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221.
为了探索玄武岩纤维和抗车辙剂复合添加对沥青混合料的增强效果,本文通过室内试验研究复合改性沥青混合料的路用性能,并与单掺一种改性剂的沥青混合料进行对比。试验表明与单掺玄武岩纤维沥青混合料相比,复合改性沥青混合料动稳定度提高320%,冻融劈裂强度比提高5%,疲劳破坏寿命提高14.6%;与单掺抗车辙剂的沥青混合料相比,复合改性沥青混合料低温抗弯拉应变提高53%,冻融劈裂强强度比提高8%,疲劳破坏寿命提高31.5%。玄武岩纤维与抗车辙剂复合改性能明显提升善沥青混合料路用性能。 相似文献
222.
为进一步研究沥青混合料非线性粘弹性关系,采用简单性能试验机(SPT)在不同温度(5、25、45℃)和荷载作用频率(0.5、1、5、10、25 Hz)下的测定沥青混合料动态模量和相位角。通过对比Burgers模型与建立的分数导数模型对试验结果的拟合,表明分数导数模型较以往的模型能够较好地拟合试验曲线,拟合参数具有实际物理意义,能够用于描述沥青混合料的动态粘弹性性能。 相似文献
223.
针对智能监控中运动目标检测的问题,提出了基于Davinci-DM6467的高斯混合模型像素级的背景分割策略。对彩色图像建立高斯混合模型,根据场景中象素点的稳定性来调整模型参数的更新速率;通过和马氏阈值进行对比来判断是不是要更新背景模型;通过和背景阈值进行对比来判断哪几个模型是属于背景区域。经验证性实验测试,结果表明,高斯混合模型在运动检测中实时性好,对环境有较强的鲁棒性。 相似文献
224.
基于沥青混合料的三级分散系理论,定义了表征沥青胶浆、沥青砂浆、粗细集料空隙之间相关关系的两个体积参数Am(沥青混合料中细集料、沥青和矿粉组成的沥青砂浆体积与粗集料空隙体积之比)、Ap(沥青、矿粉组成的沥青胶浆体积与细集料空隙体积之比)。通过冻融劈裂、高温车辙、低温弯曲等室内试验,研究了沥青混合料各项路用性能与Am、Ap的变化规律,并根据不同气候分区的气候特点及规范(JTG F40-2004)对其相应的路用性能要求,分别推荐了相应的Am、Ap适宜取值范围;在此基础上,提出了以Am、Ap为指标进行沥青混合料配合比设计的方法。结果表明,以Am、Ap为关键指标,能有效地提高配合比设计的针对性和合理性。 相似文献
225.
226.
基于Maxwell模型建立了沥青混合料冻融损伤本构方程,以冻融后的劈裂强度作为损伤变量,分析沥青混合料的冻融损伤过程。分析表明,沥青混合料的低温劈裂强度随着冻融循环次数的增加而减小。冻融损伤过程大致分为快速损伤期、稳定损伤期及损伤发展期3个阶段。空隙率大小对沥青混合料的冻融损伤有较大影响。多孔沥青混合料劈裂强度比稳定值约为40%,沥青混凝土劈裂强度比约为70%,在4~8个冻融循环之后达到冻融损伤稳定期。 相似文献
227.
为了实现高质量低速率的语音编码,提出了高效线性预测Gauss混合模型(Gaussian mixture model,GMM)线谱频率参数量化算法(LP-GMM-LSFQA)。线谱频率(linear spectral frequency,LSF)参数先去均值,经过一阶线性预测,得到残差信号,将残差用协方差矩阵为对角阵GMM量化算法进行量化。在此基础上,利用反量化后参数自适应更新GMM的加权系数和均值,进一步提出了预测自适应GMM-LSF量化算法(LP-AGMM-LSFQA)。实验表明:LP-GMM-LSFQA在20 b/帧时量化性能超过预测分裂矢量量化22 b/帧时的量化性能,节约2b/帧;LP-AGMM-LSFQA量化性能优于LP-GMM-LSFQA。 相似文献
228.
一种改进的最大熵方法在船舶辐射噪声盲分离中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
对于船舶辐射噪声信号的盲信号分离(BSS)问题,由于常用的最小互信息(MMI)方法需要估计输出信号的高阶累积量,这对于非高斯、非平稳的船舶辐射噪声来说信号估计的精度将会降低.为此,本文验证了最大熵(ME)方法在处理此类复杂信号时能作为最佳对比函数的条件,并在此基础上用高斯混合模型来估计信号的概率分布,提高了信号概率密度估计的精度;同时在算法的迭代过程中使用自然梯度下降法代替随机梯度下降法,提高了算法的收敛速度.通过对船舶辐射噪声信号的盲分离实验,证明了此分离算法是有效的. 相似文献
229.
在贝雷法基础上,采用"预留空隙率"设计排水性沥青混合料的级配;通过调整"预留空隙率"、"粗集料体积之比"和"设计密度"3个参数,利用统计方法,研究了3个参数与排水性沥青混合料体积参数之间的关系;并采用粗集料骨架间障率(VCAratio)来评价排水性沥青混合料的骨架紧密程度。结果表明,贝雷法设计参数中预留空隙率和设计密度变化对排水性沥青混合料的体积参数有显著影响,而粗集料体积之比对其无显著影响;粗集料体积之比和设计密度对混合料骨架影响较大,预留空隙率对混合料骨架影响较小。 相似文献
230.
在基于机器视觉的手势识别研究中,手势分割与定位是关键技术。本文在分析肤色的颜色特征和人手运动特性的基础上,提出了一种在视频图像序列中实现手势分割和定位的算法。首先结合肤色检测技术和基于高斯混合模型的运动目标检测技术,获得了图像序列的初始手势区域,之后利用Blob技术实现了最终手势的分割和定位。实验结果显示,该方法具有较高的分割和定位准确度。 相似文献