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1.题目： Evolution of particle size and shape towards a steady state: Insights from FDEM simulations of crushable granular materials （ 基于卷积神经网络识别方法的含水混凝土-岩石界面抗剪强度特性研究 ） 2.创新点： 提出了一种基于卷 积神经网络的混凝土-岩石界面交易区识别方法。 利用剪切试验 探究了混凝土岩石界面抗剪强度演化规律。 该研究 证实了CNN在具体图像识别方面的能力和潜力。 3.摘要： 混凝土在大坝基础等建筑设施中被广泛使用，但很少有学者关注高湿度环境对岩石与混凝土界面破坏性能的影响。 本文 提出了一种基于 高效卷积神经网络（CNN）的混凝土-岩石界面事务区（ITZ）辨识方法 ，并系统研究了含水率对混凝土-岩石ITZ抗剪强度变化的影响。利用扫描电子显微镜图像进行图像识别，阐明含水率对界面强度影响的原因。 结果表明：随着浸泡时间的延长，
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