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车辙是沥青路面典型的病害形式,其现有的检测及评估方法大多存在表观性。因此,对沥青路面结构内部车辙的演变过程、横断面形状进行监测和评估具有重要意义。引入分布光纤形状传感技术,研发了可用于沥青路面的柔性分布式光纤形状传感器,通过理论分析和标定试验明确了其形状测试原理。将分布式光纤形状传感器植入车辙试件,采用光频域反射设备(OFDR)对室内车辙试验进行了加载全过程的实时监测,获取了沿车辙横断面上各测点的时程应变数据。进而,采用空间曲线理论中的Frenet-serret方程,提出基于分布式光纤传感技术的车辙横断面二维形状重构算法,得到发生累积变形时分布式光纤形状传感器的形态演变曲线。提取重构曲线中荷载作用位置处的位移与车辙仪位移传感器数据进行对比,平均相对误差仅为0.981%,证实上述方法可以实现车辙变形的准确监测。最后基于重构得到的车辙横断面形状,分析车辙变形的演变规律,结果表明其与沥青路面永久变形发展阶段中的压密、流动过程具有较好的对应关系。创新性地提出了基于分布式光纤形状传感技术的沥青混合料车辙变形监测方法,有助于明晰沥青路面结构内部车辙类病害的发展规律和横断面形态,为道路基础设施全寿命... 相似文献
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复杂环境中的列控系统容易遭到各类网络流量攻击,现有的攻击流量检测方法往往特征选择差、稳定性较弱,导致检测精度较低。为此,提出一种通道增强卷积神经网络与分割残差优化的攻击流量检测方法。首先通过降噪式自动编码器对正常流量进行建模,同时使用无监督训练将原始特征空间转换为重构特征空间;然后利用通道增强使相关误差向量转化为分类器的多通道输入变量;最后为增加神经网络的特征表示多样性,设计一种多路径的分割残差网络来优化CB-CNN,通过学习不同维度级别的流量特征来优化分类。实验结果表明:所提方法具有较好的训练性能,NSL-KDD数据集与真实铁路安全网络中获得的平均精确率分别为94.573%与96.78%。在误报率较低的同时均具有较好的分类可视化效果。综合对比其他检测方法,提出方法检测实时性较好,能够适用于复杂场景的列控系统网络攻击检测,在噪声存在时具有较好的鲁棒性。 相似文献
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获得桥面的高分辨率时变流场对研究桥梁风致问题尤为关键,然而受传感器布设与测量方法等因素制约,难以通过试验直接测得高空间分辨率的流场数据。机器学习是流场表征的有效手段,但是数据驱动的训练方法在已知样本较少时难以获得准确的模型。针对此问题,引入流场时程的人工神经网络方法,使用流体控制方程辅助模型训练,通过增加未知测点处的方程约束提高模型的精度,得到了考虑物理约束的桥面风场时程的机器学习重构模型。以低雷诺数桥面绕流为例,实现了基于稀疏已知测点时程数据的模型训练,得到了较好的效果。结果表明:通过引入未知测点处的控制方程约束,可在较少已知时程数据的情况下,获得更准确的桥面风场重构模型,为人工智能方法在风场实测时程数据中的应用提供了基础。 相似文献