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UHPC和Hybrid预制中的预应力损失，...
桥梁扩展关节在关节的两侧都有抵消（www.toledoblade.com/local/2011/07/08/defective-bridge-bridge-bridge-expansion
uhpc®）超过四倍，是传统的四倍
•气候和湿度控制的固化室深色具有更大的变化潜力，因此，颜色变化的公差得到了扩展。修饰选项以调节材料表面和环境之间的水分流动，在发货之前，将对所有面板应用微壳/T TM，一种疏水，透气饰面。Microseal/T是看不见的，不会影响面板的丰富自然外观。对于不需要颜色变化的项目，可以使用替代工厂应用的饰面，Colorseal/T TM。ColorSeal/t过程可以更严格地控制表面颜色特性，从而减轻了使用矿物原料而导致的细微批处理颜色变化。
UHPC 连接板的使用寿命设计指导
桥梁设计越来越注重使用寿命而非强度。使用寿命设计过程中应考虑多种因素。这种设计可能产生重大影响的一个方面是尽量减少横向桥面接头的数量，这可以通过在桥跨之间使用连接板来实现。超高性能混凝土 (UHPC) 已被证明具有耐用的连接板施工潜力，并且比传统混凝土施工速度更快，但许多设计师并不熟悉 UHPC 连接板的全部使用寿命潜力。该项目将以 ABC-UTC 和其他机构赞助的先前研究为基础，制定“UHPC 连接板设计指南”，其中包括对变形、强度和使用寿命的考虑。该项目将包括对 UHPC 连接板的现有文献进行详细研究，以综合设计指导，包括对使用寿命的考虑，并将其性能与传统混凝土施工进行比较。作为 ABC-UTC 和 ODOT 赞助的先前研究的一部分，收集的数据将与文献中的信息相结合，以制定使用专有和非专有 UHPC 所需的结构设计要求和使用寿命考虑的建议。将包括服务水平负载之前和之后的连接板耐久性的实验测试，以填补对连接板耐久性性能知识的空白。最后，成本分析信息将用于检查替代施工细节。该项目的主要目标是开发用户友好的工具，允许在 SHRP2 R19A 为桥梁使用寿命设计开发的框架内使用开发的信息，并提供教育材料，帮助从业者了解如何使用这些工具
先进的机器学习算法来评估原材料对超高性能混凝土流动性和抗压强度的影响
通过人工智能技术估算混凝土特性已被证明是建筑领域节省时间和成本的有效方法。超高性能混凝土 (UHPC) 的制造基于多种成分的组合，从而产生一种非常复杂的新鲜和硬化形式的复合材料。成分越多，可能的组合、特性和相对混合配比就越多，导致难以预测 UHPC 行为。本研究的主要目的是开发机器学习 (ML) 模型来预测 UHPC 的流动性和抗压强度。因此，当前的研究采用了复杂而有效的人工智能方法。为此，应用了一个名为决策树 (DT) 的单独 ML 模型和名为引导聚合 (BA) 和梯度提升 (GB) 的集成 ML 算法。还采用了诸如判定系数 (R2)、均方根误差 (RMSE) 和平均绝对误差 (MAE) 之类的统计分析来评估算法的性能。结论是，GB 方法可以适当地预测 UHPC 的流动性和抗压强度。DT 技术的 R 2 值较高，分别为抗压和流动性的 0.94 和 0.95，误差值较小，与其他 R 2 值较低的算法相比具有更高的精度。SHAP 分析表明，石灰石粉含量和固化时间分别对 UHPC 的流动性和抗压强度具有最高的 SHAP 值。本研究成果将有利于建筑行业的学者快速有效地确定 UHPC 的流动性和抗压强度。
ABAQUS 混凝土损伤塑性 (CDP) 的校准...
超高性能钢筋混凝土 (UHPC) 是一种先进的水泥基材料，具有出色的机械性能、显著的耐久性和延展性。有限元 (FE) 分析速度快、价格合理，并且能够提供多种结果选项，因此可用于评估不同载荷下的各种结构系统。在市售软件中，ABAQUS 已被广泛用于模拟混凝土构件的行为。混凝土损伤塑性 (CDP) 模型是 ABAQUS 中的旗舰模型，也是唯一适合充分表示混凝土类材料的脆性、开裂和压碎破坏的本构模型。由于模型输入是专门为传统混凝土开发和校准的，因此它们可能不适用于 UHPC。特别是与剪切和拉伸行为相关的模型输入在传统混凝土和 UHPC 之间可能有所不同，前者中的骨料提供剪切机械联锁，而后者则缺乏这种联锁，而后者中的纤维提供拉伸桥接效应和显著的应变软化，而前者则不存在这种联锁。本研究旨在校准 UHPC 的 CDP 模型的各种参数，包括膨胀角 (ψ)、偏心率 (e)、应力比 (σbo/σco)、拉伸和压缩应力-应变 (σ-ε) 曲线。针对多个轴向压缩试验的验证分析表明，ψ = 55 ̊、σbo/σco = 3.00 和 e = 0.1 的值代表 UHPC 的最佳输入。在本研究中尝试的多个可用于 UHPC 的分析模型中，(a) Graybeal 的修改后峰后响应模型和 (b) Zhao 等人的模型在 ABAQUS 中实施时为 σ-ε 曲线提供了最佳性能。
在堆叠的机器学习技术上进行积极学习，以预测碱激活的超高绩效混凝土的压缩强度
抽象的传统超高性能混凝土（UHPC）具有卓越的开发潜力。然而，在整个水泥制造过程中产生了大量的CO 2，这与当前在全球范围内降低排放和保存能量的趋势相反，从而限制了UHPC的进一步发展。考虑到气候变化和可持续性问题，无水泥，环保，碱活化的UHPC（AA-UHPC）材料最近受到了广泛关注。在旨在降低实验工具和人工成本的高级预测技术的出现之后，本研究提供了基于机器学习（ML）算法的不同方法的比较研究，以提出一种基于活跃的学习ML模型（AL-STAKED ML），以预测AA-UHPC的压缩强度。收集了包含284个实验数据集和18个输入参数的数据丰富的框架。对可能影响AA-UHPC抗压强度的输入特征的重要性进行了全面评估。结果证实，在本研究中已经测试过的不同一般实验标本的堆叠式ML-3可用于98.9％的AL-3。主动学习可以提高精度高达4.1％，并进一步增强堆叠的ML模型。此外，通过实验测试引入并验证了图形用户界面（GUI），以促进可比的前瞻性研究和预测。
Zacks小型研究
Novonix投资者日NVX的积极收获成功实现了四个关键目标，包括确保上周我们实际上参加过的预期需求和资助Novonix（NVX-NASDAQ）举办了一个投资者日。我们在本说明中介绍了我们的关键要点。该公司首先介绍其管理团队，包括长期首席执行官克里斯·伯恩斯（Chris Burns），他在该领域拥有丰富的经验，其中包括特斯拉（Tesla）的高级研究工程师，以及NVX的New New（自2024年9月1日）CFO Robert Long，他在财务和公共和公共公司的经验超过25年。他以前曾在2020年至2024年担任Bridges Consumer Healthcare的首席执行官，这是他创立的一家公司。在此之前，他是2019年至2020年的Shaw Industries的高级副总裁战略，并且还在Sanofi Consumer Healthcare担任各种职务。该公司指出，从NVX辞去了与Liveris家族办公室全职工作的前CFO Nick Liveris继续与NVX担任公司董事会董事。“协同操作结构” - 竞争优势，因为该公司为北美供应链的发展做出了贡献，以支持电池和清洁能源领域，NVX认为它通过所谓的协同操作结构具有竞争优势。该公司的三个运营单元 - Novonix阳极材料，Novonix阴极材料和Novonix电池技术解决方案（BTS）部门 - 彼此互补，预计Novonix利用其专有的R＆D为电池和ESS行业开发关键的材料，因此将在公司的开发和增长中发挥重要作用。该公司认为BTS提供了竞争优势，以帮助其加速该领域的创新。例如，为了进一步在电池测试空间内进行创新，上周NVX和Gamry Instruments是电化学阻抗光谱（EIS）技术的领导者，宣布了一项战略合作，该战略合作将允许将Gamry EIS Box整合到NVX Ultra-Higr-High-High seirts and obles the Esable（upc）系统中，并避免了EIS的系统，并将EIS的范围避免到EES的整合范围内。从其UHPC中删除细胞，然后移动到EIS设备进行实验期间运行EIS测量。
卡姆登通用实践
1 Ampthill Practice 2 Bloomsbury Surgery 3 Brunswick Medical Centre Uhpc 4 Camden Health Improvement Practice 5 Kings Cross Surgery / Somers Town Medical Centre 6 Regents Park Practice 7 Ridgmount Practice 8 Swiss Cottage Surgery 9 Belsize Priory Medical Practice 10 Cholmley Gardens Surgery 11 Daleham Gardens Health Centre 12 Fortune Green Practice 13 Gray's Inn Road Medical Centre 14 Primrose Hill Surgery 15 Caversham Group Practice 16议会山山外科手术17威尔士亲王小组练习18詹姆斯·威格（James Wigg