摘要：湖沥青和岩沥青作为天然沥青改性剂在高温稳定性、耐久性、抗老化性能、抗剥落性以及沥青路面再生利用方面有着诸多聚合物改性剂不可比拟的优点而越来越受到关注。由于我国规范路面设计模型基本以静力模型为主,但路面在移动车轮荷载作用下表现出的力学性能与静力模型中的力学性能存在较大差别,路面设计方法与路面实际受力状况不符。为使天然改性沥青得到更好的推广应用,对湖沥青与岩沥青改性沥青混合料动态模量进行试验研究,在级配AC-13条件下,对湖沥青、岩沥青改性沥青混合料及基质沥青混合料进行动态模量以及主曲线对比分析研究。

摘要：随着甘肃省高速公路运营时间的增加,黄土地区隧道出现地表变形、衬砌变形破坏、隧道路面开裂等病害,洞顶的大面积灌溉和降雨是诱发隧道病害的主要原因之一。以往学者探讨了水在非饱和黄土中的渗透规律,并对黄土饱和或非饱和状态变形和强度规律进行了研究,但并未考虑在灌溉或降雨条件下水土的共同作用,无法描述黄土湿陷和增湿过程变形特性。本文在黄土结构性参数的基础上,总结了黄土结构性参数随含水率的增加而减小的规律,解释了渗透作用对黄土结构性破坏的机理。同时,结合黄土的二元地质结构,对长期灌溉和降雨过程隧道渗流场进行模拟,探讨了地表灌溉引发黄土隧道病害的渗流分布,探讨了灌溉引发黄土隧道病害的机理。

摘要：在道路工程建设过程中，道路软基处理尽可能早期进行，有充分的间隔时间使软基达到沉降稳定后方可进行填土施工。以下本人就道路软基处理的方法做些介绍。

摘要：本文基于中国机器人及人工智能大赛试题,设计了一种智能家居助老机器人系统,该系统STC8A8K64S4A12281/PWM系列单片机为核心控制部分,自主开发应用控制程序,能够完成环境监测、并通过检测结果自主控制或语言交互控制智能家居等辅助老人生活自理的工作。该系统经验证,运行良好,可以实现检测环境烟雾、光照度和温湿度,并实现智能控制的要求,培养了学生创新实践能力。

摘要：众所周知,我国正处于工业快速发展的时代。在此时代背景下,传感器设备在当前工业设备控制系统中的应该也越来越广泛和深入。传感器在判断所使用设备的准确性和精确性等方面起到过关键作用。然而,以前所使用的传统传感器因其体积大、可靠性差和稳定性不足等缺点给设备测量带来了极为严重的后果。因此,传感器控制系统设计时就应针对这些不足进行改善,而单片机的特点刚好可以解决这些问题。本文在分别阐述了传感器和单片机技术特点的基础上,详细阐述了传感器设计中单片机技术的应用。

摘要：对于如何提高单片机应用系统可靠性,首先应该建立单片机应用系统非常可靠的设计材料模型,然后在进行多项归纳提高单片机应用系统的可靠性,从而不断提高软件技术和方法,列举出实体例子。

摘要：针对无人机搭建可见光传感器进行茶叶长势、病害等监测中因飞行高度影响图像分辨率的问题,本文提出了一种改进的残差密集网络(Residual dense network,RDN)用于无人机茶叶图像超分辨率重建。针对无人机茶叶图像纹理复杂的特点,以RDN为基线网络,在其结构中引入了残差组(Residual group,RG)模块,将多个残差通道注意力模块(Residual channel attention block,RCAB)组合在一起,通过引入注意力机制来区别对待不同的通道,关注无人机茶叶图像高频细节信息,从而提高网络的表征能力;同时设计了一个卷积长跳跃结构,利用带有卷积的远程跳跃连接,动态调整经过残差密集块(Residual dense block,RDB)后特征的权重,更好地利用无人机茶叶图像的分层特征信息,从而提升超分辨率重建图像的质量。实验结果表明,本文改进的RDN网络在无人机茶叶图像测试集上相较于其他算法表现更优,超分辨率重建后的图像具有更高的峰值信噪比和结构相似度,在4倍超分的情况下分别达到36.03 dB和0.9132,能够为茶叶智能化监测研究提供支持。

摘要：以揭示固体火箭发动机在飞行条件下绝热层的异常烧蚀特性为目的,针对小过载、长作用时间条件下大长径比流道的发动机开展了三维两相流场的数值模拟研究,详细分析了发动机内流道内不同区域的颗粒聚集特征,并结合发动机失效部位处绝热层的烧蚀形貌进行了失效模式分析,针对性地提出了改进措施。研究结果表明:(1)不同过载条件下发动机内颗粒聚集和分布状态受过载大小和发动机流道结构共同作用且影响规律复杂,所引起的绝热层异常烧蚀模式和机理不同,特别是小过载长作用时间条件下的异常烧蚀需要引起设计者重视。(2)颗粒聚集在绝热层表面的换热或冲蚀都将引起绝热层局部烧蚀加剧,形成的"凹坑或凹槽"烧蚀形貌会造成颗粒的二次聚集效应,进而加剧烧蚀过程。(3)通过增加发动机旋转动作和局部绝热层加厚,可以提高发动机的飞行安全性。

摘要：为了实现对故障轴承的特征提取和对故障特征的准确分类,该文提出了应用小波包变换与改进的多元最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合进行滚动轴承故障模式识别的方法.首先,利用小波包对滚动轴承振动信号进行分解和重构,并构造特征向量;然后,针对传统的单个核函数不能兼顾学习能力和泛化能力的缺点,提出了应用混合核函数对多元LS-SVM进行改进的算法;最后,将特征向量作为输入,分别应用于常用核函数和基于混合核函数的多元LS-SVM对滚动轴承故障类型进行仿真判别对比实验.结果证明了所设计方法的有效性.