碳纤维智能层及其场域诊断

针对重大混凝土结构损伤信息捕捉的完备性,研制碳纤维智能层并提出场域诊断方法。基于碳纤维智能层的功能特性与可覆盖性,将被测结构的力场转换为易于检测的电场,在贴有碳纤维智能层的被测结构中建立一个应变或损伤的敏感场;通过研究碳纤维智能层力、电、热等多场耦合机理,提出服役结构的静态损伤场域诊断方法。最后,展望了水泥基碳纤维智能材料的工程应用及其发展前景。     

碳单丝网络单元的力阻实验与建模分析

通过碳纤维网络单丝单元的力阻实验,讨论了碳纤维毡的电阻网络并以2阶碳纤维单丝网络单元为研究对象,对它的力阻特性进行建模分析,分析表明理论电阻值与载荷间存在线性关系,且符合实际值。说明基于电阻网络的力阻传感模型对于碳纤维单丝网络单元的传感特性解耦研究是合适的。     

基于并行短时面部特征的驾驶人疲劳检测方法研究

为实现更快速、准确的疲劳预警,提出了一种基于并行短时面部特征的驾驶人疲劳检测方法。基于加入了MicroNet模块、CA注意力机制、Wise-IoU损失函数的YOLOv7-MCW目标检测网络提取驾驶人面部的短时面部特征,再使用并行Informer时序预测网络整合YOLOv7-MCW目标检测网络得到的面部时空信息,对驾驶人疲劳状态进行检测与预警。结果表明：在领域内公开数据集UTA-RLDD和NTHU-DDD上,YOLOv7-MCW-Informer模型的准确率分别为97.50%和94.48%,单帧检测时间降低至28 ms,证明该模型具有良好的实时疲劳检测性能。     

基于多灰色模型对比的累计前景理论的铁路路线方案优选

为对建设时间不确定情况下的铁路线路方案进行准确选择,针对确定型分析方法只能对决策局势进行静态分析,且忽视了人的非理性主观意识影响的不足.构建多灰色模型对比的累计前景理论模型,对不同时间点下的铁路线路方案进行优选决策.通过多模型对实际值进行模拟,选取模拟精度最高模型对优选决策指标体系中的灰色指标进行预测.以累计前景理论分析人为非理性因素对方案优选决策的不确定性影响,建立各方案累计综合前景值最大化的动态指标权重的约束非线性模型,通过模型求解得到各铁路线路方案的综合前景值,以此为依据对铁路线路方案进行了优选决策.例证表明,采用多灰色模型对比的累计前景理论进行多时间点铁路方案优选决策时,最优方案由2023年的4号方案变为2025年的2号方案.说明不同时间点下,灰色指标的动态变化影响了方案之间的优势关系.证明累计前景理论对于此类随时间而发生局势变化的多目标优选决策问题具有较强的处理能力,分析结果也更为科学合理.