半刚性基层沥青路面非连续结构强迫振动声效

为了无损、快速地识别半刚性基层沥青路面的结构非连续状态,实现病害预警和预养护,对冲击作用下路面板体强迫振动机理及其振动噪声特征进行了分析,并对单自由度路面系统的强迫振动微分方程进行求解.研究表明:因土基沉降、低温施工、压实不足等原因,沥青路面将产生结构内部及层间非连续病害；而非连续状态下的板体强迫振动噪声特征对冲击加载...     

沥青胶结料性能评价新指标的研究

针对中国常用的沥青高温指标和温度敏感性指标的不足,首先运用自行研发的稠度测试仪进行了沥青粘弹性分析,发现沥青粘性部分是影响沥青高温性能的关键,由此提出了沥青纯粘性稠度及其计算方法;与沥青混合料动稳定度的比较分析表明：纯粘性稠度克服了中国现有高温指标不适宜评价改性沥青的缺点,可以作为沥青的高温指标。然后,通过稠度与温度关系的分析,提出了表征沥青感温性的稠度－温度指数及其计算方法。最后,给出了沥青纯粘性稠度和稠度－温度指数标准的建议值。     

表征高温性能的沥青纯粘性稠度

利用自行研发的沥青稠度测试仪,对沥青高温流动和粘弹特性进行分析可知,粘性成分是沥青抵抗变形的关键.为此引入了0.1 s-1剪变率时的纯粘性稠度,并提出了计算方法.将高温时0.1 s-1纯粘性稠度与沥青常规高温指标和沥青混合料动稳定度进行了比较分析,结果表明:高温时0.1 s-1纯粘性稠度克服了常规指标不适宜评价改性沥青的缺点,适合作为沥青高温性能新指标.最后,分析并推荐了沥青高温0.1 s-1纯粘性稠度标准的建议值.     

基于高光谱的柑橘树红边特征及叶绿素和LAI的监测

为从光谱信息中寻找最能反映叶面积指数（LAI）的参数并建立模型,文中以砂糖橘树与年橘树为实验对象,通过室外实验,同步测定柑橘树冠层在不同生育期的高光谱反射率、红边参数和叶片的叶绿素含量及LAI.结果表明,柑橘树冠层光谱红边具有"双峰"和"红边平台"现象,红边位置λ_red位于695～724 nm之间.红边幅值Dλ_red和红边面积S_red有"红移"和"蓝移"现象;叶面积指数与冠层光谱红边参数λ_red,Dλ_red,S_red之间显著相关.利用柑橘树冠层的五种光谱形式,分别与叶面积指数进行逐步回归相关分析并与LAI建立模型;叶片叶绿素含量与其反射光谱的λ_red,Dλ_red,S_red也显著相关.     

沥青胶结料的高温性能评价新指标——纯黏性稠度

针对我国常用的沥青高温指标和温度敏感性指标的不足,首先运用自行研发的稠度测试仪进行了沥青黏弹性分析,发现沥青黏性部分是影响沥青高温性能的关键,由此提出了沥青纯黏性稠度的概念及计算方法.与沥青混合料动稳定度的比较分析表明:纯黏性稠度克服了我国现有高温指标不适宜评价改性沥青的缺点,可以作为沥青的高温指标.文中还通过稠度与温度关系的分析,提出了表征沥青感温性的稠度一温度指数及其计算方法.最后,给出了沥青纯黏性稠度和稠度-温度指数标准的建议值.     

基于全通滤波网络的土壤含水率传感器的设计

土壤水是土壤的三大组成物质之一,对植物生长起着十分重要的作用。通过对土壤含水率的实时监测,可以动态掌握土壤墒情,对于农业生产中的节水灌溉具有重要意义。设计了一种基于全通滤波网络的土壤含水率传感器。该传感器包含电极、超高频正弦波振荡器、全通滤波网络、相位补偿电路和信号相位差检测电路5个部分。传感器电极以电容的形式接入全通滤波网络,含水率不同的土壤其介电常数也不同,并导致电极电容发生变化,进而使得全通滤波网络的相频特性发生显著变化。传感器通过感知这种变化确定土壤含水率。为了使得全通滤波网络对电极电容变化的反应最灵敏,通过分析全通滤波网络相频特性函数,建立了寻找最优电阻阻值R1的目标函数。通过对该目标函数的求解得到了R1的最优值为11.25Ω。试验表明,传感器预测土壤质量含水率平均预测误差为1.51%,最大预测误差为4.71%。     

基于FPGA的可重构无线传感器网络节点设计

提出了一种简单的基于现场可编程门阵列(FPGA)模块来实现可重构无线传感器网络节点的方案.与传统方案相比,新方案较为精简,价格低廉,不再需要微控制器,大大减小了节点软硬件复杂度,可实现无线传感器网络节点的快速可重构设计.通过将自适应功率控制和低功耗媒体接入控制机制引入FPGA核,重构的节点大大地降低了功率消耗,充分表明提出的可重构设计方案是有效可行的.     

不同物候期柑橘叶片钾素水平预测建模

为探究柑橘树钾素质量分数无损检测的技术途径,基于反射光谱建立不同物候期柑橘叶片钾素水平预测模型.以117株园栽萝岗橙树为试验对象,采集4个物候期健康鲜叶数据,用高光谱仪测量叶片反射光谱值,用火焰光度法测定同期同批叶片钾素质量分数.对不同物候期钾素敏感特征波段和钾素质量分数建模进行试验和分析,结果表明:不同物候期钾素质量分数敏感特征波段存在漂移现象;相比多元线性回归,支持矢量回归(SVR)和偏最小二乘法(PLS)用钾素敏感特征波段建模能较好预测K素质量分数;在不同物候期特征波段漂移和模型性能差异情况下,SVR基于反射光谱建立全发育期钾素质量分数模型仍有良好的预测性能,其在测试集上的决定系数R2为0.994,均方误差为0.120,平均相对误差为1.33％.     

基于优化DeepLabv3+的混凝土梁裂缝分割及特征量化

目前基于深度神经网络的裂缝分割模型存在着训练参数多、裂缝边缘分割粗糙、分割精度不足、缺少深度特征语义信息等问题。为解决以上问题，对目前分割性能较好的DeepLabv3+模型进行研究，嵌入Non-local注意力机制并改进了主干网络Resnet101得到优化模型DeepLabv3+(N-S)，最后基于优化模型的输出并使用裂缝骨架提取的方法来量化裂缝特征参数。使用的数据集为自制的混凝土梁裂缝图像数据集，并对优化前后模型作对比实验，分析了模型在各项性能上优化的有效性，并使用实测数据来验证评估裂缝各项特征参数量化方法。实验结果表明，DeepLabv3+(N-S)网络在数据集上的mPA 、mIoU达到了88.86%、82.04%，较于原模型分别提高2.21%、2.54%，裂缝分割效果优于原模型，且裂缝样本各项特征参数量化的平均误差为+8.7%，低于原模型，可满足工程上的检测精度需求。