一、路面平整度的監(jiān)測與控制（論文文獻(xiàn)綜述）
楊晨輝[1]（2021）在《三維激光雷達(dá)在公路施工質(zhì)量控制中的應(yīng)用研究》文中指出路面平整度及結(jié)構(gòu)層厚度是評價道路施工質(zhì)量控制中的關(guān)鍵指標(biāo),傳統(tǒng)的檢測方法對于施工路段進(jìn)行檢測及評價時具有一定的局限性。地面三維激光雷達(dá)掃描系統(tǒng)具有非接觸性、檢測效率快、數(shù)據(jù)精度高等優(yōu)勢,其數(shù)據(jù)可以用于表面平整度及結(jié)構(gòu)層厚度檢測。因此,本文重點探討了地面式三維激光雷達(dá)掃描系統(tǒng)在公路施工質(zhì)量中的平整度及厚度指標(biāo)檢測中的應(yīng)用問題,并開展了以下研究工作:（1）重點闡述了三維激光雷達(dá)掃描系統(tǒng)的技術(shù)原理,通過誤差傳播定律分析其精度能夠滿足道路施工平整度及厚度檢測的要求。（2）結(jié)合點云數(shù)據(jù)自身及目標(biāo)分析對象點云數(shù)據(jù)的特點,研究路面點云數(shù)據(jù)處理過程中的關(guān)鍵技術(shù)方法,包括點云數(shù)據(jù)去噪、點云數(shù)據(jù)精簡、標(biāo)靶擬合、路面邊線提取及路面三角網(wǎng)格生成等。（3）整理并總結(jié)了路面平整度評價方法及指標(biāo),從重復(fù)性試驗及相關(guān)性試驗兩方面研究地面三維激光雷達(dá)掃描設(shè)備用于路面平整度檢測的可靠性。重復(fù)性試驗結(jié)果顯示其變異系數(shù)為4.442%小于5%滿足要求;相關(guān)性試驗結(jié)果顯示其檢測結(jié)果與水準(zhǔn)儀檢測結(jié)果的相關(guān)性系數(shù)為2=0.997≥0.98,符合相關(guān)性試驗要求。（4）研究不同統(tǒng)計間隔及不同斷面數(shù)據(jù)對計算結(jié)果的影響,分析系統(tǒng)檢測數(shù)據(jù)的一致性,研究結(jié)果表明隨著統(tǒng)計間隔的加長,指標(biāo)計算值逐步趨向于一個穩(wěn)定的數(shù)值,更能反映路段整體的平整度狀況;同時,不同車道與同一車道內(nèi)不同斷面的高程數(shù)據(jù)的指標(biāo)計算結(jié)果均有不同程度的波動,研究提出了車道加權(quán)國際平整度指數(shù)的概念用以評價路段平整度。（5）提出了一套三維激光雷達(dá)掃描設(shè)備用以檢測施工路段平整度及厚度的具體作業(yè)方案。實例工程數(shù)據(jù)計算得到國際平整度指數(shù)及提出的RS標(biāo)準(zhǔn)差指標(biāo)與路段平整度標(biāo)準(zhǔn)差之間具有良好的線性關(guān)系。（6）結(jié)合實例工程,對中面層厚度進(jìn)行檢測,每車道按照5m長度為間隔進(jìn)行單元劃分,提出路面厚度偏差量的指標(biāo)用以評定結(jié)構(gòu)層厚度施工均勻性,提出了結(jié)構(gòu)層偏薄處的厚度補償法。
黃凱楓[2]（2021）在《基于深度學(xué)習(xí)的路面多特征檢測系統(tǒng)的研究》文中指出中國公路的快速發(fā)展,使得公路在建造和運營過程中不可避免地出現(xiàn)一些問題,如施工過程產(chǎn)生的破損和裂縫、長期使用產(chǎn)生的路面結(jié)構(gòu)破壞等,這些問題不僅會造成資源的浪費,嚴(yán)重情況下可能會危及生命安全。因而如何快速準(zhǔn)確地對路面質(zhì)量做出評級和為路面養(yǎng)護(hù)做好準(zhǔn)備,已經(jīng)成為了一個比較重要的研究課題。在上述背景下,路面檢測設(shè)備快速準(zhǔn)確地對路面做出檢測和評級就顯得尤為重要,但現(xiàn)有的檢測系統(tǒng)和設(shè)備價格高昂,維護(hù)困難且難以普及。針對這些問題,本文研究了一種基于深度學(xué)習(xí)的路面檢測系統(tǒng),綜合路面平整度指標(biāo)和路面病害數(shù)據(jù)對路面質(zhì)量進(jìn)行評級,本文中使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對平整度指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測和對路面病害進(jìn)行識別和分類,并實現(xiàn)了路面檢測系統(tǒng)的板載化和路面監(jiān)測信息平臺。該系統(tǒng)能夠快速準(zhǔn)確地對路面狀況進(jìn)行檢測并在信息平臺上顯示,為路面管理人員提供智能化決策支持。本文的主要研究內(nèi)容如下:（1）路面檢測系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計。硬件部分以Jetson Nano系統(tǒng)板為核心控制模塊,將深度學(xué)習(xí)模型加載至系統(tǒng)板實現(xiàn)路面平整度和路面病害的采集并對特征采集設(shè)備進(jìn)行選型;軟件部分將檢測系統(tǒng)分成若干子系統(tǒng),包含數(shù)據(jù)采集和分析、數(shù)據(jù)存儲和用戶交互等,提高了檢測系統(tǒng)的便捷性。（2）路面平整度指標(biāo)預(yù)測。使用LSTM網(wǎng)絡(luò)對路面國際平整度指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測,對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行分析并提出將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與LSTM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)合,獲取雷達(dá)距離數(shù)據(jù)的空間特性提升預(yù)測的準(zhǔn)確性。實驗結(jié)果表明,該方法能夠提升平整度指標(biāo)的預(yù)測準(zhǔn)確性,能夠完成對路面平整度的評級。（3）路面病害識別模型測試和改進(jìn)。使用SSD模型對路面病害進(jìn)行識別和分類,分析路面病害的特性并對SSD模型提出改進(jìn)方法,替換SSD模型的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)為Dense-Net網(wǎng)絡(luò)并加入注意力機制,提升了檢測效率和精度。模型訓(xùn)練和測試后發(fā)現(xiàn),改進(jìn)后的模型在兩種數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確度分別能達(dá)到93.5%和90.28%,相對原模型分別提高了4.8%和6.36%。（4）路面監(jiān)測信息平臺的實現(xiàn)。路面監(jiān)測信息平臺建立了管理人員和路面檢測系統(tǒng)之間的聯(lián)系,在對平臺的實際測試中表明,該平臺能夠?qū)崟r接收路面檢測系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)并加以圖形化顯示,并為管理人員提供了賬戶管理和遠(yuǎn)程訪問的功能。
鐘棉卿[3]（2020）在《基于移動激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的路面狀況檢測方法研究》文中研究指明隨著我國公路建設(shè)的迅速發(fā)展,對公路養(yǎng)護(hù)和舊路改擴建的需求迅速擴大。路面是公路養(yǎng)護(hù)及改擴建工作的核心內(nèi)容,快速、有效掌握路面幾何參數(shù)和公路路面技術(shù)狀況及其變化趨勢是路面養(yǎng)護(hù)決策、路面大中修養(yǎng)護(hù)及改擴建方案設(shè)計的前提和依據(jù)。路面幾何參數(shù)及技術(shù)狀況評價指標(biāo)的獲取長期依賴于種類繁多的特定傳感器和現(xiàn)場測量,其檢測結(jié)果易受多種因素的影響,且缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)基準(zhǔn)。移動激光掃描（Mobile Laser Scanning,MLS）技術(shù)集成激光掃描儀、全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)、姿態(tài)測量系統(tǒng)、相機等多種傳感器,能迅速采集高精度、高密度的公路三維實景點云數(shù)據(jù),為路面幾何及技術(shù)狀況自動化檢測提供了一種新的技術(shù)手段。本文針對MLS數(shù)據(jù)用于公路路面幾何及技術(shù)狀況自動化檢測領(lǐng)域中的關(guān)鍵技術(shù)開展研究,構(gòu)建了“MLS數(shù)據(jù)組織—路面特征提取—幾何狀況檢測—技術(shù)狀況檢測”的技術(shù)框架。主要研究內(nèi)容如下:1、針對MLS點云數(shù)據(jù)離散、無拓?fù)涞膯栴},本文提出一種基于MLS點云的采集順序而構(gòu)建的順序索引結(jié)構(gòu)Tgrid,該方法可以實現(xiàn)為每個激光點分配一個2維規(guī)則索引號,將點云的順序鄰接關(guān)系轉(zhuǎn)換為一張Tgrid結(jié)點圖,相比傳統(tǒng)方法,本文方法不僅很好地實現(xiàn)了海量點云數(shù)據(jù)的快速查詢,解決MLS點云順序存儲與索引存儲間的不一致問題,并能將圖像處理方法成功引入到MLS點云數(shù)據(jù)處理。2、針對某些MLS場景數(shù)據(jù)文件不包含軌跡數(shù)據(jù)、無掃描角信息和軌跡文件損壞的情況,本文提出了一種根據(jù)點云空間分布特點重建掃描儀地面軌跡的方法。實驗結(jié)果表明,重建的軌跡數(shù)據(jù)與真實軌跡數(shù)據(jù)的平均誤差在1-2個激光點之內(nèi)。本研究為基于MLS點云的掃描軌跡重建提供了理論基礎(chǔ)。3、基于本文創(chuàng)建的Tgrid結(jié)構(gòu),提出并研究了利用MLS點云數(shù)據(jù)提取路面特征信息的系統(tǒng)化的處理方法,包括下列主要工作:（1）提出了一種基于點云標(biāo)記控制的區(qū)域生長方法用于路面點云的檢測,設(shè)計了基于Tgrid結(jié)構(gòu)的聯(lián)通區(qū)域分析和Freeman鏈碼邊界檢測算法快速提取路面點云輪廓以及道路邊界;（2）設(shè)計了一種基于點云強度背景反差自適應(yīng)閾值分割方法篩選路面標(biāo)線點云,在此基礎(chǔ)上,引入數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法識別車道線,最終提取了道路中線和輪跡線等路面幾何及技術(shù)狀況關(guān)鍵信息;（3）通過將提取的道路邊界與路面點云在Tgrid結(jié)點圖上的疊置分析,實現(xiàn)了路面內(nèi)部點云孔洞的快速、有效檢測。實驗結(jié)果表明,路面點云檢測完整率達(dá)99.67%,與人工標(biāo)定的道路邊界和車道線相比,檢測邊界的精準(zhǔn)率和召回率分別為96.78%和92.91%,車道線檢測結(jié)果的正確檢測率達(dá)98.80%,驗證了本文方法的有效性和準(zhǔn)確性。4、開展了基于提出的道路中線和MLS密集路面點云獲取公路幾何狀況的研究。設(shè)計了利用高精度三維點云檢測路面線路曲率、縱坡和橫坡等幾何狀況主要參數(shù)的方法;根據(jù)曲率和縱坡的變化檢測公路的幾何線形,并基于連續(xù)性、均衡性和坡長三個技術(shù)指標(biāo)評估了既有幾何線形的安全性。在一段多彎道盤山公路場景測試結(jié)果表明,基于本文方法判定的危險路段與實際狀況基本相符,與抽樣實測數(shù)據(jù)比較,縱斷面高程誤差0.031m,橫坡率誤差0.33%。5、提出了基于MLS數(shù)據(jù)的路面損壞、路面平整度和路面車轍等路面技術(shù)狀況自動化檢測的系列方法,構(gòu)建了使用MLS點云自動化檢測路面幾何及技術(shù)狀況的技術(shù)框架。（1）設(shè)計一種融合三維點云與高分辨率CCD（Charge Coupled Device）圖像的路面損傷檢測策略,提出了一種基于比例限制的路面破損背景反差自適應(yīng)閾值分割方法,實現(xiàn)了路面裂縫和坑槽的自動化檢測;（2）參考路面檢測規(guī)范中對常規(guī)檢測方法采用數(shù)據(jù)精度和采樣率的要求,提出基于輪跡線點云縱斷面高程檢測路面平整度的方法;（3）研究實現(xiàn)基于輪跡線點云生成精細(xì)橫斷面的方法用來檢測路面車轍深度的方法。平整度的檢測結(jié)果表明,基于密集點云斷面高程計算的平整度標(biāo)準(zhǔn)差σ和國際平整度指數(shù)（IRI）結(jié)果高度相關(guān),可通過在測試路段上開展相關(guān)實驗來獲取的二者之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系,將σ值轉(zhuǎn)換為IRI值,從而簡化IRI的計算復(fù)雜度。使用精密水準(zhǔn)測量方法,對局部路面車轍深度的最大值進(jìn)行了抽樣檢驗,基于MLS點云檢測的車轍深度誤差不大于0.010m。
楊丹丹[4]（2020）在《光纖陀螺線形檢測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法及應(yīng)用研究》文中研究表明橋梁作為大型基礎(chǔ)設(shè)施工程結(jié)構(gòu),在交通運輸業(yè)中發(fā)揮著舉足輕重的作用。根據(jù)我國《公路橋梁技術(shù)狀況評定標(biāo)準(zhǔn)》與《公路橋梁承載能力檢測評定規(guī)程》等相關(guān)行業(yè)規(guī)范可知,橋梁的幾何結(jié)構(gòu)能夠反映橋梁結(jié)構(gòu)的形變,為橋梁安全狀態(tài)評估提供可靠依據(jù)。目前常用線形檢測工具存在著測點離散、操作復(fù)雜的局限,因此發(fā)展能夠連續(xù)、快速、高精度、省時省力的線形檢測方案對橋梁、道路等大型交通結(jié)構(gòu)的健康檢測具有重要的意義。針對此需求,本課題組前期通過利用光纖陀螺FOG成功研發(fā)了光纖陀螺線形檢測系統(tǒng)。光纖陀螺線形檢測系統(tǒng)可實現(xiàn)快速、連續(xù)、高效的線形測量。然而在實際應(yīng)用中,依然存在著內(nèi)部誤差和外部工程環(huán)境誤差的影響,造成線形結(jié)果的失真。因此,為了抑制內(nèi)部和外界誤差干擾,本論文從數(shù)據(jù)處理的角度對線形測量結(jié)果進(jìn)行了誤差抑制和補償,分析研究了各類誤差的來源和特性,發(fā)現(xiàn)誤差對線形的影響作用,提出了多種修正方法和誤差抑制數(shù)據(jù)處理方法,對于橋梁結(jié)構(gòu)線形檢測精度提高具有重要的指導(dǎo)意義和應(yīng)用價值。主要開展了以下幾個方面的工作:（1）通過分析光纖陀螺固有特性誤差、解算誤差、運行過程誤差產(chǎn)生機制,歸納了各類誤差的產(chǎn)生原因和對線形結(jié)果的影響;設(shè)計實驗考查運載體線速度大小以及發(fā)動機振動引起的誤差;通過結(jié)合汽車懸架仿真和路面仿真,探討了運載體軸距對測量的影響;最后設(shè)計了控制點約束參考、線形調(diào)制校正和低通濾波等方法并對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,初步消除了系統(tǒng)內(nèi)在誤差影響,提高了線形精度;（2）通過研究路面障礙對線形檢測帶來的路面沖擊噪聲和振動影響,分析沖擊噪聲的數(shù)據(jù)特性;采用小波變換識別沖擊所在的準(zhǔn)確位置;提出使用基于EMD和ICA的復(fù)合濾波誤差抑制方法對該位置區(qū)間的噪聲信號進(jìn)行處理,通過設(shè)計橋梁模型實驗驗證了該方法的可行性。實驗結(jié)果表明在準(zhǔn)確識別出路面不平引起的沖擊噪聲所在位置的前提下,該復(fù)合濾波誤差抑制方法可有效濾除噪聲影響,提高橋梁真實線形的準(zhǔn)確性,為基于光纖陀螺的線形檢測系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)后處理方案;（3）將加入復(fù)合濾波誤差抑制方法后的光纖陀螺線形檢測系統(tǒng)應(yīng)用于實際工程測量,實現(xiàn)橋梁結(jié)構(gòu)連續(xù)檢測,能夠獲取橋梁最大下?lián)吓c路面局部沖擊噪聲位置;通過長期監(jiān)測下?lián)献兓?可實現(xiàn)橋梁健康安全狀態(tài)的定期評估;采用了復(fù)合濾波方法處理后的橋梁數(shù)據(jù)結(jié)果表明,光纖陀螺線形檢測系統(tǒng)加入該方法后能夠有效抑制誤差數(shù)據(jù),保證線形準(zhǔn)確性,實現(xiàn)高精度修正,確定加入該方法后的光纖陀螺線形檢測系統(tǒng)在實際工程測量中的顯著優(yōu)勢;對多座橋梁線形高程數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,可在不使用其他路面平整度測量工具的情況下,與國際平整度指數(shù)建立換算關(guān)系,間接獲取多座橋梁路面平整狀態(tài),為路面平整度采集提供相關(guān)支持,為線形檢測提供輔助參考。
趙千[5]（2020）在《基于多傳感器的路面動態(tài)稱重系統(tǒng)研究》文中研究指明經(jīng)濟(jì)建設(shè)發(fā)展和工程技術(shù)創(chuàng)新給我國的交通系統(tǒng)及城市化建設(shè)帶來了深刻的變革。公路交通作為我國交通運輸系統(tǒng)的核心部分,對國民的生產(chǎn)、生活以及國家的經(jīng)濟(jì)增長起著重要作用。然而,由于交通量大、嚴(yán)重超載等問題的存在,我國道路交通基礎(chǔ)設(shè)施的功能性、耐久性、經(jīng)濟(jì)性和安全性都面臨著巨大挑戰(zhàn)。針對超重超載的危害以及現(xiàn)有動態(tài)稱重系統(tǒng)的不足,本研究提出了一種基于壓電陶瓷陣列式力傳感器與振動傳感器的多傳感器動態(tài)稱重系統(tǒng),通過原理分析、原型制作、室內(nèi)性能試驗、室外加速加載試驗,多源數(shù)據(jù)融合以及有限元模擬分析,實現(xiàn)了基于壓電信號和振動信號的路面動態(tài)稱重,具體研究內(nèi)容和成果如下:（1）根據(jù)壓電效應(yīng)和路面振動原理,提出了多傳感器動態(tài)稱重系統(tǒng)實現(xiàn)軸載、車速測量及載荷橫向作用位置判定方法;完成了分布式的壓電陶瓷陣列式力傳感器的設(shè)計與原型機制作,符合荷載采集及環(huán)境服役要求;根據(jù)路面振動的低頻特征,確定加速度計指標(biāo)并遴選了兩款適合本系統(tǒng)的加速度計,分析了其原理及性能。（2）室內(nèi)加載試驗表明,壓電傳感器具有良好的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性和可靠的信號輸出。壓電傳感器總輸出隨著正弦載荷幅值的增加而增加,線性相關(guān)系數(shù)（R2）可達(dá)99.3%,對荷載大小具有良好的線性響應(yīng);當(dāng)加載頻率為5 Hz-33 Hz時,總輸出對加載頻率具有良好的頻率獨立性;根據(jù)各壓電單元輸出峰值關(guān)系,可有效實現(xiàn)加載中心定位功能。（3）依托足尺加載裝置,完成了軸載、車速和橫向作用位置的控制變量試驗以及大量重復(fù)性試驗。采用峰面積法和峰值法分析信號,得到壓電信號總峰面積與軸重的線性相關(guān)性較好,R2為91.3%,加速度信號峰值/峰面積與軸重的相關(guān)性不顯著;車速會影響該多傳感器系統(tǒng)輸出,可通過引入車速修正因子進(jìn)行控制;根據(jù)壓電系統(tǒng)總峰值、加速度峰值以及加速度峰面積,可有效判斷車輛荷載的橫向作用位置。（4）采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,分別建立了基于加速度信號、壓電信號和融合信號的三種軸重預(yù)測回歸模型。結(jié)果表明,融合信號神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差最小,相關(guān)系數(shù)最高（99.88%）,略優(yōu)于壓電信號（99.74%）,遠(yuǎn)優(yōu)于加速度信號（76.34%）。進(jìn)一步采用多元線性回歸、支持向量機回歸和高斯過程回歸等方法對融合信號-靜態(tài)軸重進(jìn)行建模,對比結(jié)果表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果均顯著優(yōu)于上述三種回歸模型,是本研究中更適合的數(shù)據(jù)融合算法。（5）利用有限元法,先后建立了車輛-完整路面結(jié)構(gòu)相互作用模型,嵌入式多傳感器系統(tǒng)的力-電耦合模型以及嵌入式傳感路面模型,通過文獻(xiàn)及實測數(shù)據(jù)的驗證,分析得到了嵌入式結(jié)構(gòu)對完整路面的應(yīng)變及振動響應(yīng)的影響;進(jìn)一步通過四種載重（欠載65%,滿載100%,一般超載135%和嚴(yán)重超載180%）,六個加載速度（18 km/h-108 km/h）,三種路面等級（A、B、C級）下的路面響應(yīng)分析,得到了嵌入式路面在不同工況下的應(yīng)變、振動及電學(xué)響應(yīng)規(guī)律。上述研究及結(jié)果表明,由壓電以及振動監(jiān)測組成的多傳感器系統(tǒng)在傳統(tǒng)路面監(jiān)測（路面動態(tài)稱重）和新型智能應(yīng)用（載荷的定位監(jiān)測）領(lǐng)域具一定的優(yōu)勢與潛力。
劉曉年[6]（2020）在《奉云高速分界梁隧道典型病害檢測評估及處治方法研究》文中提出山區(qū)隧道受到地下采空、沉陷以及巖溶侵蝕等地質(zhì)災(zāi)害的影響,常出現(xiàn)滲水、路面、路基處開裂、拱起等病害,擠壓區(qū)域隧道會出現(xiàn)施工縫擠死造成混凝土脫落起皮甚至掉塊,拉伸區(qū)域出現(xiàn)襯砌裂縫等病害,對高速公路的行車安全具有較大的安全隱患。本文結(jié)合重慶奉云高速分界梁隧道歷年病害處治情況和地質(zhì)特性,通過對分界梁隧道進(jìn)行檢測,發(fā)現(xiàn)隧道存在的典型病害及其發(fā)展演化過程,通過建立有限元模型,對圍巖的位移變化進(jìn)行計算,深入分析了分界梁隧道臺階法對隧道圍巖位移及應(yīng)力影響情況,進(jìn)一步結(jié)合分界梁隧道主要病害及產(chǎn)生原因,提出了分界梁隧道病害段處治方法。本文主要研究工作與結(jié)論如下:（1）研究了歷年分界梁隧道的病害及其發(fā)展演化過程,結(jié)合分界梁隧道的地質(zhì)構(gòu)造及水文地質(zhì)特點,發(fā)現(xiàn)病害形成的原因,根據(jù)病害情況提出了針對性的處治方法。（2）總結(jié)分析了隧道檢測的常用方法,并對隧道不同結(jié)構(gòu)的檢測提供了具體的操作方法,以路面為主,涵蓋與路面有關(guān)的混凝土結(jié)構(gòu)和圍巖水質(zhì)情況,通過外觀檢查、地質(zhì)雷達(dá)檢測、路面平整度和車轍檢測和路面橫斷面檢測結(jié)果,兼顧與路面有關(guān)的路面基層、填充層、仰拱、邊溝、電纜溝和基底圍巖情況等多種因素進(jìn)行綜合病害分類,對病害進(jìn)行了確切的描述。（3）通過ANSYS軟件建立分界梁隧道圍巖的有限元模型,對隧道臺階法開開挖、開挖完隧道支護(hù)結(jié)構(gòu)、發(fā)生病害后支護(hù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了數(shù)值模擬分析,對圍巖、支護(hù)結(jié)構(gòu)的位移、軸力、彎矩,以及最重要的安全系數(shù)進(jìn)行了對比分析,得出圍巖病害使得隧道支護(hù)結(jié)構(gòu)變形不斷發(fā)展,導(dǎo)致支護(hù)結(jié)構(gòu)不滿足安全系數(shù)要求。隨后通過對兩種加固措施（注漿加固、拆換仰拱）的數(shù)值模擬對比分析,根據(jù)安全系數(shù)的大小,采用隧道仰拱采取拆換處治,優(yōu)化隧道襯砌結(jié)構(gòu)的承載能力,并對隧道路面病害提出了有針對性的處治意見。（4）進(jìn)一步結(jié)合分界梁隧道主要病害及其產(chǎn)生的原因,提出了有針對性的隧道路面及邊墻的裂縫進(jìn)行灌漿加固、拆換和重設(shè)隧道排水、拆換隧道仰拱等病害處治方法。病害處治工程實施結(jié)果表明,本文提出的病害處治方法效果好,針對性強。
趙雪寒[7]（2020）在《基于深度學(xué)習(xí)的路面特征采集及分析系統(tǒng)的研究》文中進(jìn)行了進(jìn)一步梳理隨著我國高速公路、城際公路等多類交通道路建設(shè)的發(fā)展,路面養(yǎng)護(hù)問題越來越受到國家重視。針對現(xiàn)有路面養(yǎng)護(hù)檢測設(shè)備昂貴、維護(hù)難以及路面特征不突出等問題,本課題研究了基于深度學(xué)習(xí)的路面特征采集及分析系統(tǒng)。通過編譯基于GO語言的Tensorflow框架,提高系統(tǒng)運行速度,實現(xiàn)路面特征檢測板載化系統(tǒng);通過預(yù)測國際平整度指標(biāo),實現(xiàn)對路面平整度等級評定;利用改進(jìn)的單幀多框檢測（Single Shot Multi Box Detector,SSD）模型實現(xiàn)路面病害的檢測;同時設(shè)計路面監(jiān)管平臺,實現(xiàn)了路面檢測系統(tǒng)與路面監(jiān)管平臺之間的即時穩(wěn)定通信。以上工作在提高路面檢測系統(tǒng)工作效率的同時,又提高了檢測系統(tǒng)的便攜性,對路面的保養(yǎng)及維護(hù)等工作的開展具有重要意義。本文主要研究工作如下:（1）實現(xiàn)路面特征檢測板載化系統(tǒng)。針對處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型高性能服務(wù)器依賴的問題,本文對路面特征檢測系統(tǒng)的板載化進(jìn)行了研究。首先使用Jetson Nano板作為主控系統(tǒng)。在應(yīng)用開發(fā)語言的選擇上,區(qū)別于常用的基于Python語言的Tensorflow框架,重新編譯了基于GO語言的Tensor Flow框架,利用該框架提高了系統(tǒng)工作效率,實現(xiàn)了路面特征檢測板載化系統(tǒng),極大地提高了檢測系統(tǒng)的便攜性。（2）實現(xiàn)長短記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short Term Memory,LSTM）模型在路面等級預(yù)測中的應(yīng)用。通過LSTM網(wǎng)絡(luò)模型對國際平整度指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測,并根據(jù)預(yù)測的結(jié)果對路面等級進(jìn)行分類。實驗結(jié)果表明,模型預(yù)測的準(zhǔn)確度為90.61%,模型召回率為87.89%,能夠比較準(zhǔn)確地實現(xiàn)路面平整度指標(biāo)的預(yù)測功能。（3）提出基于改進(jìn)SSD模型的路面病害檢測模型。針對路面特征不明顯的問題,利用梯度下降算子優(yōu)化卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),突出路面病害特征,提高了模型檢測準(zhǔn)確度。實驗結(jié)果表明,與通用SSD路面病害檢測模型對比,改進(jìn)的模型增強了路面病害特征,路面病害檢測準(zhǔn)確度達(dá)到91.28%,相對原有模型識別準(zhǔn)確度提高了7.36%。（4）設(shè)計路面監(jiān)管平臺。通過消息隊列遠(yuǎn)程傳輸（Message Queuing Telemetry Transport,MQTT）的通信方式實現(xiàn)了檢測系統(tǒng)與監(jiān)管平臺之間的數(shù)據(jù)通信,實際測試表明,監(jiān)管平臺能夠?qū)崿F(xiàn)對檢測系統(tǒng)傳輸數(shù)據(jù)的管理及路面信息數(shù)據(jù)的圖形化展示,能夠為監(jiān)管人員提供遠(yuǎn)程管理功能。
楊毅[8]（2020）在《基于線結(jié)構(gòu)光的路面高程測量關(guān)鍵技術(shù)研究》文中提出我國目前的公路里程已居世界第一,隨著公路里程的增加,對路面裂紋、平整度、車轍和破損等檢測的需求量會逐漸增大;同時隨著汽車可控懸架系統(tǒng)和ABS的廣泛應(yīng)用,也需要實時精準(zhǔn)的獲取車輛前方路面平整度。因此,預(yù)測車輛前方路面信息,既能為路面的檢測和維修保養(yǎng)提供依據(jù),又能與可控懸架系統(tǒng)和ABS等技術(shù)相結(jié)合,提高車輛的行駛操穩(wěn)性、舒適性和安全性。本文圍繞著基于線結(jié)構(gòu)光的路面高程測量關(guān)鍵技術(shù)這一主題進(jìn)行了如下研究:首先,研究了目前常用的三種線結(jié)構(gòu)光測量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及其原理,并根據(jù)本文測試對象特點設(shè)計一套新的線結(jié)構(gòu)光測量系統(tǒng)。將激光器安裝在系統(tǒng)左側(cè),縱向投射激光,攝像機安裝在系統(tǒng)右側(cè)拍攝車輛前方路面的縱向激光線,此結(jié)構(gòu)能夠滿足本文預(yù)測車輛前方路面信息的需求。其次,分析了常用的激光條紋中心線提取算法,針對線結(jié)構(gòu)光自身分布不均勻且易受環(huán)境影響的問題,提出了一種基于二次平滑算法的激光條紋中心線提取方法。首先,對采集的圖像進(jìn)行感興趣區(qū)域裁剪以減少激光條紋中心線提取的計算量;然后用灰度重心法提取激光條紋中心線的初始值,用均值法平滑激光條紋中心線初始位置的大凸起與毛刺;最后通過Savitzky-Golay濾波算法二次平滑激光條紋中心線的小凸起和毛刺。實驗結(jié)果表明,與灰度重心法相比,用該方法提取分辨率為1280pixel×720pixel圖像上四種典型線型的激光條紋中心線,速度有2.40%～22.57%不同程度的提高,精度有19.15%～44.87%不同程度的提高,且受光強變化的影響較小,可滿足實時性強、準(zhǔn)確度高、穩(wěn)定性好的要求。然后,研究了目前常用的兩種線結(jié)構(gòu)光測量系統(tǒng)模型。根據(jù)本文設(shè)計的線結(jié)構(gòu)光測量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和原理,對測量系統(tǒng)的相關(guān)幾何參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化分析,確定了其相關(guān)幾何參數(shù),并提出了一種直接通過標(biāo)定標(biāo)準(zhǔn)塊測量路面高程的方法。實驗表明,在測量系統(tǒng)前方4～5m處靜態(tài)測量的絕對誤差范圍為-0.4mm～0.5mm,相對誤差范圍為-2.5%～1.5%,精度較高,能滿足路面檢測的需求。最后,研究了車身姿態(tài)變化對路面高程檢測的影響,分析了車身姿態(tài)變化產(chǎn)生的圖像誤差,計算了車身姿態(tài)變化引起的路面高程檢測誤差,據(jù)此構(gòu)建了 Kriging代理模型,提出了基于Kriging代理模型的車身姿態(tài)誤差消除方法,并對其模型精度進(jìn)行了校驗,結(jié)果表明精度較高。另外,設(shè)計了車身姿態(tài)變化的動態(tài)實驗,實驗結(jié)果表明,車身姿態(tài)變化產(chǎn)生的路面高程測量誤差與理論分析誤差變化趨勢一致,且不同姿態(tài)變化下的誤差大小相近。本文研究成果可用來預(yù)測車輛前方路面平整度、等級等路面信息,同時對可控懸架的半主動控制具有參考價值和指導(dǎo)意義。
董琴琴[9]（2020）在《水泥混凝土整平機動力學(xué)分析及整平控制技術(shù)研究》文中認(rèn)為水泥混凝土整平機廣泛應(yīng)用于室內(nèi)地坪和室外地坪的整平工作,是一種能夠使得水泥混凝土路面平整度達(dá)到規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)的機械設(shè)備,水泥混凝土整平機可以滿足面積大且平整度、水平度要求高的施工。整平作業(yè)過程中,路面平整度不僅與水泥混凝土的材料、粘度有關(guān),也與整平機所施加的激振力、行駛速度以及整平板振動頻率等因素有關(guān),整平機作用在水泥混凝土路面上,兩者是一個相互影響的整體。本文依托江蘇萊賽激光裝備有限公司開展水泥混凝土整平機動力學(xué)分析及整平控制技術(shù)研究,對提高水泥混凝土路面的平整度具有重要的意義。本文根據(jù)多剛體系統(tǒng)動力學(xué)理論,分析了多剛體系統(tǒng)動力學(xué)運動方程及多剛體系統(tǒng)動力學(xué)的建模理論并進(jìn)行了數(shù)值求解,給出了利用ADAMS求解多剛體系統(tǒng)動力學(xué)的基本算法,分析了簡諧運動的運動學(xué)特征,進(jìn)行了液壓控制系統(tǒng)、PID伺服控制系統(tǒng)和激光找平技術(shù)的理論研究。根據(jù)水泥混凝土整平機模型的簡化原則以及參數(shù)的獲取,利用虛擬樣機仿真軟件ADAMS建立了水泥混凝土整平機系統(tǒng)動力學(xué)模型,其中絞龍、刮板、整平板、激光接收裝置以及行走裝置等在系統(tǒng)中被分別考慮,并對其進(jìn)行模型驗證,證明了水泥混凝土整平機系統(tǒng)動力學(xué)模型的可行性。利用MATLAB軟件建立了水泥混凝土路面的數(shù)學(xué)模型,仿真求解分別得到了整平板在不同振動頻率下,整平機行駛速度與路面平整度IRI之間的關(guān)系變化曲線;得到了整平機在不同行駛速度下,整平板所施加振動頻率與路面平整度IRI之間的關(guān)系變化曲線;以國際平整度指數(shù)IRI小于3.0為標(biāo)準(zhǔn),得到了整平機行駛速度與整平板所施加的頻率之間相對應(yīng)的關(guān)系變化曲線;得到了不同振動頻率下激振力與路面平整度之間的關(guān)系變化曲線。仿真結(jié)果表明:不同振動頻率下,路面平整度隨著整平機行駛速度的升高而增加,且當(dāng)頻率由30Hz變?yōu)?0Hz時,路面平整度變化率也由0.096降為0.032,說明振動頻率越來越高,路面平整度變化率越來越小;不同行駛速度下,路面平整度隨著振動頻率的增加呈指數(shù)性降低,且整平機行駛速度越小,平整度差值也越來越小,行駛速度為10m/min時,不同頻率下路面平整度差值僅為2.552mm,路面平整性較好;在低頻作用下,激振力對路面平整度的影響較大,且路面平整度隨著振動頻率的增加逐步降低且當(dāng)激振頻率設(shè)定為50Hz時,整平機行駛速度低于52.23m/min時路面平整度都能夠達(dá)到規(guī)定標(biāo)準(zhǔn);在低頻低速下,水泥混凝土內(nèi)部粘結(jié)力的大小對路面平整度的影響較明顯,且水泥混凝土內(nèi)部粘結(jié)力越大,路面平整性越差。建立了水泥混凝土面板平整度試驗臺,以整平機行駛速度與整平板振動頻率為自變量,對水泥混凝土面板平整度進(jìn)行試驗分析,將試驗結(jié)果與仿真結(jié)果進(jìn)行對比,并對試驗結(jié)果進(jìn)行了試驗精度誤差分析和仿真結(jié)果誤差率計算分析。振動頻率為30Hz時,水泥混凝土面板平整度測量值均為4.674mm,兩組試驗精度分別為9.6%與8.8%,仿真結(jié)果誤差率為3.8%;當(dāng)振動頻率為60Hz時,水泥混凝土面板平整度測量值分別為2.262mm、2.322mm,兩組試驗精度分別為4%與5%,仿真結(jié)果誤差率為4.8%。當(dāng)整平機行駛速度為30m/min時,水泥混凝土面板平整度測量值分別為2.24mm、2.172mm,兩組試驗精度分別為3.8%與4.2%,仿真結(jié)果誤差率為4.5%;當(dāng)整平機行駛速度為60m/min時,水泥混凝土面板平整度測量值分別為3.374mm、3.408mm,兩組試驗精度分別為6.2%與7.2%,仿真結(jié)果誤差率為3.2%。通過對仿真結(jié)果與試驗結(jié)果進(jìn)行精度分析和誤差率分析,進(jìn)一步驗證了試驗結(jié)果與仿真結(jié)果的可靠性。運用AMESIM軟件建立整平板與激光接收器自動升降仿真液壓系統(tǒng),通過對試驗數(shù)據(jù)、輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)的對比圖像進(jìn)行了分析驗證。結(jié)果表明:利用角位移傳感器輸入、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換以及電磁換向閥方向的控制,實現(xiàn)了激光接收裝置的自動升降功能;利用位移傳感器輸入、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換以及電磁閥控制液壓缸推桿的運動方向,能夠很好地實現(xiàn)振動整平板的自動升降功能。本論文給出的成果對水泥混凝土整平機液壓控制自動化系統(tǒng)及水泥混凝土路面平整度優(yōu)化有一定的參考價值。
韋威[10]（2020）在《瀝青路面平整度評價及預(yù)測研究》文中進(jìn)行了進(jìn)一步梳理在我國高等級公路建設(shè)中,瀝青路面因為其優(yōu)秀的使用性能而成為主要的路面結(jié)構(gòu)形式,因此,保障和提升瀝青路面的使用性能不僅關(guān)系到公路管理的經(jīng)濟(jì)效益,也關(guān)系到能否為大眾提供穩(wěn)定、舒適和安全的行車環(huán)境。在瀝青路面使用性能評價中,路面的行駛質(zhì)量、行車安全與舒適性都與路面平整度有關(guān),同時路面平整度也體現(xiàn)了瀝青路面的整體病害情況。但是由于現(xiàn)行路面平整度評價指標(biāo)及預(yù)測模型都存在一些弊端,使得公路養(yǎng)護(hù)部門不能準(zhǔn)確把握路面的整體情況。所以,采取更加有效的手段對路面平整度進(jìn)行評價及預(yù)測是具有重要意義的。1.在詳細(xì)分析總結(jié)已有平整度評價指標(biāo)存在的不足的基礎(chǔ)上,提出了應(yīng)用加權(quán)縱斷面評價方法對瀝青路面平整度進(jìn)行評價,計算推導(dǎo)了加權(quán)縱斷面評價指標(biāo),從而建立了加權(quán)縱斷面評價指標(biāo)的數(shù)學(xué)模型;確定了平整度的加權(quán)縱斷面評價標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)的評價區(qū)間;通過對實際工程平整度進(jìn)行評價,驗證了加權(quán)縱斷面評價方法的科學(xué)性和合理性。2.基于對瀝青路面平整度影響因素的理論研究,并結(jié)合工程實際情況,確定了瀝青路面平整度的最主要影響因素,分別為:路面病害、交通荷載、路面結(jié)構(gòu)因素;進(jìn)一步將最主要影響因素所涉及的變量進(jìn)行變量聚類分析,最后得到破損率DR、路面結(jié)構(gòu)強度指數(shù)PSSI、年均日交通量AADT、時間t作為平整度預(yù)測模型的輸入變量。3.在分析總結(jié)目前主流平整度預(yù)測模型的缺點的基礎(chǔ)上,提出以混合效應(yīng)模型作為平整度預(yù)測模型;在模型的構(gòu)建過程中用固定效應(yīng)來反映所有路段總體的平整度發(fā)展趨勢,用隨機效應(yīng)來反映路段之間的平整度的差異性;混合效應(yīng)模型能夠?qū)Χ嗑S度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析,在針對平整度這一面板類型數(shù)據(jù)型進(jìn)行分析時,通過時間變量來體現(xiàn)平整度在縱向維度上隨時間進(jìn)行演化的趨勢,通過在模型中引入?yún)f(xié)變量來體現(xiàn)平整度數(shù)據(jù)在具體某一時刻橫截面上的觀測值?；旌闲?yīng)模型充分利用了平整度數(shù)據(jù)所蘊含的各種附加信息,可以有效地預(yù)測平整度發(fā)展規(guī)律,從而為公路養(yǎng)護(hù)部門提供養(yǎng)護(hù)決策依據(jù)。
二、路面平整度的監(jiān)測與控制（論文開題報告）
（1）論文研究背景及目的
此處內(nèi)容要求：
首先簡單簡介論文所研究問題的基本概念和背景，再而簡單明了地指出論文所要研究解決的具體問題，并提出你的論文準(zhǔn)備的觀點或解決方法。
寫法范例：
本文主要提出一款精簡64位RISC處理器存儲管理單元結(jié)構(gòu)并詳細(xì)分析其設(shè)計過程。在該MMU結(jié)構(gòu)中,TLB采用叁個分離的TLB,TLB采用基于內(nèi)容查找的相聯(lián)存儲器并行查找,支持粗粒度為64KB和細(xì)粒度為4KB兩種頁面大小,采用多級分層頁表結(jié)構(gòu)映射地址空間,并詳細(xì)論述了四級頁表轉(zhuǎn)換過程,TLB結(jié)構(gòu)組織等。該MMU結(jié)構(gòu)將作為該處理器存儲系統(tǒng)實現(xiàn)的一個重要組成部分。
（2）本文研究方法
調(diào)查法：該方法是有目的、有系統(tǒng)的搜集有關(guān)研究對象的具體信息。
觀察法：用自己的感官和輔助工具直接觀察研究對象從而得到有關(guān)信息。
實驗法：通過主支變革、控制研究對象來發(fā)現(xiàn)與確認(rèn)事物間的因果關(guān)系。
文獻(xiàn)研究法：通過調(diào)查文獻(xiàn)來獲得資料，從而全面的、正確的了解掌握研究方法。
實證研究法：依據(jù)現(xiàn)有的科學(xué)理論和實踐的需要提出設(shè)計。
定性分析法：對研究對象進(jìn)行“質(zhì)”的方面的研究，這個方法需要計算的數(shù)據(jù)較少。
定量分析法：通過具體的數(shù)字，使人們對研究對象的認(rèn)識進(jìn)一步精確化。
跨學(xué)科研究法：運用多學(xué)科的理論、方法和成果從整體上對某一課題進(jìn)行研究。
功能分析法：這是社會科學(xué)用來分析社會現(xiàn)象的一種方法，從某一功能出發(fā)研究多個方面的影響。
模擬法：通過創(chuàng)設(shè)一個與原型相似的模型來間接研究原型某種特性的一種形容方法。
三、路面平整度的監(jiān)測與控制（論文提綱范文）
（1）三維激光雷達(dá)在公路施工質(zhì)量控制中的應(yīng)用研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 變量注釋表 |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 研究基本內(nèi)容及技術(shù)路線 |
| 1.4 論文組織與結(jié)構(gòu) |
| 第二章 三維激光雷達(dá)掃描系統(tǒng)及精度分析 |
| 2.1 三維激光雷達(dá)掃描系統(tǒng) |
| 2.2 理論精度分析 |
| 2.3 本章小結(jié) |
| 第三章 點云數(shù)據(jù)處理 |
| 3.1 數(shù)據(jù)特點 |
| 3.2 預(yù)處理關(guān)鍵方法 |
| 3.3 路面平面模型及道路縱斷面線 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 第四章 平整度指標(biāo)計算及分析 |
| 4.1 路面平整度評價指標(biāo) |
| 4.2 國際平整度指數(shù)IRI計算模型 |
| 4.3 可靠性分析 |
| 4.4 平整度指標(biāo)一致性分析 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第五章 工程應(yīng)用 |
| 5.1 試驗段工程概況 |
| 5.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 |
| 5.3 路面平整度計算及評價 |
| 5.4 路面結(jié)構(gòu)層厚度計算 |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 第六章 結(jié)論與展 |
| 6.1 結(jié)論 |
| 6.2 展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 附錄A 國際平整度指數(shù)計算程序 |
| 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果 |
| 致謝 |
（2）基于深度學(xué)習(xí)的路面多特征檢測系統(tǒng)的研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景與意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 路面檢測系統(tǒng)研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 路面平整度檢測研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.3 路面病害檢測研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 主要研究內(nèi)容 |
| 1.4 章節(jié)安排 |
| 第2章 相關(guān)理論與技術(shù) |
| 2.1 路面質(zhì)量評價指標(biāo) |
| 2.1.1 路面損壞(PCI) |
| 2.1.2 路面平整度(RQI) |
| 2.1.3 路面使用性能綜合評價(PQI) |
| 2.2 路面平整度 |
| 2.2.1 路面平整度定義及檢測方法 |
| 2.2.2 路面平整度標(biāo)準(zhǔn)差 |
| 2.2.3 國際平整度指標(biāo) |
| 2.3 深度學(xué)習(xí)相關(guān)理論 |
| 2.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) |
| 2.3.2 深度學(xué)習(xí)模型 |
| 2.3.3 深度學(xué)習(xí)框架 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第3章 路面檢測系統(tǒng)軟硬件設(shè)計 |
| 3.1 系統(tǒng)硬件設(shè)計 |
| 3.1.1 核心控制模塊 |
| 3.1.2 路面平整度采集模塊 |
| 3.1.3 路面病害采集模塊 |
| 3.2 系統(tǒng)軟件設(shè)計 |
| 3.2.1 數(shù)據(jù)采集和處理設(shè)計 |
| 3.2.2 數(shù)據(jù)存儲設(shè)計 |
| 3.2.3 無線通信設(shè)計 |
| 3.2.4 監(jiān)測與用戶交互設(shè)計 |
| 3.3 本章小結(jié) |
| 第4章 路面平整度預(yù)測算法研究 |
| 4.1 路面平整度預(yù)測模型 |
| 4.2 路面平整度預(yù)測實驗及結(jié)果分析 |
| 4.2.1 數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備 |
| 4.2.2 評估指標(biāo) |
| 4.2.3 實驗結(jié)果分析 |
| 4.3 改進(jìn)路面平整度預(yù)測模型 |
| 4.3.1 CNN-LSTM模型結(jié)構(gòu)搭建 |
| 4.3.2 實驗及結(jié)果分析 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第5章 路面病害檢測算法研究 |
| 5.1 路面病害檢測算法 |
| 5.1.1 默認(rèn)框生成 |
| 5.1.2 損失函數(shù) |
| 5.1.3 模型輸出 |
| 5.2 改進(jìn)路面病害檢測算法 |
| 5.2.1 Dense-Net網(wǎng)絡(luò) |
| 5.2.2 注意力機制模型 |
| 5.2.3 SE-Dense-SSD模型結(jié)構(gòu) |
| 5.3 實驗及分析 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 第6章 路面監(jiān)測信息平臺實現(xiàn)與系統(tǒng)測試 |
| 6.1 路面監(jiān)測信息平臺實現(xiàn) |
| 6.2 路面檢測系統(tǒng)測試 |
| 6.3 本章小結(jié) |
| 總結(jié)與展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 攻讀學(xué)位期間研究成果 |
| 致謝 |
（3）基于移動激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的路面狀況檢測方法研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 基于MLS點云的路面特征提取研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 基于MLS點云的路面幾何狀況檢測研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.3 基于MLS數(shù)據(jù)的路面技術(shù)狀況檢測研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 研究內(nèi)容與技術(shù)路線 |
| 1.3.1 研究內(nèi)容 |
| 1.3.2 技術(shù)路線 |
| 1.4 論文結(jié)構(gòu) |
| 第二章 MLS點云數(shù)據(jù)特征及索引方法 |
| 2.1 MLS系統(tǒng)構(gòu)成 |
| 2.1.1 MLS系統(tǒng)工作原理 |
| 2.1.2 MLS系統(tǒng)主要構(gòu)成 |
| 2.1.3 MLS系統(tǒng)關(guān)鍵性能指標(biāo) |
| 2.2 MLS點云數(shù)據(jù)特征 |
| 2.2.1 單點信息特征 |
| 2.2.2 鄰域特征 |
| 2.3 點云組織與索引方法 |
| 2.3.1 Kd-Tree方法 |
| 2.3.2 Octree方法 |
| 2.3.3 點云柵格化方法 |
| 第三章 MLS順序索引構(gòu)建 |
| 3.1 Tgrid順序索引構(gòu)建 |
| 3.2 Tgrid改進(jìn)的點云數(shù)據(jù)預(yù)處理 |
| 3.2.1 Tgrid改進(jìn)的變鄰域搜索 |
| 3.2.2 Tgrid改進(jìn)的點云去噪 |
| 3.2.3 Tgrid改進(jìn)的點云濾波 |
| 3.3 利用MLS點云重建掃描儀地面軌跡 |
| 3.4 實驗與分析 |
| 3.4.1 利用MLS點云重建掃描儀地面軌跡 |
| 3.4.2 MLS點云順序索引創(chuàng)建 |
| 3.4.3 Tgrid改進(jìn)的路面點濾波 |
| 第四章 基于MLS點云的路面特征提取 |
| 4.1 路面與道路邊界提取 |
| 4.1.1 路面點云提取 |
| 4.1.2 道路邊界提取 |
| 4.2 車道線提取 |
| 4.2.1 提取候選標(biāo)線 |
| 4.2.2 車道線濾波 |
| 4.3 車道分割 |
| 4.4 道路中線及輪跡線提取 |
| 4.4.1 道路中線提取 |
| 4.4.2 輪跡線提取 |
| 4.5 路面點云孔洞檢測 |
| 4.6 實驗與分析 |
| 4.6.1 路面與道路邊界提取 |
| 4.6.2 車道線提取 |
| 4.6.3 車道分割 |
| 4.6.4 道路中線及輪跡線提取 |
| 第五章 基于MLS點云數(shù)據(jù)的路面幾何狀況檢測 |
| 5.1 橫斷面提取 |
| 5.2 橫坡、縱坡與曲率檢測 |
| 5.2.1 橫坡檢測 |
| 5.2.2 縱坡檢測 |
| 5.2.3 曲率檢測 |
| 5.3 幾何線形提取與安全性評價 |
| 5.3.1 平面線形提取 |
| 5.3.2 縱斷面線形提取 |
| 5.3.3 幾何線形安全性評價 |
| 5.4 實驗與分析 |
| 5.4.1 橫坡、縱斷面高程檢測 |
| 5.4.2 線形安全分析 |
| 第六章 基于MLS數(shù)據(jù)的路面技術(shù)狀況檢測 |
| 6.1 路面破損檢測 |
| 6.1.1 數(shù)據(jù)要求 |
| 6.1.2 基于MLS點云檢測路面裂縫與坑槽 |
| 6.1.3 融合MLS點云與路面影像的路面損壞檢測策略 |
| 6.2 路面平整度檢測 |
| 6.2.1 國際平整度指標(biāo) |
| 6.2.2 路面平整度標(biāo)準(zhǔn)差 |
| 6.3 路面車轍深度檢測 |
| 6.4 實驗與分析 |
| 6.4.1 路面裂縫與坑槽檢測 |
| 6.4.2 路面平整度檢測 |
| 6.4.3 路面車轍深度檢測 |
| 第七章 結(jié)論與展望 |
| 7.1 結(jié)論 |
| 7.2 本文創(chuàng)新點 |
| 7.3 展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果 |
| 致謝 |
（4）光纖陀螺線形檢測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法及應(yīng)用研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 課題來源 |
| 1.2 論文的研究背景、目的及意義 |
| 1.3 相關(guān)領(lǐng)域國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.1 光纖陀螺相關(guān)技術(shù)的發(fā)展及研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.2 線形檢測工具、數(shù)據(jù)處理方法與研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.3 目前存在的主要問題和難點 |
| 1.4 本論文主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu) |
| 1.4.1 本論文主要研究內(nèi)容 |
| 1.4.2 本論文文章結(jié)構(gòu) |
| 第2章 光纖陀螺線形檢測原理和系統(tǒng)構(gòu)架 |
| 2.1 光纖陀螺的基本原理 |
| 2.1.1 光纖陀螺的Sagnac效應(yīng) |
| 2.1.2 光纖陀螺閉環(huán)工作原理 |
| 2.1.3 光纖陀螺主要性能指標(biāo) |
| 2.2 光纖陀螺線形檢測系統(tǒng)構(gòu)架及誤差來源 |
| 2.3 光纖陀螺線形檢測原理 |
| 2.3.1 線形檢測系統(tǒng)的測量姿態(tài)研究 |
| 2.3.2 線形檢測系統(tǒng)積分近似算法研究 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第3章 線形檢測系統(tǒng)內(nèi)在相關(guān)誤差分析及處理方法 |
| 3.1 線形檢測系統(tǒng)內(nèi)在特性及誤差分析 |
| 3.1.1 光纖陀螺的噪聲分類及誤差模型 |
| 3.1.2 光纖陀螺的性能指標(biāo)及誤差來源 |
| 3.1.3 光纖陀螺線形檢測系統(tǒng)穩(wěn)定性 |
| 3.2 線形解算過程中的相關(guān)誤差 |
| 3.2.1 地球自轉(zhuǎn)引起的零偏誤差 |
| 3.2.2 初始未對準(zhǔn)產(chǎn)生的發(fā)散誤差 |
| 3.2.3 積分算法造成的誤差累積 |
| 3.3 運載體運行過程產(chǎn)生的相關(guān)誤差 |
| 3.3.1 運載體線速度大小對測量的影響 |
| 3.3.2 運載體運行軌跡偏差對測量的影響 |
| 3.3.3 運載體發(fā)動機振動引起的輸出誤差 |
| 3.3.4 運載體軸距對測量的影響 |
| 3.4 系統(tǒng)內(nèi)部誤差數(shù)據(jù)處理方法 |
| 3.4.1 控制點約束調(diào)控 |
| 3.4.2 線形調(diào)制校正 |
| 3.4.3 低通濾波處理發(fā)動機振動誤差 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第4章 線形檢測系統(tǒng)工程環(huán)境誤差研究及處理方法 |
| 4.1 測量路面不平整引起的線形誤差 |
| 4.1.1 線形檢測中振動誤差的分析 |
| 4.1.2 線形檢測中沖擊噪聲的分析 |
| 4.2 路面沖擊噪聲的數(shù)據(jù)特性分析 |
| 4.2.1 路面沖擊噪聲頻域特性分析 |
| 4.2.2 路面沖擊噪聲的建模仿真 |
| 4.2.3 路面沖擊噪聲的概率密度函數(shù) |
| 4.2.4 路面沖擊噪聲的準(zhǔn)確識別 |
| 4.2.5 路面沖擊噪聲的平滑濾波 |
| 4.3 路面沖擊噪聲信號誤差數(shù)據(jù)的EMD濾波 |
| 4.3.1 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解原理 |
| 4.3.2 噪聲信號IMF分量分析 |
| 4.3.3 基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的沖擊噪聲濾波 |
| 4.4 路面信息與噪聲信號的分離 |
| 4.4.1 獨立分量分析原理 |
| 4.4.2 基于獨立分量分析的信噪分離 |
| 4.5 誤差抑制方法EMD和 ICA處理路面沖擊噪聲信號 |
| 4.5.1 誤差抑制方法的設(shè)計 |
| 4.5.2 基于復(fù)合濾波誤差抑制方法的路面沖擊噪聲信號處理 |
| 4.6 本章小結(jié) |
| 第5章 線形檢測系統(tǒng)在實際工程測量中的應(yīng)用 |
| 5.1 橋梁結(jié)構(gòu)線形連續(xù)檢測 |
| 5.1.1 線形最大下?lián)衔恢脤ぶ?/td> |
| 5.1.2 路面局部沖擊噪聲位置尋址 |
| 5.1.3 橋梁幾何形變長期監(jiān)測 |
| 5.2 基于復(fù)合濾波方法的高精度線形修正 |
| 5.3 橋梁路面線形平整度數(shù)據(jù)挖掘 |
| 5.3.1 路面平整程度分析研究 |
| 5.3.2 橋梁路面平整程度間接獲取 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 第6章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 全文總結(jié) |
| 6.2 本論文創(chuàng)新點 |
| 6.3 研究展望與待解決的問題 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)成果 |
| 致謝 |
（5）基于多傳感器的路面動態(tài)稱重系統(tǒng)研究（論文提綱范文）
| 致謝 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 選題背景及意義 |
| 1.2 研究內(nèi)容及方法 |
| 1.3 技術(shù)路線圖 |
| 2 文獻(xiàn)綜述 |
| 2.1 道路監(jiān)檢測裝置的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 2.1.1 外置式道路監(jiān)檢測裝置 |
| 2.1.2 嵌入式道路監(jiān)檢測裝置 |
| 2.1.3 綜合式道路監(jiān)檢測裝置 |
| 2.2 動態(tài)稱重系統(tǒng)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 2.2.1 動態(tài)稱重系統(tǒng)的原理及分類 |
| 2.2.2 動態(tài)稱重系統(tǒng)的影響因素 |
| 2.2.3 多傳感器動態(tài)稱重系統(tǒng) |
| 2.2.4 動態(tài)稱重系統(tǒng)的算法研究 |
| 2.3 當(dāng)前研究的問題與不足 |
| 3 多傳感器動態(tài)稱重系統(tǒng)的設(shè)計 |
| 3.1 多傳感器動態(tài)稱重系統(tǒng)的設(shè)計原則 |
| 3.1.1 基本假設(shè) |
| 3.1.2 多傳感器動態(tài)稱重系統(tǒng)稱重原理 |
| 3.1.3 系統(tǒng)設(shè)計指標(biāo) |
| 3.2 多傳感器系統(tǒng)的設(shè)計、制作與選型 |
| 3.2.1 用于動態(tài)稱重的壓電式力傳感器 |
| 3.2.2 用于路面振動監(jiān)測的加速度傳感器 |
| 3.2.3 成本分析 |
| 3.3 本章小結(jié) |
| 4 系統(tǒng)室內(nèi)外性能試驗 |
| 4.1 室內(nèi)力學(xué)試驗 |
| 4.1.1 勻速加載試驗 |
| 4.1.2 正弦加載試驗 |
| 4.1.3 落球加載試驗 |
| 4.2 室外足尺試驗 |
| 4.2.1 足尺試驗條件及裝置簡介 |
| 4.2.2 傳感器的埋設(shè) |
| 4.2.3 加載裝置的標(biāo)定 |
| 4.2.4 控制變量與重復(fù)性試驗 |
| 4.3 本章小結(jié) |
| 5 基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的動態(tài)稱重算法 |
| 5.1 傳感器數(shù)據(jù)處理 |
| 5.1.1 壓電信號處理 |
| 5.1.2 加速度信號處理 |
| 5.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多傳感器數(shù)據(jù)融合 |
| 5.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選擇 |
| 5.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計 |
| 5.2.3 結(jié)果與分析 |
| 5.3 本章小結(jié) |
| 6 多傳感器動態(tài)稱重系統(tǒng)與路面結(jié)構(gòu)相互作用模型 |
| 6.1 車輛-路面結(jié)構(gòu)系統(tǒng)相互作用模型 |
| 6.1.1 路面不平整度模型 |
| 6.1.2 車輛模型及其振動方程 |
| 6.1.3 移動非均布荷載下路面結(jié)構(gòu)有限元模型 |
| 6.1.4 移動非均布荷載下路面模型的驗證 |
| 6.2 嵌入式多傳感器系統(tǒng)-路面結(jié)構(gòu)相互作用模型 |
| 6.2.1 嵌入式多傳感器系統(tǒng)有限元模型 |
| 6.2.2 嵌入式系統(tǒng)-路面結(jié)構(gòu)相互作用模型 |
| 6.2.3 嵌入式多傳感器系統(tǒng)對瀝青路面動態(tài)響應(yīng)的影響 |
| 6.3 不同工況隨機荷載下嵌入式傳感路面的動態(tài)響應(yīng) |
| 6.3.1 車輛載重對嵌入式傳感路面響應(yīng)的影響 |
| 6.3.2 行車速度對嵌入式傳感路面響應(yīng)的影響 |
| 6.3.3 路面不平整度對嵌入式傳感路面響應(yīng)的影響 |
| 6.4 本章小結(jié) |
| 7 總結(jié)與展望 |
| 7.1 主要研究成果 |
| 7.2 創(chuàng)新點 |
| 7.3 不足及展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 作者簡歷及在學(xué)研究成果 |
| 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集 |
（6）奉云高速分界梁隧道典型病害檢測評估及處治方法研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景與意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 目前存在的問題 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第二章 分界梁隧道病害檢測方法與設(shè)備 |
| 2.1 工程概況 |
| 2.2 地質(zhì)構(gòu)造及水文地質(zhì) |
| 2.2.1 地質(zhì)構(gòu)造 |
| 2.2.2 地層巖性 |
| 2.2.3 水文地質(zhì) |
| 2.3 檢測方法 |
| 2.3.1 隧道幾何尺寸檢測 |
| 2.3.2 路面及邊墻外觀檢測 |
| 2.3.3 仰拱襯砌情況和仰拱填充情況檢測 |
| 2.3.4 襯砌強度檢測 |
| 2.3.5 路面平整度檢測 |
| 2.3.6 路面橫斷面檢測 |
| 2.3.7 鉆孔與水樣檢測 |
| 2.3.8 檢測工作量統(tǒng)計 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第三章 分界梁隧道典型病害分析 |
| 3.1 檢測結(jié)果分析 |
| 3.1.1 外觀檢查結(jié)果 |
| 3.1.2 雷達(dá)檢測結(jié)果 |
| 3.1.3 路面平整度和車轍檢測結(jié)果 |
| 3.1.4 鉆孔取芯與水樣檢測結(jié)果 |
| 3.1.5 橫斷面檢測結(jié)果 |
| 3.1.6 綜合檢測結(jié)論 |
| 3.2 典型病害 |
| 3.2.1 路面沉陷、開裂 |
| 3.2.2 電纜溝蓋板傾斜、外壁拱起 |
| 3.2.3 邊溝擠壓、破壞 |
| 3.3 病害成因分析 |
| 3.3.1 地質(zhì)與地下水水質(zhì)原因 |
| 3.3.2 施工質(zhì)量缺陷 |
| 3.3.3 模型分析 |
| 3.3.4 隧道臺階法開挖中的圍巖位移分析 |
| 3.3.5 隧道開挖完支護(hù)結(jié)構(gòu)安全分析 |
| 3.3.6 發(fā)生病害后支護(hù)結(jié)構(gòu)安全分析 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 第四章 分界梁隧道典型病害處治方法 |
| 4.1 裂縫處治方法 |
| 4.2 排水處治方法 |
| 4.3 仰拱處治方法 |
| 4.3.1 拆換仰拱 |
| 4.3.2 增設(shè)仰拱 |
| 4.3.3 砌粘貼鋼帶加固 |
| 4.4 仰拱病害處治方法安全性分析 |
| 4.4.1 仰拱注漿加固安全性分析 |
| 4.4.2 拆換仰拱安全性分析 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第五章 結(jié)論與展望 |
| 5.1 結(jié)論 |
| 5.2 展望 |
| 致謝 |
| 參考文獻(xiàn) |
（7）基于深度學(xué)習(xí)的路面特征采集及分析系統(tǒng)的研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景與意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 路面平整度檢測研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 路面病害檢測研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 主要研究內(nèi)容 |
| 1.4 章節(jié)安排 |
| 第2章 系統(tǒng)設(shè)計相關(guān)技術(shù) |
| 2.1 路面平整度評價指標(biāo) |
| 2.2 路面病害檢測技術(shù) |
| 2.2.1 路面病害檢測標(biāo)準(zhǔn) |
| 2.2.2 圖像處理關(guān)鍵技術(shù) |
| 2.3 系統(tǒng)無線通信技術(shù) |
| 2.3.1 內(nèi)網(wǎng)映射FRP工具 |
| 2.3.2 docker使用原理 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第3章 路面特征處理系統(tǒng)的硬件設(shè)計 |
| 3.1 系統(tǒng)總硬件設(shè)計 |
| 3.2 子系統(tǒng)硬件設(shè)計 |
| 3.2.1 數(shù)據(jù)處理模塊設(shè)計 |
| 3.2.2 路面平整度數(shù)據(jù)采集模塊設(shè)計 |
| 3.2.3 路面病害數(shù)據(jù)采集模塊設(shè)計 |
| 3.3 基于人工智能加速器的數(shù)據(jù)處理模塊設(shè)計 |
| 3.3.1 基于硬件的基礎(chǔ)編程語言性能比較 |
| 3.3.2 GO-Tensorflow編譯 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 第4章 路面特征分析系統(tǒng)的軟件設(shè)計 |
| 4.1 系統(tǒng)軟件總體框架 |
| 4.2 系統(tǒng)應(yīng)用層軟件設(shè)計 |
| 4.2.1 路面平整度評價軟件設(shè)計 |
| 4.2.2 路面病害檢測軟件設(shè)計 |
| 4.3 系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)通信層設(shè)計 |
| 4.3.1 系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)通信軟件設(shè)計 |
| 4.3.2 系統(tǒng)docker配置 |
| 4.3.3 路面檢測系統(tǒng)通信設(shè)計 |
| 4.4 操作管理系統(tǒng)軟件設(shè)計 |
| 4.4.1 服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計 |
| 4.4.2 數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng) |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第5章 路面特征分析算法研究 |
| 5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論 |
| 5.2 路面平整度預(yù)測算法 |
| 5.2.1 路面平整度預(yù)測模型 |
| 5.2.2 路面平整度預(yù)測模型訓(xùn)練及結(jié)果分析 |
| 5.3 路面病害檢測算法 |
| 5.3.1 基本路面病害檢測算法 |
| 5.3.2 改進(jìn)路面病害檢測算法 |
| 5.3.3 路面病害檢測模型訓(xùn)練及結(jié)果分析 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 第6章 路面監(jiān)管平臺設(shè)計與測試 |
| 6.1 路面特征監(jiān)管平臺 |
| 6.2 系統(tǒng)通信測試 |
| 6.2.1 測試環(huán)境介紹 |
| 6.2.2 測試結(jié)果分析 |
| 6.3 監(jiān)管平臺測試結(jié)果 |
| 6.4 本章小結(jié) |
| 總結(jié)與展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 攻讀學(xué)位期間研究成果 |
| 致謝 |
（8）基于線結(jié)構(gòu)光的路面高程測量關(guān)鍵技術(shù)研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 課題研究背景與意義 |
| 1.2 線結(jié)構(gòu)光測量技術(shù)研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 激光條紋中心線提取方法研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 線結(jié)構(gòu)光測量系統(tǒng)標(biāo)定方法研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 路面感知技術(shù)研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.1 接觸式測量法 |
| 1.3.2 非接觸式測量法 |
| 1.4 存在問題 |
| 1.5 本文主要研究內(nèi)容 |
| 第2章 線結(jié)構(gòu)光測量系統(tǒng)設(shè)計 |
| 2.1 線結(jié)構(gòu)光測量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和基本原理 |
| 2.1.1 線結(jié)構(gòu)光測量系統(tǒng)結(jié)構(gòu) |
| 2.1.2 線結(jié)構(gòu)光測量系統(tǒng)基本原理 |
| 2.2 線結(jié)構(gòu)光測量系統(tǒng)設(shè)計 |
| 2.2.1 線結(jié)構(gòu)光測量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計 |
| 2.2.2 測量系統(tǒng)目標(biāo)高度測量原理 |
| 2.3 系統(tǒng)主要器件選型 |
| 2.3.1 激光器 |
| 2.3.2 濾光片 |
| 2.3.3 攝像機 |
| 2.3.4 鏡頭 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第3章 基于二次平滑的激光條紋中心線提取方法研究 |
| 3.1 常見的激光條紋中心線提取方法 |
| 3.1.1 極值法 |
| 3.1.2 中值法 |
| 3.1.3 Hessian矩陣法 |
| 3.2 基于二次平滑的激光條紋中心線提取方法研究 |
| 3.2.1 RIO區(qū)域剪切 |
| 3.2.2 灰度重心法 |
| 3.2.3 初次平滑 |
| 3.2.4 二次平滑 |
| 3.3 激光條紋中心線提取實驗分析 |
| 3.3.1 準(zhǔn)確度分析 |
| 3.3.2 運行時間分析 |
| 3.3.3 穩(wěn)定性分析 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 第4章 路面高程測量系統(tǒng)模型的建立 |
| 4.1 常見的路面高程測量系統(tǒng)模型 |
| 4.1.1 透視投影模型 |
| 4.1.2 解析幾何模型 |
| 4.1.3 路面平整度評價指標(biāo) |
| 4.2 測量系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的建立及參數(shù)優(yōu)化分析 |
| 4.2.1 測量系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的建立 |
| 4.2.2 測量系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的參數(shù)優(yōu)化分析 |
| 4.3 路面高程靜態(tài)測量精度分析 |
| 4.3.1 實驗設(shè)計 |
| 4.3.2 測量結(jié)果 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第5章 車身姿態(tài)對路面高程測量影響的分析及消除 |
| 5.1 車身姿態(tài)對路面高程測量影響的分析 |
| 5.1.1 圖像誤差分析 |
| 5.1.2 車身單自由度姿態(tài)變化對路面高程測量的影響分析 |
| 5.1.3 車身三自由度姿態(tài)變化對路面高程測量的影響分析 |
| 5.2 基于Kriging模型的車身姿態(tài)誤差消除 |
| 5.2.1 代理模型的構(gòu)建 |
| 5.2.2 校驗代理模型精度 |
| 5.3 路面高程動態(tài)實驗驗證 |
| 5.3.1 實驗設(shè)計 |
| 5.3.2 實驗結(jié)果驗證 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 結(jié)論與展望 |
| 1 結(jié)論 |
| 2 創(chuàng)新點 |
| 3 展望 |
| 致謝 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 附錄 |
| 攻讀碩士期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文 |
（9）水泥混凝土整平機動力學(xué)分析及整平控制技術(shù)研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景和意義 |
| 1.2 水泥混凝土整平機動力學(xué)研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 整平機整體結(jié)構(gòu)及路面結(jié)構(gòu)研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 整平機整機-路面動力學(xué)研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 水泥混凝土整平機控制技術(shù)研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.1 液壓控制技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.2 激光控制技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.4 本文主要研究內(nèi)容 |
| 第二章 多剛體動力學(xué)和控制系統(tǒng)基礎(chǔ)理論 |
| 2.1 多剛體系統(tǒng)動力學(xué)基礎(chǔ)理論 |
| 2.1.1 多剛體系統(tǒng)動力學(xué)運動方程 |
| 2.1.2 多剛體系統(tǒng)動力學(xué)建模理論及數(shù)值求解 |
| 2.1.3 ADAMS多剛體系統(tǒng)動力學(xué)基本算法 |
| 2.2 簡諧運動的運動學(xué)特征 |
| 2.3 控制系統(tǒng)基礎(chǔ)理論 |
| 2.3.1 液壓控制系統(tǒng)理論 |
| 2.3.2 PID伺服控制理論 |
| 2.3.3 激光找平技術(shù)理論 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第三章 水泥混凝土整平機系統(tǒng)動力學(xué)模型的建立 |
| 3.1 水泥混凝土整平機模型的簡化和參數(shù)的獲取 |
| 3.1.1 水泥混凝土整平機模型的簡化 |
| 3.1.2 水泥混凝土整平機參數(shù)的獲取 |
| 3.2 水泥混凝土整平機動力學(xué)模型的建立 |
| 3.2.1 ADAMS軟件介紹 |
| 3.2.2 仿真模型建模思路 |
| 3.2.3 絞龍的建模 |
| 3.2.4 刮板的建模 |
| 3.2.5 整平-振動整平板的建模 |
| 3.2.6 激光接收器的建模 |
| 3.2.7 行走裝置的建模 |
| 3.2.8 整機動力學(xué)模型 |
| 3.3 水泥混凝土路面物理模型的建立 |
| 3.4 水泥混凝土整平機-路面系統(tǒng)動力學(xué)模型建立 |
| 3.4.1 激光接收器與整平板升降驅(qū)動參數(shù)的設(shè)置 |
| 3.4.2 整平板振動參數(shù)設(shè)置 |
| 3.4.3 整平機-路面系統(tǒng)動力學(xué)模型的建立 |
| 3.5 整機模型的試驗驗證 |
| 3.6 本章小結(jié) |
| 第四章 水泥混凝土整平機-路面系統(tǒng)動力學(xué)分析 |
| 4.1 路面平整度檢測方法和評價指標(biāo) |
| 4.1.1 路面平整度檢測方法 |
| 4.1.2 路面平整度評價指標(biāo) |
| 4.2 仿真分析的設(shè)定與模型的建立 |
| 4.2.1 MATLAB軟件介紹 |
| 4.2.2 水泥混凝土路面數(shù)學(xué)模型的建立 |
| 4.2.3 仿真分析的設(shè)定 |
| 4.3 整平機-路面系統(tǒng)動力學(xué)的仿真試驗及分析 |
| 4.3.1 行駛速度對路面平整度的影響分析 |
| 4.3.2 振動頻率對路面平整度的影響分析 |
| 4.3.3 激振力對路面平整度的影響分析 |
| 4.3.4 粘結(jié)力對路面平整度的影響分析 |
| 4.4 整平機-水泥混凝土面板平整度試驗研究 |
| 4.4.1 試驗方案和試驗步驟 |
| 4.4.2 試驗數(shù)據(jù)的獲取 |
| 4.4.3 試驗結(jié)果與仿真結(jié)果對比分析 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第五章 水泥混凝土整平機整平控制技術(shù)研究 |
| 5.1 AMESIM仿真軟件簡介 |
| 5.2 激光接收系統(tǒng)定位控制技術(shù) |
| 5.2.1 角位移傳感器控制系統(tǒng) |
| 5.2.2 電動機控制系統(tǒng) |
| 5.2.3 方向控制系統(tǒng) |
| 5.2.4 激光接收器自動升降控制系統(tǒng) |
| 5.3 振動整平板升降液壓系統(tǒng)定位控制技術(shù) |
| 5.3.1 位移傳感器控制系統(tǒng) |
| 5.3.2 液壓缸動力傳動系統(tǒng) |
| 5.3.3 PID控制模型及控制原理 |
| 5.3.4 整平板-振動升降液壓控制系統(tǒng) |
| 5.4 整平機控制系統(tǒng)試驗數(shù)據(jù)分析 |
| 5.4.1 控制電路設(shè)計 |
| 5.4.2 仿真時間和求解器的設(shè)置 |
| 5.4.3 液壓控制系統(tǒng)仿真試驗 |
| 5.4.4 輸入和輸出數(shù)據(jù)的試驗對比分析 |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 第六章 結(jié)論與展望 |
| 6.1 結(jié)論 |
| 6.2 展望 |
| 致謝 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 附錄A |
| 附錄B |
| 附錄C |
| 附錄D |
| 附錄E |
| 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文和取得的學(xué)術(shù)成果 |
（10）瀝青路面平整度評價及預(yù)測研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究綜述 |
| 1.2.1 瀝青路面平整度評價指標(biāo) |
| 1.2.2 瀝青路面使用性能預(yù)測模型 |
| 1.2.3 瀝青路面平整度預(yù)測模型 |
| 1.2.4 研究述評 |
| 1.3 研究內(nèi)容及技術(shù)路線 |
| 1.3.1 研究內(nèi)容 |
| 1.3.2 技術(shù)路線 |
| 第2章 瀝青路面平整度的加權(quán)縱斷面評價方法研究 |
| 2.1 路面平整度概述 |
| 2.2 路面功率譜密度(PSD)與路面平整度分級 |
| 2.2.1 路面功率譜密度(PSD) |
| 2.2.2 路面平整度分級 |
| 2.3 加權(quán)縱斷面(WLD)評價方法 |
| 2.3.1 平整度極限值 |
| 2.3.2 加權(quán)縱斷面(WLP)評價方法概述 |
| 2.3.3 加權(quán)函數(shù)的推導(dǎo) |
| 2.3.4 評價指標(biāo)的驗證 |
| 2.4 加權(quán)縱斷面指標(biāo)評價標(biāo)準(zhǔn) |
| 2.4.1 德國評價標(biāo)準(zhǔn) |
| 2.4.2 我國評價標(biāo)準(zhǔn) |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 第3章 瀝青路面平整度評價實例及對比研究 |
| 3.1 路面平整度傳統(tǒng)評價體系 |
| 3.1.1 路面平整度傳統(tǒng)評價標(biāo)準(zhǔn) |
| 3.1.2 瀝青路面養(yǎng)護(hù)工程劃分 |
| 3.2 依托工程概況 |
| 3.3 路面平整度傳統(tǒng)評價指標(biāo) |
| 3.3.1 功率譜密度等級 |
| 3.3.2 平整度標(biāo)準(zhǔn)差 |
| 3.3.3 國際平整度指數(shù) |
| 3.4 加權(quán)縱斷面平整度評價 |
| 3.4.1 平整度評價結(jié)果 |
| 3.4.2 評價結(jié)果分析與比較 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第4章 瀝青路面平整度影響因素研究 |
| 4.1 瀝青路面平整度影響因素理論研究 |
| 4.1.1 路面病害 |
| 4.1.2 交通荷載 |
| 4.1.3 路齡 |
| 4.1.4 路面結(jié)構(gòu) |
| 4.1.5 路面初始平整度 |
| 4.1.6 環(huán)境影響 |
| 4.2 瀝青路面平整度影響因素變量分析 |
| 4.2.1 因子分析 |
| 4.2.2 聚類分析方法 |
| 4.2.3 統(tǒng)計方法對比 |
| 4.2.4 變量聚類分析評價結(jié)果 |
| 4.3 本章小結(jié) |
| 第5章 瀝青路面平整度的混合效應(yīng)預(yù)測模型研究 |
| 5.1 路面平整度預(yù)測概述 |
| 5.2 平整度預(yù)測模型選擇 |
| 5.3 混合效應(yīng)預(yù)測模型方法研究 |
| 5.3.1 模型基本形式 |
| 5.3.2 模型參數(shù)的選擇 |
| 5.3.3 模型評價方法 |
| 5.3.4 模型建模步驟 |
| 5.4 混合效應(yīng)模型評價結(jié)果與分析 |
| 5.4.1 模型參數(shù)估計與分析 |
| 5.4.2 模型的對比分析 |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 第6章 結(jié)論與展望 |
| 6.1 研究結(jié)論 |
| 6.2 本文創(chuàng)新點 |
| 6.3 研究展望 |
| 致謝 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 在學(xué)期間發(fā)表的論文和科研情況 |
四、路面平整度的監(jiān)測與控制（論文參考文獻(xiàn)）
- [1]三維激光雷達(dá)在公路施工質(zhì)量控制中的應(yīng)用研究[D]. 楊晨輝. 交通運輸部公路科學(xué)研究所, 2021(01)
- [2]基于深度學(xué)習(xí)的路面多特征檢測系統(tǒng)的研究[D]. 黃凱楓. 江蘇科技大學(xué), 2021
- [3]基于移動激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的路面狀況檢測方法研究[D]. 鐘棉卿. 長安大學(xué), 2020(06)
- [4]光纖陀螺線形檢測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法及應(yīng)用研究[D]. 楊丹丹. 武漢理工大學(xué), 2020
- [5]基于多傳感器的路面動態(tài)稱重系統(tǒng)研究[D]. 趙千. 北京科技大學(xué), 2020(01)
- [6]奉云高速分界梁隧道典型病害檢測評估及處治方法研究[D]. 劉曉年. 重慶交通大學(xué), 2020(01)
- [7]基于深度學(xué)習(xí)的路面特征采集及分析系統(tǒng)的研究[D]. 趙雪寒. 江蘇科技大學(xué), 2020(03)
- [8]基于線結(jié)構(gòu)光的路面高程測量關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 楊毅. 西南交通大學(xué), 2020(07)
- [9]水泥混凝土整平機動力學(xué)分析及整平控制技術(shù)研究[D]. 董琴琴. 重慶交通大學(xué), 2020(01)
- [10]瀝青路面平整度評價及預(yù)測研究[D]. 韋威. 重慶交通大學(xué), 2020(02)
標(biāo)簽：平整度論文; mls論文; 光纖陀螺論文; 噪聲傳感器論文; 預(yù)測控制論文;