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1、硕士学位论文高岭土的力学性能及其应用研究鄢翠指导老师方志杰教授专业名称土木工程学科门类工学论文提交日期2015年6月10日分类号密级公开UDC学校代码10594硕士学位论文题目高岭土的力学性能及其应用研究英文题目MechanicalPropertiesofKaolinateandItsApplicationResearch姓名鄢翠专业名称土木工程学科门类工学指导老师方志杰教授论文提交日期2015年6月10日论文答辩日期2015年5月28日答辩委员会主席白爱忠教授级高工论文评阅人张伟教授朱基珍教授张敏副教授广西科技大学硕士学位论文摘要摘要本文运用第一
2、性原理计算方法和BP神经网络，研究了高岭土的力学性能以及高岭土在土木工程中有关的应用。主要研究工作及结论如下：（1）运用第一性原理计算方法计算了高岭土在不同压力作用下的弹性常数、体积、总能、键长的变化，研究了高岭土的微观力学性能。通过计算，高岭土小的压力作用下其体积、总能、键长基本无变化，而弹性常数结构优化前后变化很大。（2）运用BP神经网络对影响沉降因素的归类，训练、模拟，建立了影响因素与沉降量之间的非线性关系，通过模拟得到预测值与实测值之间的误差很小，BP神经网络方法能成为有效预测膨胀性高岭土质粘土地基沉降数据的方法。（3）为了研究混凝土的抗碳
3、化性，对高岭土进行剥片处理并将其作为掺合料进行碳化试验，结果表明：随着剥片后的偏高岭土掺量的增加，混凝土的抗碳化能力也相应的提高了，且当矿物掺合料总掺量为35%，偏高岭土掺量为15%时，混凝土抗碳化能力最大的提高率达到38.02%。实验结果可为提高混凝土抗碳化性能提供一种新的思路。关键词：高岭土；第一性原理计算；弹性常数；BP神经网络；抗碳化Ⅰ广西科技大学硕士学位论文AbstractAbstractInthispaper,usingthefirst-principlesmethodandBPneuralnetwork,westudythemecha
4、nicalpropertiesofkaoliniteandrelevantapplicationincivilengineering.Themainresearchworkandconclusionsareasfollows:(1)Usingthefirst-principlesmethod,westudythedifferentpressureoftheelasticconstants,volume,andbondlengthofkaolinite.Thecalculatedresultshowthat,underlowpressurecondi
5、tion,thevolume,totalenergy,bondlengthhavelittlechange,whiletheelasticconstantshaveconsiderablylargevarybeforeandafterstructureoptimizationasincreasingpressurevalues.(2)TheimpactfactorsofsedimentationareclassifiedinBPneuralnetwork,bytrainingandsimulation,thenonlinearrelationise
6、stablishedbetweentheinfluencefactorandsettlement,theerrorisverysmallbysimulatingbetweenthepredictedvaluesandthemeasuredvalue,whichprovesthattheBPneuralnetworkisaneffectivemethodtopredictthesettlementofdilatabilitykaoliniteclayfoundation．(3)Inordertoimprovetheanti-carbonationpr
7、opertyofconcrete,metakaolinisaddedintheconcretecarbonizationtest.Theexperimentalresultsshowthat,alongwiththeincreasingratioofmetakaolincometodecreasingtrendincarbonatedepth,concretecarbonationresistancearealsoimprovedaccordingly,whenthetotalproportionsofmineraladmixturesdosage
8、is35%,including15%metakaolinconcreteanti-carbonizationability
