混凝土结构加固技术在旧建筑改造中的应用探讨

该对建筑结构加固新技术的特点及运用、设计构造、施工过程等方面的问题及相应的处理措施进行了探讨,以确保加固工程质量,从而确保结构安全使用。     

动态神经模糊模型的船舶欠驱动水面运动控制

欠驱动水面运动控制系统是现代大型船舶动力控制系统的主要组成部分,控制船舶水平、垂直及航向3个方面。控制系统的精度、时效性直接影响到整个动力装置的性能。同时,由于海上环境的多变性,欠驱动水面运动控制系统具有控制滞后、惯性力矩较大等非线性因素。本文结合海上实际环境,提出一种动态神经模糊网络的船舶欠驱动水面运动控制算法,描述船舶动力系统的受力特性,较为精确模拟了非线性系统控制模型,最后进行了仿真。     

基于改进粗集料空隙填充法的密断级配沥青混合料设计

为准确评价密断级配沥青混合料中粗集料的嵌挤特性,提出了粗集料骨架间隙率最小值的测定方法和密断级配混合料骨架嵌挤的新标准;据此,改进了粗集料空隙填充法,应用于密断级配沥青混合料的设计;并通过马歇尔试验、浸水马歇尔试验、冻融劈裂试验、低温弯曲试验等检测了所设计混合料的路用性能.发现所设计的密断级配沥青混合料中粗集料间隙率比...     

掺加旧水泥混凝土再生粒料的沥青混合料路用性能评价

废弃的旧水泥混凝土板块再生利用于沥青路面工程既环保又经济.通过大量试验,着重评价了旧水泥混凝土路面改造工程中,混凝土板块破碎加工成的再生粒料拌制的沥青混合料的路用性能.首先,通过车辙试验和高温蠕变试验,评价了混合料的高温性能;其次,通过浸水马歇尔试验和冻融劈裂试验评价了混合料的水稳定性;最后通过低温弯曲试验,采用应变能密度临界值指标评价了混合料的低温抗裂性能.试验结果表明,再生粒料拌制的沥青混合料的性能优良,再生粒料的掺量对混合料性能的影响较小.因此,建议在沥青路面工程中大规模的推广应用旧水泥混凝土再生粒料.     

智能网联车辆加速车道类人化汇入控制研究

为研究智能网联车辆(Intelligent Connected Vehicle, ICV)与高速公路主线传统人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HDV)交互时通过高速公路加速车道的汇入控制算法,提出了一种融合随机森林(Random Forest, RF)算法和深度Q网络(Deep Q-network, DQN)算法的ICV汇入控制模型(DQN-RF)。首先,建立路侧数据采集平台,采集了中国G70高速公路加速车道汇入区域HDV的真实汇入过程数据。其次,考虑汇入环境车辆历史数据流和汇入车在加速车道的汇入紧迫度,建立了基于RF算法的类人化汇入决策模型。采用城市交通仿真(Simulation of Urban Mobility, SUMO)平台搭建了高速公路加速车道ICV汇入场景,并基于Python语言建立了ICV汇入控制深度强化学习测试脚本环境,建立了基于DQN的纵向加速度控制算法。最后,将RF汇入决策模型嵌入DQN纵向加速度控制算法中,实现了ICV汇入决策和纵向加速度控制的融合。将SUMO内置的LC2013换道模型与DQN模型融合为DQN-LC2013模型,作为基线模...     

基于融合分割和变尺度窗口的车道线距离检测

在车辆安全和驾驶行为相关研究中，车道线距离参数是重要的基础参数。针对传统机器视觉测量方法存在的标定过程复杂、测试成本高且移植性能差等问题，提出一种针对车侧摄像机图像的低成本车道线距离检测方法。首先，构建了一种融合局部Otsu算法与光照样条补偿算法的车道线区域分割方法，可在车道线磨损、复杂光照变化、车道线中断等场景中对车道线区域进行精确分割；其次，针对车道线边缘特征复杂多变的情况，设计了一种变尺度窗口算法来完成车道线边缘检测并可补全残损车道线；最后，采用多项式标定方法建立了车道线距离检测算法，实现了车道线距离的自动化快速检测。验证结果表明：在正常场景和多种复杂特殊场景下，所提出的检测算法平均检测误差为0.4 cm,平均检测速率达到30帧·s^-1,整体上优于目前其他技术方案。该方法在检测成本和可移植性方面具有显著优势，可为相关研究领域的技术人员提供新的解决思路。     

基于深度卷积-Tokens降维优化视觉Transformer的分心驾驶行为实时检测

针对基于端到端深度卷积神经网络的驾驶行为检测模型缺乏全局特征提取能力以及视觉Transformer(vision transformer,ViT)模型不擅长捕捉底层特征和模型参数量较大的问题，本文提出一种基于深度卷积和Tokens降维的ViT模型用于驾驶人分心驾驶行为实时检测，并通过开展与其他模型的对比试验、所提模型的消融试验和模型注意力区域的可视化试验充分验证了所提模型的优越性。本文所提模型的平均分类准确率和精确率分别为96.93%和96.95%，模型参数量为21.22 M，基于真实车辆平台在线推理速度为23.32 fps，表明所提模型能够实现实时分心驾驶行为检测。研究结果有利于人机共驾系统的控制策略制定和分心预警。