作者单位
摘要
1 武汉科技大学城市建设学院, 武汉 430065
2 武汉科技大学高性能工程结构研究院, 武汉 430065
3 华中农业大学植物科学技术学院, 武汉 430070
通过吸水率、软化系数、抗折强度和抗压强度试验, 并结合傅里叶红外光谱和扫描电子显微镜测试, 探究不同长度和掺量的苎麻纤维对苎麻纤维增强磷建筑石膏复合材料耐水性能和力学性能的影响。研究结果表明, 掺入适量苎麻纤维可改善苎麻纤维增强磷建筑石膏复合材料的耐水性能和力学性能, 以及提高复合材料的延性。掺入0.5%(体积分数, 下同)的10 mm苎麻纤维时, 复合材料的软化系数达到最大, 较空白组提高20.0%。苎麻纤维的掺入能有效提高复合材料的抗折强度, 28 d时, 掺入1.5%的10 mm苎麻纤维试样较空白组抗折强度提高39.5%。掺入小于20 mm的苎麻纤维会降低复合材料的抗压强度, 掺入不超过1.5%的30 mm苎麻纤维可提高复合材料的抗压强度, 28 d时, 掺入1.5%的30 mm苎麻纤维试样较空白组抗压强度提高10.1%。苎麻纤维在复合材料基体内会发生水解, 随龄期的增长水解程度加重, 表面逐渐粗糙。
苎麻纤维 磷建筑石膏 纤维长度 纤维掺量 软化系数 抗折强度 抗压强度 ramie fiber calcined phosphogypsum length of fiber content of fiber softening coefficient flexural strength compressive strength 
硅酸盐通报
2023, 42(1): 213
作者单位
摘要
东北林业大学土木工程学院, 哈尔滨 150040
为探究玄武岩纤维对混凝土板抗冲切性能的增强效果, 基于我国现行规范对此类构件冲切承载力计算方法提出修正建议。以纤维体积掺量(0%、0.1%、0.2%、0.3%)与纤维长度(12 mm、18 mm)为变量, 对7个混凝土板试件进行冲切试验, 研究各参数对试件极限承载力的影响, 建立经试验验证的有限元模型并进行扩参数分析。结果表明: 玄武岩纤维混凝土板的极限承载力随体积掺量的增加呈先增大后减小的趋势, 掺入长度为12 mm、18 mm的玄武岩纤维的试件较对比试件冲切承载力提升显著, 最大提高幅度分别为40.9%和37.3%; 纤维长度为12 mm, 体积掺量为0.4%时, 对混凝土板的抗冲切性能改善效果最佳。我国《混凝土结构设计规范》(GB 50010—2010)的冲切承载力计算值较试验结果偏于保守, 考虑玄武岩纤维阻裂作用对临界截面周长的影响, 对规范中的冲切承载力计算公式进行修正。
玄武岩纤维混凝土板 静力冲切试验 承载力计算 纤维长度 纤维体积掺量 有限元分析 basalt fiber concrete slab static punching shear test bearing capacity calculation fiber length fiber volume content finite element analysis 
硅酸盐通报
2023, 42(1): 100
作者单位
摘要
中国林业科学研究院木材工业研究所, 北京100091
应用近红外光谱法对慈竹微纤丝角和纤维长度进行快速预测研究。 采用X射线衍射法和显微镜法分别测定慈竹微纤丝角和纤维长度, 并用光纤漫反射模式采集近红外光谱, 对原始光谱分别进行消噪和消噪与正交信号校正相结合预处理, 建立偏最小二乘(PLS)数学模型, 对比分析模型预测能力。 结果表明, 慈竹微纤丝角和纤维长度原始光谱经消噪和正交信号校正二者结合预处理后, 所建PLS模型比相应原始光谱模型预测能力显著提高, 其预测模型相关系数(R)分别达到0.893 6和0.988 3, 预测标准差(RMSEP)为0.292 0和0.146 0, 校正预测模型均具有很好的相关性, 表明近红外光谱法可以实现慈竹微纤丝角和纤维长度的预测。
近红外光谱法 偏最小二乘 正交信号校正 慈竹 微纤丝角 纤维长度 Near infrared spectroscopy Partial least squares Orthogonal signal correction Neosinocalamus affinis Keng Microfibril angle Fiber length 
光谱学与光谱分析
2011, 31(12): 3251
作者单位
摘要
1 中国林业科学研究院木材工业研究所, 北京 100091
2 国际竹藤网络中心, 北京 100102
对我国华南地区六种棕榈藤的纤维和导管形态特征进行了观测, 研究了应用近红外光谱分析技术预测棕榈藤纤维长度和导管长度的可行性。 结果表明: 六种棕榈藤的纤维平均长度在1 229~1 917 μm, 导管的平均长度在1 035~2 129 μm; 发现棕榈藤纤维长度和导管长度模型的建立采用偏最小二乘法和完全交互验证法, 在350~2454 nm谱区内用一阶导数处理的光谱与纤维长度之间建立的模型的相关性较好, 校正模型和预测模型的相关系数rc和rp及标准误差SEC和SEP分别为0.98, 0.85和70, 178, 在350~2 500 nm全谱区内用一阶导数处理的光谱与导管长度之间建立的模型的相关性也较好, 校正模型和预测模型相关系数rc和rp及标准误差SEC和SEP分别为0.97, 0.80和101, 261。 说明红外光谱分析技术可以用来预测棕榈藤的纤维长度及导管长度。
棕榈藤 纤维长度 导管长度 近红外光谱 Rattan Fibers length Vessels length Near infrared spectroscopy (NIR) 
光谱学与光谱分析
2011, 31(4): 966

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