染雾工程论文参考文献 篇一
标题：混凝土中添加纳米颗粒对力学性能的影响
摘要：混凝土是一种常用的建筑材料，其力学性能对工程结构的安全和耐久性有着重要的影响。近年来，研究人员开始关注在混凝土中添加纳米颗粒对其力学性能的影响。本文通过收集并分析相关文献，总结了纳米颗粒添加对混凝土力学性能的影响，并探讨了其机理。
引言：混凝土是一种复杂的多相材料，主要由水泥、骨料和水组成。添加纳米颗粒可以改变混凝土的微观结构和性能，进而影响其力学性能。纳米颗粒可以通过填充孔隙、增加界面强度和改善水泥石基体的致密性来提高混凝土的力学性能。本文将重点探讨纳米颗粒添加对混凝土抗压强度、抗拉强度和抗冻融性能的影响。
方法：本文通过收集国内外发表的相关文献，总结了纳米颗粒添加对混凝土力学性能的影响。在文献分析的基础上，结合实验结果和理论模型，分析了纳米颗粒添加对混凝土力学性能的机理。
结果：实验研究表明，添加纳米颗粒可以显著提高混凝土的抗压强度和抗拉强度。纳米颗粒填充孔隙，增加了混凝土的致密性，从而提高了其强度。此外，纳米颗粒还可以增加水泥石基体与骨料之间的粘结强度，提高了混凝土的抗拉强度。另外，添加纳米颗粒还可以改善混凝土的抗冻融性能，减少冻融循环对混凝土的破坏。
讨论：纳米颗粒添加对混凝土力学性能的影响是一个复杂的多因素耦合过程。纳米颗粒的类型、掺量和分散状态等因素都会影响其对混凝土力学性能的影响。此外，纳米颗粒的添加方式和混凝土配合比等因素也会对力学性能产生影响。因此，在实际工程中，需要综合考虑以上因素，合理设计纳米颗粒添加的方案。
结论：添加纳米颗粒可以显著提高混凝土的力学性能。通过填充孔隙、增加界面强度和改善水泥石基体的致密性等机理，纳米颗粒可以改善混凝土的抗压强度、抗拉强度和抗冻融性能。然而，纳米颗粒的添加方式、掺量和分散状态等因素需要进一步研究和优化。
参考文献：
1. Li, G., & Sun, W. (2019). Effects of nano-SiO2 on the compressive strength and microstructure of concrete. Construction and Building Materials, 225, 261-268.
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3. Li, Z., & Zhang, C. (2017). Influence of nano-CuO on mechanical properties and microstructure of concrete. Construction and Building Materials, 135, 103-110.
工程论文参考文献 篇二
标题：基于机器学习的工程施工安全预测模型研究
摘要：工程施工安全是保障施工过程中人员和财产安全的重要任务。为了提高施工安全水平和减少事故发生率，研究人员开始探索基于机器学习的工程施工安全预测模型。本文通过收集并分析相关文献，总结了基于机器学习的工程施工安全预测模型的研究现状和应用情况，并对未来的研究方向进行了展望。
引言：工程施工安全是一个复杂的系统工程，涉及到各种施工活动和环境因素。传统的安全管理方法主要依靠经验和人工判断，存在主观性和局限性。近年来，随着机器学习技术的发展，研究人员开始探索基于机器学习的工程施工安全预测模型。这些模型可以通过分析历史数据和实时监测数据，预测施工过程中可能发生的安全风险，为安全管理提供科学依据。
方法：本文通过收集国内外发表的相关文献，总结了基于机器学习的工程施工安全预测模型的研究现状和应用情况。在文献分析的基础上，结合实际案例和理论模型，分析了这些模型在预测施工安全风险方面的优势和不足之处。
结果：研究表明，基于机器学习的工程施工安全预测模型具有较高的预测准确性和实时性。这些模型可以通过分析历史数据和实时监测数据，识别出施工过程中可能发生的安全风险，并提供相应的预防措施。此外，这些模型还可以根据实时监测数据的变化进行动态调整，提高了预测的准确性和可靠性。
讨论：基于机器学习的工程施工安全预测模型还存在一些挑战和问题。首先，数据收集和处理是实施这些模型的关键。需要建立完善的数据采集和管理系统，保证数据的质量和可靠性。其次，模型的建立和优化需要考虑多个因素的影响，包括施工活动、环境因素和人员行为等。最后，这些模型的实际应用还需要充分考虑工程项目的特点和实际情况。
结论：基于机器学习的工程施工安全预测模型具有较高的预测准确性和实时性。通过分析历史数据和实时监测数据，这些模型可以识别出施工过程中可能发生的安全风险，并提供相应的预防措施。然而，这些模型的应用还需要克服数据收集和处理、模型建立和优化等方面的挑战。
参考文献：
1. Yang, X., & Shi, J. (2019). Construction safety risk prediction based on machine learning algorithms. Safety Science, 115, 202-211.
2. Wang, Y., & Liu, Q. (2018). A machine learning-based approach for construction safety risk prediction. Automation in Construction, 94, 101-111.
3. Li, J., & Wang, J. (2017). Construction safety risk assessment using machine learning techniques. Journal of Construction Engineering and Management, 143(10), 04017063.
工程论文参考文献 篇三
工程论文参考文献
参考文献是论文写作中可参考或引证的主要文献资料，以下是小编搜集整理的工程论文参考文献，供大家阅读查看。
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