宫亚峰
- 作品数:77 被引量:244H指数:10
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- 相关领域:建筑科学交通运输工程文化科学一般工业技术更多>>
- 一种国产聚丙烯纤维水泥基材料的配方及制备技术
- 本发明公开一种国产聚丙烯纤维水泥基材料的配方及制备技术,所述配方以重量份数计,包括水泥560‑670份,粉煤灰450‑560份,细砂450‑550份,聚丙烯纤维13‑17份,高效减水剂6‑8份,水290‑315份,制备技...
- 谭国金朱志清吴春利宫亚峰马桂荣毕海鹏周培蕾孔庆雯姜霖欧吉杨正赵宇朱德祺王英涵
- 文献传递
- 一种玄武岩纤维活性粉末混凝土及制备方法
- 一种玄武岩纤维活性粉末混凝土及制备方法,玄武岩纤维活性粉末混凝土,以重量份数计,包括以下各原料:水泥730‑800份,硅灰240‑290份,石英砂细砂390‑400份,石英砂中砂624‑640份,石英粉230‑260份,...
- 宫亚峰宋加祥毕海鹏刘师琪高鑫杨建星
- 文献传递
- 基于静力应变及遗传优化神经网络的城市立交桥梁损伤识别被引量:8
- 2011年
- 应用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,选取静力应变变化率为神经网络输入参数,以结构的易损截面为研究对象,提出了用于城市立交桥梁的损伤识别方法。以长春市前进大街立交桥左辅道桥为数值模型,对该方法的损伤位置及损伤程度识别能力进行了研究。模拟结果表明:该方法能够对结构单位置及多位置损伤进行成功的定位;对测试样本的损伤程度识别误差在3%以内,且其内插能力要优于外推能力。
- 宫亚峰程永春焦峪波
- 关键词:损伤识别城市立交桥
- 硅灰-玄武岩纤维改性透水混凝土力学性能与耐久性研究被引量:6
- 2023年
- 为了探讨不同掺入量的硅灰以及玄武岩纤维对改性透水混凝土的强度、渗透性及耐久性的影响,采用等体积法对不同掺合料进行变量控制,设计9组配合比,分别对抗压强度、孔隙率以及冻融循环质量损失率进行测试。结果表明:适量硅灰以及玄武岩纤维的掺入可以显著提高透水混凝土强度与抗冻性;硅灰等体积替代水泥并不会对混凝土的孔隙率造成巨大影响,掺入过量的纤维会同时损失强度与渗透性;硅灰掺量为10%、玄武岩纤维掺量为2 kg·m^(-3)时,改性透水混凝土的渗透性良好,强度与耐久性能达到最优。
- 邹德强李存宝张健飞宫亚峰刘国升王晓兰
- 关键词:透水混凝土硅灰冻融循环质量损失率
- 内蒙古地区公路路面病害调查分析
- 2003年
- 根据国道111线乌兰浩特—新林路的路面病害调查,分析了内蒙古地区路面病害的特点及产生原因,并提出了新建公路应注意的问题。
- 宫亚峰毕海鹏厉永举
- 关键词:公路路面病害
- 车桥耦合振动模型试验的加速和减速装置
- 一种车桥耦合振动模型试验的加速和减速装置,包括加速段、车桥耦合振动试验区、水平引道、减速段、支撑装置、桥梁支座和水平导轨;加速段具有加速装置;车桥耦合振动试验区包括桥梁模型和模型车辆;减速段具有减速装置。加速段、水平引道...
- 宫亚峰宋加祥谭国金毕海鹏王树荣马玉林
- 文献传递
- 一种钢筋混凝土拉拔试验持力支座及试验方法
- 一种钢筋混凝土拉拔试验持力支座及试验方法,包括试件平台、调平螺栓、球冠衬板、支承底座以及激光位移计;支承底座上中间为球形凹陷区,且在球形凹陷表面具有十字型肋槽,与球冠衬板表面的十字肋吻合;支承底座上安装可以调节高度的激光...
- 宫亚峰吴树正毕海鹏宋加祥谭国金杨建星胡鑫鹏江腾
- 预应力混凝土连续箱梁桥的监测技术
- 2010年
- 针对中小跨径预应力混凝土连续梁桥的结构特性,提出了基于远程监测数据的桥梁状态评估方法。结合有限元模型,利用插值拟合准则,对实桥埋设的应变传感器进行了优化布置。建立数据采集及监控评估系统,对桥梁进行长期跟踪观测,实时了解被监控桥梁的状态,并对其安全性能进行评估。
- 宫亚峰刘寒冰程永春李祥辉
- 关键词:预应力混凝土连续梁桥应变传感器优化设计安全评估
- 一种便捷式快速冻融试验机
- 一种便捷式快速冻融循环试验机,涉及试验设备技术领域,包括控制箱、冻融箱和补液箱,控制箱内设置控制中心,控制中心通过压力传感器来控制电磁阀和补液泵来实现进液管向冻融箱补液;补液箱与冻融箱通过渗液管和进液管连接,当液面高于控...
- 宫亚峰江腾毕海鹏张禹维宋加祥吴树正胡鑫鹏
- 基于K-means改进RBF神经网络对深基坑变形分析及预测被引量:11
- 2021年
- 为研究深基坑开挖过程中的受力变形规律,以长春地铁34 m深基坑为研究对象,采用MIDAS GTS对各个工况下基坑开挖进行模拟研究,得到不同工况下地表沉降、围护结构变形、轴力变化规律,将模拟数据与实际监测数据进行对比,验证模型的准确性,并根据所建立的模型提取各工况下最大地表沉降值,以开挖深度、支撑数量和降水量作为输入参数,对深基坑地表沉降进行预测。首先将模型提取的地表沉降值作为样本数据,通过K均值聚类算法将样本数据进行归类,为径向基神经网络确定基函数中心,构建K均值聚类算法K-RBF预测模型,进而对地表沉降进行预测。根据工程实例结果表明,K-RBF预测模型较普通RBF模型更接近实际监测数据,与实际监测数据相比,K-RBF的均方误差为0.212 mm、平均绝对误差为0.278 mm、最大绝对误差为1.11 mm,具有较好的预测精度。
- 刘春梅姜巍宫亚峰林思远
- 关键词:深基坑沉降预测聚类算法神经网络