60/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/086 , G06F111/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种考虑经济性的泡沫混凝土力学性能预测模型优化方法,建立泡沫混凝土的三维细观有限元模型,接着选择材料参数和外部加载条件参数进行规律性分析,将影响因素较高的参数作为深度学习输入变量。然后,采用结合卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)的组合神经网络作为预测模型,通过可靠的数值模型分析得到数据样本,并基于CNN‑BiGRU实现对泡沫混凝土力学性能的准确预测。最后,根据深度学习模型设定泡沫混凝土抗压强度和能量吸收能力的目标函数,求解泡沫混凝土在抗压强度和能量吸收能力方面的最佳设计特征,获取泡沫混凝土的最佳性能设计方案。
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