基于有限元的探地雷达低干扰条件数值模拟

为了研究探地雷达路面结构病害仿真的误差影响因素,采用有限元法研究了边界条件及病害-波长尺寸比对探地雷达频域仿真准确性的影响。结果表明:使用完美匹配层能有效减少仿真过程中的杂波影响,使得模拟结果更加符合实际情况;通过仿真模拟可知波长与病害尺寸相近或相比更小时,检测效果更为显著。可见,探地雷达仿真过程中处理好边界条件和波长与病害尺寸比能大大提高仿真的准确性。

国际低碳节能环保节

我准备设立一个“国际低碳节能环保节”，因为人们现在越来越注重低碳环保了。在这个节日里，人们出行不骑电动车，不开汽车，也不乘公交车。你一定得问：“那人们怎么出行呀？”让我来告诉你，那天，在街道固定的位置会摆放足够的节能环保自行车。你如果要出门，可到自行车停放处，选一辆自己最喜欢的自行车，骑着去就行了。

基于GAN的无监督域自适应行人重识别

针对无监督域自适应行人重识别中存在的聚类不准确导致网络识别准确率低的问题,提出一种基于生成对抗网络的无监督域自适应行人重识别方法。首先通过在池化层后使用批量归一化层、删除一层全连接层和使用Adam优化器等方法优化CNN模型;然后基于最小错误率贝叶斯决策理论分析聚类错误率和选择聚类关键参数;最后利用生成对抗网络调整聚类,有效提升了无监督域自适应行人重识别的识别准确率。在源域Market-1501和目标域DukeMTMC-reID下进行实验,mAP和Rank-1分别达到了53.7%和71.6%。

沥青混凝土超声波检测的衰减特征与影响因素研究

为有效获得沥青混凝土的超声波检测结果,基于压电换能器模拟和沥青砂浆Burgers黏弹性模型,建立三相介质的沥青混凝土有限元模型,在20~100kHz频段范围内,比较9种入射频率下沥青混凝土中超声波细观的衰减特征及宏观的振幅变化,分析3种集料粒径(13.2,19.0,26.5mm)及不同温度(-10℃~60℃)对沥青混凝土中超声波衰减的影响;针对数值模拟结果,使用超声横波成像仪MIRA-A1040进行室内试验验证,研究9种入射频率下实测振幅和断面重构图的衰减规律。研究结果表明:当温度为20℃时,在频段20~100kHz内,入射频率每升高10kHz,反射波振幅线性降低约3dB;随着入射频率的升高,沥青砂浆中声压等值线的规则性、连续性及试件断面重构图的辨识度均大致呈线性降低趋势;当入射频率和温度不变时,集料粒径引起的散射衰减会引起振幅小幅度的降低;当集料粒径不变时,影响振幅降低速率的主要因素是温度,本质为沥青砂浆黏弹性引起的吸收衰减;以入射频率为30kHz的沥青混凝土AC-13为例,温度每升高10℃,振幅约线性降低5dB;2种衰减综合决定了反射波振幅的数值;沥青混凝土检测的入射频率不宜超过60kHz,温度不宜超过40℃;用于沥青路面面层的检测时,建议入射频率范围为20~60kHz;较低的入射频率与温度有利于沥青混凝土的超声波检测。

一种评价沥青混合料矿料骨架强度的试验方法

基于局部加载设计了一种评价不含胶结料的沥青混合料骨架强度的试验方法,并研究了混合料类型、岩性、最大公称粒径对骨架强度的影响。通过建立ABAQUS有限元模型,确定贯入阻力试验的压头直径和贯入速率。压头直径为50mm及贯入速率为2.25mm/min时,具有最优的评价效果。对PAC-13,AC-13,Sup-20及Sup-25进行了贯入阻力试验,采用骨架破坏时的最大贯入压力评价沥青混合料的骨架强度,试验结果表明：PAC-13的骨架强度大于AC-13,Sup-25骨架强度大于Sup-20,玄武岩的骨架强度大于石灰岩。含有较多粗集料、最大公称粒径大和集料强度高的混合料具有更高的骨架强度,贯入阻力试验可真实评价沥青混合料的骨架强度。

基于改进两步式卷积神经网络的沥青路面裂缝识别方法

为实现沥青路面裂缝长度和面积等几何信息的智能提取,提出了一种基于改进两步式卷积神经网络的沥青路面裂缝几何信息提取法。在完成数据的采集后,第1步主要通过人工筛选出失真图像、无病害图像和可能存在病害图像各600张,训练基于卷积注意力模块改进的图像分类算法ResNet50,以此作为本模型的清洗算法,完成对410 000张原始路面图像的清洗工作,筛除其中的失真图像和无病害图像,构建裂缝病害图像数据集;第2步基于卷积注意力模块对图像语义分割算法U-Net进行改进,使用上一步筛选的数据进行训练与测试,训练集与测试集的样本比例为10∶1,以此实现裂缝图像的分割,并对裂缝的长度和面积进行提取。试验结果表明,本研究提出的改进ResNet50算法对于总体样本清洗结果的精确率、召回率和F_(1)值均已超过95%,其中F_(1)值已经达到了96.8%;两步式沥青路面裂缝几何信息提取法的均交并比为0.496 7,其中横向裂缝、纵向裂缝、龟裂、块状裂缝的交并比分别为0.495 1,0.546 7,0.608 5和0.336 6;在裂缝长度信息提取上,横向裂缝的误差为12.18%,纵向裂缝的误差仅为3.88%;在裂缝面积的信息提取中,横向裂缝、纵向裂缝、龟裂、块状裂缝的误差分别为0.58%,12.14%,12.27%,11.44%。

基于残差神经网络的沥青路面裂缝识别分类研究

为提高沥青路面裂缝的识别精度与速度,提出一种基于残差神经网络的沥青路面裂缝自动识别算法。首先建立沥青路面图像集,使用数据清洗算法对综合检测车采集到的裂缝图像进行数据清洗,构建沥青路面裂缝图像样本数据集,并将图像集按8∶2的比例划分为训练集和测试集;接着采用残差神经网络ResNet50对清洗后的数据进行训练,得到网络权重后使用训练好的网络对沥青路面裂缝数据进行预测,评价网络准确性。试验结果表明:沥青路面图像清洗算法的准确率为95%,能良好地实现沥青路面原始图像的清洗;裂缝图像分类的平均准确率达到94%,其中横向裂缝、纵向裂缝、龟裂、块状裂缝的识别准确率分别为96.1%、94.6%、93.6%和94.1%。

基于K近邻算法的沥青红外光谱质量控制

沥青质量的优劣直接影响沥青路面的性能。红外光谱技术作为一种无损、快速的微观分析手段,能够对沥青品牌进行识别,对于沥青质量控制具有十分重要的意义。为提高沥青红外光谱技术质量控制的准确性,选取K近邻算法对红外光谱数据进行解析和训练,共收集了7种不同品牌的共336个沥青样本,通过衰减全反射傅里叶变换红外光谱仪对其进行光谱采集和分析。结果表明,使用K近邻算法对沥青红外光谱数据分析具有可行性;当K=6,且σ=0.1时,此时沥青品牌预测误差最小,识别准确率达到95%左右。

浙江省普通干线公路预防性养护技术应用效果分析与技术比选

通过对浙江省普通干线公路沥青路面预防性养护技术使用情况进行广泛调研,依据路况衰变数据以及现场路面状况,对预防性养护技术的应用效果进行分析。采用层次分析法(AHP)建立的4层评价体系结构,从路面性能提升、费用效益、施工和环境等4个方面对预防性养护技术进行综合比选。计算得到选定的5种预防性养护技术综合权重占比排序依次为:同步碎石封层>纤维沥青碎石封层>薄层罩面>微表处>TIT嵌固封层。为促进预防性养护技术在浙江省推广应用,保证路面养护质量提供了数据支撑和技术比选体系。