路用水性聚氨酯改性环氧树脂的制备与工作性能

为进一步明确不同类型聚氨酯预聚体对水性环氧树脂相关性能的改善效果,优选NCO-含量分别为2.0%、4.0%和5.0%的丙烷型端羟基聚醚型聚氨酯(TDI-PPG)对E-51和E-44型环氧树脂进行复合改性,制备水性聚氨酯改性环氧树脂,系统研究了两种水性聚氨酯改性环氧树脂的工作性能,为水性聚氨酯改性环氧树脂在道路领域的推广应用奠定基础。结果表明:根据水性聚氨酯改性环氧树脂的强度形成时间,建议采用15 d强度和伸长率对其性能进行评价;NCO-含量越高,水性聚氨酯改性环氧树脂的工作性能越好;聚氨酯掺量过高,拉伸强度、弯曲强度、拉拔强度均会下降,建议聚氨酯掺量不超过20%。     

基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术

常规舰船图像拼接技术无法实现多环境的图像拼接,为此设计基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术,对采集的舰船图像进行降噪处理后,利用均值法划分特征领域,通过特征领域构建尺度空间,利用尺度空间法则对图像特征进行配准处理,通过嵌入式系统中的换算函数对图像进行连接强化,实现舰船图像技术拼接。将设计的技术与常规3种图像拼接技术进行对比,在不同实验环境下,本文方法图像拼接能力明显好于3种传统方法。     

感应充电路面技术研究现状与展望

以感应充电技术(Inductive Power Transfer,IPT)为主要特征的充电路面(Electrified Road,e-Road)近年来发展迅速，其可为行进中的电动汽车进行动态无线充电，有效解决电动汽车充电时间过长、续航里程不足等问题，是支撑未来公路交通电气化发展的重要储备技术。详细介绍了IPT系统的工作原理和性能特点，并总结了已有e-Road试验段的充电性能参数和技术就绪度水平。在此基础上，进一步从基础设施角度剖析了e-Road目前存在的主要工程问题及相关研究进展，内容包括：①深入分析了IPT系统工作时因高频磁场通过介电性路面材料所引起的电磁损耗对IPT系统充电效率的影响，并提出了可能的解决方法；②针对充电模块与普通沥青路面存在的力学兼容性问题，从结构受力原理、材料损伤特性等方面总结了e-Road复合结构产生力学损伤加剧效应的原因，并提出了耐久性优化措施；③针对e-Road环境可持续方面存在的不确定性，评估并对比了e-Road与传统道路的全生命周期环境效益，指出了e-Road环境性能研究对电动汽车全生命周期综合效益估算的重要性。此外，还从政策支持、安全性、价格因素等角度对e-Road进行了综合可行性评估，并对充电路面基础设施的未来发展进行了智能化展望，提出了e-Road与其他新型智能道路技术进行有机融合的可能途径。     

沥青路面抗疲劳断裂半刚性基层强度标准研究

为确保水泥稳定碎石（CSG）基层在交通荷载反复作用的情况下不出现疲劳开裂，提出了基于结构与材料一体化控制的CSG材料强度标准的确定方法；研究了CSG基层的力学特性和疲劳特性，建立了力学强度增长模型、力学指标间的关系模型和疲劳方程；推荐了四川省典型沥青路面抗疲劳断裂的CSG基层强度标准。研究发现:CSG的各项强度指标都随养生龄期呈非线性增长，采用骨架密实结构有利于提高CSG的力学强度。提出的力学强度增长方程可以准确预估不同龄期CSG的力学强度；提出了控制疲劳开裂的CSG基层7天无侧限抗压强度标准与7天劈裂强度标准的确定方法，该方法能实现结构与材料一体化设计，可进一步提升CSG基层的疲劳寿命。     

锂氟化碳电池电极参数设计与电性能研究

高比能兼具功率密度的电池在特殊国防军用领域有着极高的应用价值.锂氟化碳电池作为目前比能量最高的一种锂/固体正极电池,具有在水中兵器电源中进一步发展的潜力.本文采用不同电极参数组装的锂/氟化碳软包电池,对其倍率放电性能进行试验并分析,最后得出不同电极参数对电池性能的影响.     

基于聚类站点客流公共特征的轨道交通车站精细分类

已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析，不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先，将来源于AFC(Automatic Fare Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据，并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类；其次，建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程，计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上，充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性，使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。 实例结果表明，使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内，说明该分类方法具有可行性。     

多特征融合的级联回归人脸对齐方法研究

深度神经网络技术在人脸识别方面已经取得了巨大进步,但是大多数方法只是运用人脸深度特征而并没有分析哪些特征是有效的.为了探索针对人脸识别任务的有效结构化特征,提出了基于多种特征级联回归方法的人脸关键点检测模型,将两两关键点对应的人脸局部特征对之间的结构关系、整张人脸图像的全局表观和关键点对应的局部热图这3种人脸特征融合之后用于人脸对齐任务.实验证明,多特征级联回归法与记忆下降法相比,人脸对齐任务错误率下降了30.17%,与最新的一些人脸对齐模型具有一定的可比性.