基于数字图像处理与概率统计方法的VCA_(mix)研究

粗集料骨架间隙率VCAmix是沥青混合料试件的重要体积参数之一.应用数字图像处理技术,采用红色石料作为粗集料,普通石料作为细集料,利用颜色的对比精确区分粗、细集料;进一步对试件做薄片切割,采用概率统计理论,推导了由多幅二维截面图像上的粗集料面积比计算三维空间中粗集料体积比的方法;并对如何确定薄片数量,及其与保证率之间的关系做出了说明和验证.结果显示,40片薄片能够满足工程精度要求.     

沥青混合料车辙试验中粗颗粒运动轨迹的分析

对沥青路面车辙问题的研究一直是道路工程领域的热点之一.文章应用数字图像处理技术,分别对AC-13C沥青混合料试件的自动路面分析仪(APA)车辙试验原始图像,以及加载500次、1000次、2000次、4000次和6000次时的截面图像中粗颗粒的运动轨迹进行了分析.结果表明:应用数字图像处理技术能够观测粗颗粒的运动情况,通过定义转角θ和位移L,以及Δ和α两个统计量,能够描述车辙试验过程中各个加载阶段粗颗粒的复杂运动过程并将其量化.     

基于数字图像处理技术的沥青混合料车辙机理分析

对沥青路面车辙问题的研究一直是道路工程领域关注的热点之一。文章应用数字图像处理技术，分别对AC-13C沥青混合料试件的APA车辙试验前、加载500次、1000次、2000次、4000次和6000次时的截面图像中粗颗粒的运动轨迹做出分析。结果表明：应用数字图像处理技术能够观测粗颗粒的运动情况，通过定义转角和位移量L，以及 和两个统计量能够描述车辙试验过程中各个加载阶段粗颗粒的复杂运动过程并将其量化。     

网络环境下大学英语自主学习教学模式设计

随着社会、经济和科学技术的迅猛发展,网络和多媒体技术在教育教学中的运用越来越广泛,从而导致教学方式和学习方式发生了重大变化.网络环境下的大学英语自主学习已经成为大学英语教学改革的一个重要目标.在网络环境下开展大学英语自主学习教学模式的设计与研究,以及在网络环境下开展大学英语自主学习的实践,对提高大学英语教学具有很大的现实意义.     

电力工程施工中铺管法新工艺研究

随着城市经济的快速发展和城市化进程的加快,电力工程建设项目日益增多。采用电力电缆输送电能,占地面积小,不占地面空间,不受路面建筑物的影响,也不需要在路面架设杆塔和导线,易于向城市供电而且使市容整齐美观详细介绍了非开挖技术的工作原理,并结合实际工程,分析在电力工程施工中的应用,具体列出非开挖技术在市政管道建设中的优势所在。     

一类满足非Ambrosetti—Rabinowitz型超二次条件的受追二阶Hamilton系统次调和解

考虑一类受迫的二阶Hamilton系统,其中q—Kq（t,q）＋Wq（t,q）=f（t）,其中K,W和f关于变量t都是T-周期的,K满足b1│q│^2≤K（t,q）≤b2│q│^2,W满足非Ambrosetti—Rabinowitz型超二次条件（△W（t,q）,q）-2W（t,q）≥d2│q│^-β（t）．对每个k∈N,利用山路引理的一个变形,可以证明上述系统存在非平凡的2kT-周期解（即次调和解）．     

基于数字图像处理技术的沥青混合料均匀性评价

利用数字图像处理技术,获得试件截面图像,使用彩色石料区分粗、细集料,并根据彩色阈值分割图像,可直接提取粗集料。选取6种典型的沥青混合料级配,通过对试件截面的X、Y方向扫描,得到粗集料的分布状态;采用颗粒面积比的变异性作为评价指标,能够定量评价沥青混合料的均匀性。     

基于抗噪多核卷积神经网络的轴承故障诊断方法

针对噪声环境下滚动轴承故障难以诊断的问题，提出一种基于抗噪多核卷积神经网络（anti-noise multi-core convolutional neural network，AMCNN）的轴承故障识别新方法。首先，对滚动轴承振动信号进行预处理，得到数据样本，分为训练集和测试集；然后建立轴承寿命状态识别模型，将标签化的训练集数据样本输入AMCNN中进行训练；最后，将训练后的AMCNN模型应用于测试集，输出故障识别结果。在训练过程中，为抑制过拟合，对原始训练样本进行加噪处理；为提高模型抗干扰能力，将dropout层作为AMCNN的第一层。运用轴承实验数据对识别模型进行检验，通过对比验证，结果表明所提出的识别方法在高噪声环境下能更准确地实现轴承故障状态识别。     

基于工业CT技术的沥青混合料内部空隙分布特性

采用高精度工业CT获取大量断层图像,首先对重建后的三维空隙各体积参数进行研究,统计各空隙的测量值,掌握其分布特性;对不同成型方法、路面不同层位取芯试件中的面空隙沿深度方向的分布情况进行研究。研究结果表明:对马歇尔成型的试件,其面空隙率沿试件深度方向不断变化;对旋转压实成型的试件,在30～105 mm高度范围内其面空隙率分布较均匀;上、中、下面层取芯的试件,三者的面空隙率变化趋势基本相同,面空隙率最大值都出现在试件上部。     

基于尺度制约规则耦合距离约束的图像匹配算法

为了提高图像的匹配精度及其鲁棒性,本文提出了基于尺度制约规则耦合距离约束的图像匹配算法.首先,采用箱式滤波器对高斯函数二阶偏导进行逼近,对特征点进行检测;同时,利用特征点对应的空间尺度来建立尺度制约规则,剔除伪特征点.然后,以特征点为中心,形成圆形区域,计算其Haar小波响应,获取特征点的主方向以及特征向量,形成特征描述子.随后,利用特征点的尺度相似性以及角度相似性来建立空间相似法则,完成特征点的匹配.最后,利用特征点欧氏度量的结果,建立距离约束模型,对匹配特征点之间的距离进行约束,剔除错误的匹配特征点.实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,本文算法匹配的图像具有更好的匹配准确度及匹配精度.