沥青路面使用性能评价模型与性能评价案例分析

为了客观准确了解沥青路面的实际使用性能，以便及时进行沥青路面管理与维修养护，依据检测数据对沥青路面进行了使用性能评价研究，即将主成分分析法与层次分析法相结合，建立了基于主成分-层次分析法的评价模型，并进行了评价案例分析。本研究以荣乌高速保定段2016~2019年的路面定检数据为基础，首先用主成分分析法对性能指标归类和预处理后的检测数据进行主成分提取，建立判断矩阵，再用层次分析法对各指标赋予权重系数，得到上下行路面的使用性能评价模型。选用荣乌高速检测数据进行了模型验证，并与现行《公路技术状况评定标准》评价结果相比较，评价等级高于《标准》的路段样本比例约为0.34%，低于《标准》的比例约为6.83%。本研究的评价结果更能够反映路面的实际衰变特性。     

考虑多种损坏构成特征的沥青路面预防性养护决策方法

由于沥青路面损坏构成的多样性, 相同的路面状况指数(pavement condition index, PCI)可能代表不同的损坏组合. 当多种损坏并存且损坏程度接近时, 用PCI和主导损坏(最严重、扣分最多的路面损坏)难以得到具有针对性的养护对策. 因此, 通过对PCI的深入分析, 明确了主导损坏代表性不足的路段, 以现行预防性养护决策方法为基础, 补充了一种考虑损坏构成特征、更具针对性的决策方法. 以上海城市道路近5年的检测、养护数据为分析基础, 首先利用有序聚类算法将路段按PCI水平分组, 分析了不同阶段路面损坏构成和差异水平; 然后, 针对多种损坏并存且损坏差异不显著的路段, 根据预防性养护的实施效果筛选了能够反映正确预防性养护经验的有效养护路段; 最后, 基于有效养护路段建立并对比分析了2个基于BP(back propagation)神经网络的养护决策模型. 结果表明: 当PCI水平介于优良(84.4~93.0分)时, 不同损坏程度接近, 主导损坏代表性不足; 考虑多种损坏构成特征的BP神经网络模型表现出更高的决策精度, 测试集决策正确率达86.20%, 优于仅考虑主导损坏的模型(58.50%). BP神经网络与传统决策树法结合能够优化沥青路面决策过程, 提高养护对策选取的针对性.     

纯黏土与砂-黏土混合物渗透特性差异及机理分析

根据重塑纯黏土和砂-黏土混合物试样的室内固结试验结果,反演了渗透系数,探讨了纯黏土和砂-黏土混合物的渗透特性差异.试验结果表明:常用于评价纯黏土渗透性状的归一化指标e/eL(孔隙比与液限状态孔隙比的比值)能拓展运用于砂-黏土混合物中,但e/eL与渗透系数之间呈现非线性关系,这显著不同于纯黏土的线性关系,其本质原因在于混合物在压缩过程中形成了砂骨架.骨架形成前,纯黏土和砂-黏土混合物的e/eL与渗透系数的2条关系曲线吻合良好,而在骨架形成后,两者的关系曲线存在明显的差异;引入砂-黏土混合物四相体系,从黏土孔隙比和砂孔隙比的角度阐述了砂骨架的形成机制,且对两者渗透性状的差异性进行了详细的机理解释;最后给出了一种可以预测纯黏土和砂-黏土混合物渗透系数的经验公式.     

异常值和未知观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器

给出了对异常值和未知分布的观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。分析表明当以Huber损失函数替代推导卡尔曼滤波器最大后验准则中观测误差的l₂范数时, 就构造了一个新的准则。由于Huber损失函数可同时描述l₁和l₂范数, 因此由这个新准则推导的卡尔曼滤波器, 在具有传统卡尔曼滤波器性质的同时, 也有了l₁范数对异常值鲁棒的特性。而当含异常值的观测噪声统计分布未知时, 利用含未知参数的高斯混合模型描述其分布以及变分贝叶斯推理, 提出了对异常值和未知统计分布观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。仿真和实验在验证了分析结果正确的同时, 也表明提出算法的性能优于现有文献报道鲁棒类的卡尔曼滤波器。     

考虑孔隙率和不均匀系数的土石混合体颗粒流分析

为研究低含石率情况下,由土体主导的土石混合体的力学特性,采用分层欠压和随机生成多边形相结合的建模方法,建立土石混合体颗粒流模型,提出不均匀系数作为衡量土石混合体非均质性的指标。通过室内试验校核了颗粒模型的细观参数,并开展双轴数值模拟试验,研究在低含石率情况下,含石率、土体孔隙率和不均匀系数3个因素对土石混合体力学特性的影响。结果表明:在低含石率情况下,土石混合体的强度受土体孔隙率影响较大,随着土体孔隙率的减小,土石混合体的强度有较大提高;块石的存在破坏了土体的均匀性和连续性,反而在低含石率情况下,随着含石率增大,土石混合体整体强度有微小减小的现象;土石混合体的不均匀系数对体应变影响较大,不均匀系数越大,体应变的膨胀现象越明显。     

基于灰色关联度分析和支持向量机 回归的沥青路面使用性能预测

沥青路面使用性能多因素预测是一个复杂的非线性问题,传统预测模型存在很多不足。为弥补传统模型的缺陷,建立一个高精度、长周期、多因素的预测模型,通过灰色关联度分析对各因素进行降维处理,选择与沥青路面使用性能关联度较大的影响因素进行支持向量机回归非线性预测,提出了基于灰色关联度分析和支持向量机回归(GRA-SVR)的沥青路面使用性能预测模型。最后选用广云高速实测车辙指数(RDI)值进行实例验证,并同GM(1,1)和PPI两种模型的预测结果进行了对比分析。结果表明:基于GRA-SVR建立的多因素预测模型具有很好的精度和可操作性,可在长周期过程中使用,为大数据养护决策提供了模型参考和依据。     

一种新型阳离子沥青乳化剂的合成及在线红外光谱的研究

以十八烷基二甲基叔胺、环氧氯丙烷经一步反应合成出一种新型阳离子沥青乳化剂N,N-二甲基-N-(环氧乙烷-2-亚甲基)十八烷基-1-氯化铵.确定了该反应的最佳反应条件,在最佳反应条件下反应的产率和环氧值分别为98.0%和41.8%.利用红外光谱、1H NMR和元素分析对产物结构进行了表征,利用在线红外光谱技术对该反应进行了追踪分析,检测到副产物.基于以上实验数据,提出了合理的反应机理.该乳化剂对沥青具有很好的乳化能力,制备的乳化沥青储存稳定性良好,属于中裂型沥青乳化剂.     

基于非欧空间差异性度量的图像标注

社会媒体网站上图像数量的飞速发展,极大地激发了人们研究基于标注的图像语义检索的热情.然而,由于图像低层特征和高层语义间鸿沟的存在,导致许多基于标注的图像语义检索技术不能达到令人满意的效果.为此,文中提出一种新颖的图像标注方法——基于最大后验概率的高阶统计标注法.该方法首先使用高阶统计法计算图像的三阶差异性特征,以达到更好描述图像间相关性的目的;然后,使用基于高斯混合模型和差异性增量扩散的最大后验概率算法,来估计每个标签与图像内容的相关值;最后,通过Flick图像数据库上的实验,来验证文中所提算法的有效性.     

复合改性硬质沥青的制备及微观结构

以秦皇岛AH-70为基质沥青,外掺改性胶粉、SBS和硬沥青制备复合改性硬质沥青,考察制备方法(四步剪切法和三步剪切法)、剪切时间及外掺剂对其性能的影响,对制备过程中的微观相态进行研究。结果表明:四步剪切法所制备的复合改性硬质沥青性能优于三步剪切法,每步较合适的剪切时间为60、60、30和20 min,在此工艺条件下,胶粉、SBS和硬沥青的掺量分别为20%、2%、20%,所制备的复合改性硬质沥青的性能均满足浇注式沥青的指标要求;复合改性硬质沥青的制备是一个复杂的物理化学过程,既存在物理共混又发生化学反应,同时制备过程中其相态结构发生转变,由沥青为连续相、SBS为分散相,转变为沥青和SBS为双连续相,最后又转变为沥青连续相、SBS分散相。     

一种背景自适应的运动目标检测算法

鉴于传统混合高斯模型背景更新的不足,融合边缘检测、帧间差分,提出一种背景自适应的运动目标检测算法。该算法利用Sobel算子提取图像的边缘信息,采用了三帧差分法把每帧图像分为背景区域、背景暴露区域以及目标运动区域,对背景暴露区域、背景区域以及运动区域采用不同的背景更新策略。实验表明,算法对缓慢运动物体、光线突变及背景融入等条件有较好的适应性,能够有效地检测运动目标。