三轴移动载荷对半刚性路面性能影响分析

为研究多轴车辆移动载荷对半刚性路面性能影响规律,针对半刚性路面的特点,依据弹性层状体系理论,将半刚性路面的沥青层、半刚性基层、半刚性底基层及土基层按线弹性考虑,建立了半刚性路面的三维有限元分析模型,分析了车辆三轴移动载荷对半刚性路面性能影响。结果表明,3轴载荷作用下路面应力变化与车辆轴数有关,当车桥依次驶过路面时,路面应力出现3次突变,沥青层三向压应力、半刚性基层和底基层的垂直压应力、横向拉应力和水平拉应力均增大,最大拉应力出现在半刚性基层和底基层结合处;前轴驶过时轮迹带中心区域各层的横向剪应力最大,后轴驶过时轮迹带边缘区域各层的横向剪应力最大,最大值出现在沥青层底部;中轴驶过时路面各层的水平剪应力最大,最大值也出现在沥青层底部。因此,设计路面结构时,半刚性基层和半刚性底基层应选取抗弯和抗拉强度较高的材料,并应加强沥青面层的抗剪强度。     

应力吸收层沥青混合料的低温抗裂性能

通过对自主研发的Sampave等3种改性沥青结合料和不同级配的应力吸收层沥青混合料进行低温弯曲和低温蠕变试验,分析沥青结合料和矿料级配对应力吸收层沥青混合料低温抗裂性能的影响.结果表明:自主研发的Sampave特种改性沥青混合料具有优良的低温抗裂性能,但单一改性剂SBR改性沥青并不能达到应力吸收层沥青结合料的性能要求;矿料4.75 mm、0.075 mm筛孔通过率对其低温抗裂性能影响较敏感.     

高速超宽带系统中频谱优化方法的研究

脉冲波形设计和频谱控制是超宽带通信系统解决频谱共存和相互干扰问题的关键。提出了基于最小面积准则(LAC)的频谱优化方法,并将其应用在正交脉冲调制超宽带系统中。该系统由多条并行发送支路组成,每条支路利用正交脉冲进行脉冲位置调制(PPM)与脉冲形状调制(PSM)相结合的调制。仿真结果表明:利用LAC优化的结果和最小均方误差准则(MMSE)相比更符合FCC的要求,不仅能提高频谱利用率,还能实现对频谱的灵活控制。     

重钙混化工艺条件的优化试验研究

研究了磷矿粉和磷酸混合化成制重过磷酸钙的工艺条件 ,得出了最优的工艺条件 ,即在试验用磷矿和磷酸的前提下 ,混化最优工艺条件为 :①磷酸质量分数 (P2 O5) 45 % ,酸温 80～ 90℃ ,②磷酸质量分数 (P2 O5) 46% ,酸温 80℃ ,③磷酸质量分数 (P2 O5) 48% ,酸温 60℃ ,三者磷酸过量系数均为 10 0 % ,可获得一级品以上的重钙和87.2 2 %～ 95 .46%的磷矿分解率。其中磷酸质量分数临界值为 46%。     

一种基于路网的多源聚合距离Skyline查询算法

基于路网距离的多源Skyline查询在地图服务中广泛使用,但现有的Skyline查询方法对于复杂的路网距离计算效率低下,并且随着查询点数量的增加查询结果集变得过于庞大,无法为用户提供精简有效的查询结果。为了提高查询结果的有效性和查询效率,提出一种基于最小聚合距离的倒排索引Skyline查询算法,该算法对道路网建立QG-tree索引,提高聚合距离的计算效率;同时对兴趣点集建立倒排索引,结合剪枝策略对兴趣点进行检索,减少聚合距离计算和支配判定的开销,有效地提高查询效率。在真实道路网上的实验表明,所提出的算法效率比现有算法DSR和N3S快1~3个数量级,可以有效地处理道路网环境下多源Skyline查询问题。     

基于Petri网的并发事件流程模型修复分析

目前,流程模型可以从大量的事件日志中挖掘出来,以重放大多数的日志.但是,少数偏离流程模型的日志亦是有效的,为了使事件日志与流程模型更加拟合,模型修复是一个很好的方法.提出了基于Petri网的并发事件流程模型修复分析方法.首先,找到事件日志与流程模型的最优对齐,筛选出用于修复的并发事件;其次,利用提出的重构子流程的修复方法,对筛选得到的并发事件进行重构;最后,根据算法嵌入到原始模型中以实现模型修复,并通过一个具体实例说明了该方法的合理有效性.修复后的模型可以完全重放给定的事件日志,并且能够避免因循环造成的多余行为的发生,同时也在最大程度上保留了原始模型的使用价值.     

基于多季相Sentinel-2影像的白洋淀湿地信息提取

白洋淀湿地是华北平原上重要的浅水湖泊湿地,对雄安新区绿色发展具有重要的生态价值。对白洋淀高度异质化的景观格局进行分类,能够为白洋淀湿地资源的遥感监测提供指导意义。针对湿地季节变化的特点,对白洋淀每个季节选取一期具有代表性的Sentinel-2影像,采用分类与回归树（CART）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）3种常用的机器学习分类器对15种季相组合实验方案进行分类,分析不同季相遥感影像及其组合对白洋淀湿地信息提取的优劣。结果表明：相较于使用单一季相影像分类,多季相影像的组合能够显著提高分类精度,春&夏季相组合能够得到最优的分类效果,相对单季影像总体分类精度提高了10.9%~25.5%,Kappa系数提高了0.09~0.29;SVM分类器的分类表现较为稳定,能够得到最高的平均分类精度,CART分类器在处理高维特征的能力不如随机森林和SVM;不同特征类型对湿地信息提取的贡献度从高到底依次是红边光谱特征、传统光谱特征、缨帽变换特征、主成分分析特征、纹理特征。实验成果能为湿地信息的遥感识别提供依据。     

改进U-Net型网络的遥感图像道路提取

目的 遥感图像道路提取在城市规划、交通管理、车辆导航和地图更新等领域中发挥了重要作用,但遥感图像受光照、噪声和遮挡等因素以及识别过程中大量相似的非道路目标干扰,导致提取高质量的遥感图像道路有很大难度。为此,提出一种结合上下文信息和注意力机制的U-Net型道路分割网络。方法 使用Resnet-34预训练网络作为编码器实现特征提取,通过上下文信息提取模块对图像的上下文信息进行整合,确保对道路的几何拓扑结构特征的提取;使用注意力机制对跳跃连接传递的特征进行权重调整,提升网络对于道路边缘区域的分割效果。结果 在公共数据集Deep Globe道路提取数据集上对模型进行测试,召回率和交并比指标分别达到0.847 2和0.691 5。与主流方法U-Net和CE-Net（context encoder network）等进行比较,实验结果表明本文方法在性能上表现良好,能有效提高道路分割的精确度。结论 本文针对遥感图像道路提取中道路结构不完整和道路边缘区域不清晰问题,提出一种结合上下文信息和注意力机制的遥感道路提取模型。实验结果表明该网络在遥感图像道路提取上达到良好效果,具有较高的研究和应用价值。     

基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法

针对极低信噪比（LSNR）情况下暗弱运动目标和背景噪声的强度难以区分的问题,提出了一种基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法,总体上采用将时域检测与空域跟踪的过程联合、迭代进行的新型策略。首先,在检测过程中计算检测窗口内信号片段与已经提取的背景估计特征的差别;然后,在跟踪过程中运用动态规划算法保留使得轨迹能量累积最大的轨迹;最后,自适应地调整下一检测过程中被保留轨迹的检测器阈值参数,使该轨迹内的像素能以更宽容的策略被保留到下一检测跟踪阶段。实验测试结果表明,所提算法可以在1%~2%的虚警率和约70%的检测率下探测到低至0 dB的暗弱运动目标。可见该算法可有效改善对LSNR暗弱目标的检测能力。     

基于跨语言神经主题模型的汉越新闻话题发现方法

针对汉越跨语言新闻话题发现任务中汉越平行语料稀缺,训练高质量的双语词嵌入较为困难,而且新闻文本一般较长导致双语词嵌入的方法难以很好地表征文本的问题,提出一种基于跨语言神经主题模型（CL-NTM）的汉越新闻话题发现方法,利用新闻的主题信息对新闻文本进行表征,将双语语义对齐转化为双语主题对齐任务。首先,针对汉语和越南语分别训练基于变分自编码器的神经主题模型,从而得到单语的主题抽象表征;然后,利用小规模的平行语料将双语主题映射到同一语义空间;最后,使用K-means方法对双语主题表征进行聚类,从而发现新闻事件簇的话题。实验结果表明,所提方法相较于面向中英文的隐狄利克雷分配主题改进模型（ICE-LDA）在Macro-F1值与主题一致性上分别提升了4个百分点与7个百分点,可见所提方法可有效提升新闻话题的聚类效果与话题可解释性。