导读:本文包含了大马歇尔试验论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:马歇尔,沥青,道路,工程,玄武岩,橡胶,线膨胀。
大马歇尔试验论文文献综述
秦晓琳[1]（2019）在《基于马歇尔试验模型的计算机物联网络安全控制》一文中研究指出当今世界经济和社会发展的一大趋势就是信息网络化,物联网技术和计算机技术的发展可谓是日新月异,社会的发展也越来越依赖于信息技术。物联网和计算机在给人们带来便利的同时,由于计算机网络的开放性和共享性,其安全问题也越来越受到人们的重视。信息泄露、丢失以及被篡改等诸多网络安全问题严重影响着网络技术的应用与发展。因此,基于马歇尔实验模型,设计一套计算机物联网络安全控制的方法,主要包括计算机主机访问控制、入侵检测、安全审计与监控。并且通过试验和测试,证明了这一方法的有效性和可用性,希望能够为建立安全可靠的信息网络安全防御体系,提高网络方法的防护能力提供一些方法上的借鉴。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年23期）
董仕豪,丁龙亭,孙胜飞,刘梦梅,张文刚[2]（2019）在《基于主成分分析和神经网络的马歇尔试验模型》一文中研究指出为解决沥青混合料马歇尔试验存在的试验周期长、材料浪费等问题,文中基于主成分分析(PAC)、BP和RBF神经网络算法提出了一种沥青混合料马歇尔试验模型。首先,使用PCA对沥青混合料的合成级配参数和油石比进行变量降维,得到5个主成分;然后,将5个主成分作为神经网络模型的输入变量,稳定度和流值作为模型的输出变量,对模型进行训练;最后,将模型输出结果与实验室试验结果进行对比,验证模型的有效性。结果表明,BP神经网络对稳定度和流值输出的平均相对误差为5.19%和2.61%,RBF神经网络为4.95%和6.67%;BP和RBF神经网络运行时间分别为0.557s和0.962s。(本文来源于《公路》期刊2019年06期）
祁涛[3]（2019）在《基于马歇尔试验的热拌沥青混合料配合比设计》一文中研究指出沥青混合料是一种复合材料,主要由沥青、粗集料、细集料、矿粉组成,有的还加入聚合物和木纤维素。采用该材料铺筑而成的沥青混凝土路面,具有施工周期短、行车舒适、噪声低、振动小、扬尘小易清洗、养护维修简便等特点,被广泛应用于道路面层结构。沥青混合料配合比设计是保证沥青路面使用性能的重要阶段,应通过目标配合比设计、生产配合比设计和生产配合比验证叁个阶段,采用马歇尔试验配合比设计方法。结合工程实例阐述了普通热拌沥青混合料原材料要求、配合比设计过程,供类似工程借鉴参考。(本文来源于《水利水电施工》期刊2019年01期）
丘伟强,饶志勇[4]（2019）在《基于改进型浸水马歇尔试验方法的沥青混合料抗水损坏性能评价》一文中研究指出分析了现行规范中浸水马歇尔试验方法评价沥青混合料抗水损坏性能的不足,提出了改进型浸水马歇尔试验方法,研究了水、沥青老化等因素对马歇尔试验方法试验结果的影响,并基于改进型浸水马歇尔试验、冻融劈裂试验与肯塔堡浸水分散试验对兴华高速公路上面层沥青混合料的抗水损坏性能进行对比分析与评价。结果表明,改进型浸水马歇尔试验方法可行、操作简便、结果准确,能够准确评价沥青混合料的抗水损害性能,对提升施工质量起到了重要作用。(本文来源于《广东公路交通》期刊2019年02期）
张勤玲,吴英,杨保存[5]（2016）在《再生橡胶颗粒沥青混合料马歇尔试验研究》一文中研究指出橡胶颗粒以代替部分细集料的形式掺入再生沥青混合料中,分别制备成不同橡胶颗粒粒径下橡胶颗粒掺量为0、1%、2%和3%的再生橡胶颗粒沥青混合料进行马歇尔试验。试验结果表明:掺加小粒径橡胶颗粒的再生橡胶颗粒沥青混合料的最佳橡胶颗粒掺量为1.5%,其相应的新沥青掺量为4.12%;掺加大粒径橡胶颗粒的最佳橡胶颗粒掺量为1.2%,其相应的新沥青掺量为4.93%,且其马歇尔力学指标值低于掺加小粒径橡胶颗粒的再生混合料。小粒径的橡胶颗粒更适合作为再生沥青混合料的外掺物。(本文来源于《公路》期刊2016年03期）
冯小伟,支鹏飞[6]（2016）在《基于马歇尔试验的AR-SMA-13橡胶沥青混合料线膨胀性能研究》一文中研究指出沥青混合料密实程度的大小直接影响到路面结构的抗拉或抗压强度,橡胶沥青混合料中由于高弹性废胎胶粉的存在,使得其压实后的特性与普通沥青混合料有很大的区别。根据研究内容选用橡胶沥青混合料AR-SMA-13进行橡胶沥青中不同胶粉掺量、不同油石比、不同细料控制率、不同击实功(次数)的马歇尔击实试验,测其击实后与冷却后试件高度计算线膨胀率,分析马歇尔试件线膨胀率与以上各因素之间的关系,并分析橡胶沥青混合料线膨胀性能与体积指标之间的相关性。结果表明,随着橡胶沥青中胶粉掺量的增加,AR-SMA-13橡胶沥青混合料马歇尔试件线膨胀率呈对数增加;增加合成矿料中0.075 mm的通过率,混合料马歇尔试件的线膨胀率呈线性增加;增加击实功,混合料的空隙率变小,试件的线膨胀率随之增大;建立的线膨胀率预估模型,能够很好地模拟试验数据;压实度越大,橡胶沥青混合料AR-SMA-13的线膨胀率也越大。(本文来源于《公路交通科技》期刊2016年03期）
张勤玲,杨保存[7]（2015）在《外掺玄武岩纤维再生沥青混合料马歇尔试验研究》一文中研究指出通过对外掺玄武岩纤维的再生沥青混合料进行马歇尔试验,研究玄武岩纤维对再生沥青混合料马歇尔性能的改善效果,分析不同掺量的玄武岩纤维对再生沥青混合料马歇尔试验结果影响的原因,提出玄武岩纤维的掺入对再生沥青混合料的马歇尔试验各项指标的改善存在一个最佳纤维掺量为0.3%,新沥青的掺量为4.5%。试验结果表明,经过玄武岩纤维改善的再生沥青混合料的各项马歇尔指标均能达到普通再生沥青混合料的标准,可以重新利用。研究成果可为玄武岩纤维在再生沥青混合料中的应用提供参考。(本文来源于《公路》期刊2015年07期）
曲诗章[8]（2015）在《沥青混合料分形维数与马歇尔试验研究》一文中研究指出沥青混合料作为一种结构复杂的混合物,其存在着多种分形特性。通过分形级配理论,研究了沥青混合料的分形特性,并探求分形维数的计算方法;通过马歇尔试验,探究分形维数与混合料级配的相关性。分析表明:随着混合料分维数的增大,级配变细。(本文来源于《四川建材》期刊2015年03期）
夏鹏昊[9]（2015）在《混合料马歇尔试验法与Superpave试验法的理论互补与应用研究》一文中研究指出关于沥青混合料的配合比组成设计工作,是依据我国行业标准《公路工程沥青及沥青混合料试验规程》TTG E20-2011进行马歇尔试验,以《公路沥青路面施工技术规范》TTG F40-2004进行指导施工,通过采用合理的沥青与级配矿料进行有机组合,使最终的施工成果要具备抵抗车辙的高温稳定性、低温抗裂性、经济耐久性及行车平稳性等功能,结合柔性路面结构设计原理与混合料的配合比设计方法,阐述了沥青混合料组成设计通过吸收先进的技术经验,有利于提升路面使用功能和减少病害现象的发生。这就需要通过科学的理论方法计算出合理的厚度、可行的配合比组成设计和良好的施工质量控制。(本文来源于《交通世界(建养.机械)》期刊2015年03期）
柳力,刘朝晖,李盛[10]（2014）在《基于抗裂层材料的马歇尔试验评价方法研究》一文中研究指出针对现有马歇尔试验方法在抗裂层材料应用中研究的不足,根据旋转压实试验结果进行不同次数的马歇尔击实试验,以孔隙率作为评价指标,确定了抗裂层材料马歇尔试验最佳击实次数为双面击实75次。通过将旋转压实和马歇尔试验结果进行回归,并结合抗裂层材料特点和相关技术规范,确定了适用于抗裂层材料马歇尔试验的技术要求,得到了最佳油石比为7.5%,与旋转压实试验结果7.6%接近。试验结果表明:研究的抗裂层材料马歇尔试验方法具有一定的准确性和可靠性。研究结果可为科学合理地确定抗裂层材料最佳油石比和抗裂层材料在我国道路提质改造中的推广应用提供重要参考。(本文来源于《材料导报》期刊2014年24期）
大马歇尔试验论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为解决沥青混合料马歇尔试验存在的试验周期长、材料浪费等问题,文中基于主成分分析(PAC)、BP和RBF神经网络算法提出了一种沥青混合料马歇尔试验模型。首先,使用PCA对沥青混合料的合成级配参数和油石比进行变量降维,得到5个主成分;然后,将5个主成分作为神经网络模型的输入变量,稳定度和流值作为模型的输出变量,对模型进行训练;最后,将模型输出结果与实验室试验结果进行对比,验证模型的有效性。结果表明,BP神经网络对稳定度和流值输出的平均相对误差为5.19%和2.61%,RBF神经网络为4.95%和6.67%;BP和RBF神经网络运行时间分别为0.557s和0.962s。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
大马歇尔试验论文参考文献
[1].秦晓琳.基于马歇尔试验模型的计算机物联网络安全控制[J].电脑知识与技术.2019
[2].董仕豪,丁龙亭,孙胜飞,刘梦梅,张文刚.基于主成分分析和神经网络的马歇尔试验模型[J].公路.2019
[3].祁涛.基于马歇尔试验的热拌沥青混合料配合比设计[J].水利水电施工.2019
[4].丘伟强,饶志勇.基于改进型浸水马歇尔试验方法的沥青混合料抗水损坏性能评价[J].广东公路交通.2019
[5].张勤玲,吴英,杨保存.再生橡胶颗粒沥青混合料马歇尔试验研究[J].公路.2016
[6].冯小伟,支鹏飞.基于马歇尔试验的AR-SMA-13橡胶沥青混合料线膨胀性能研究[J].公路交通科技.2016
[7].张勤玲,杨保存.外掺玄武岩纤维再生沥青混合料马歇尔试验研究[J].公路.2015
[8].曲诗章.沥青混合料分形维数与马歇尔试验研究[J].四川建材.2015
[9].夏鹏昊.混合料马歇尔试验法与Superpave试验法的理论互补与应用研究[J].交通世界(建养.机械).2015
[10].柳力,刘朝晖,李盛.基于抗裂层材料的马歇尔试验评价方法研究[J].材料导报.2014
论文知识图
