Analysis of Micromechanical Behavior and Adaptive Optimization Algorithm for High Performance Concrete with Complex Mineral Admixtures for Bridges
Notice bibliographique
Résumé
The extreme high temperature and erosive environment service environment in bridge construction puts forward higher requirements for high performance concrete and other aspects of performance. In this paper, compound mineral admixture is selected as a research breakthrough, and X-ray diffraction analysis (XRD) and Raman spectroscopy are used to explore the micromechanical behavior of compound mineral admixture in high-performance concrete. In the Raman spectral analysis, the stress distribution of the fitted curve of the compound mineral admixture is more flat and uniform, and the offset of the G’ peak position is higher than that of the reference concrete and the single-mineral-admixture concrete, and the stress can reach 2.5 MPa under 1% strain, showing good interfacial bond, stress transfer efficiency, etc. The physical phase data of the XRD also shows the frost resistance of compound mineral admixture, with the ability to mitigate carbon dioxide, and the ability to reduce the carbon footprint of the concrete, with the ability to reduce the carbon dioxide. The XRD data also show the frost resistance of the compound mineral admixture, which has the performance of slowing down carbonization. The NSGA-II algorithm is introduced and improved to propose a concrete proportion optimization model. The final evaluation function converges from 35 generations and the final value is 0.4558, which achieves the adaptive optimization of compound mineral admixture.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».