摘要：VMA是沥青混合料重要的设计参数,对混合料的高温和抗裂性能均有重要影响,对其进行精准预估是道路行业的关键问题之一。对数种VMA预估模型的精准性进行了评估。首先介绍了当前所用的4种VMA预估模型(Hudson模型、沈士蕙模型、Inoue模型和Yu模型)。其次,基于已公开发表刊物上的5位其他研究者的沥青混合料数据(共计126组),采用不同模型对所选取的沥青混合料进行了VMA预估。最后,从精确度和准确度两个方面,对不同模型的预估结果进行了对比分析,并从VMA影响因素的完备性、预估方法的理论性等方面,分析了不同模型预估结果差异性的原因。结果表明:(1)所有预估模型对不同来源数据的预估精准度均表现出非一致性。所有模型对刘红瑛数据的预估效果均较好,而对Foreman数据的预估效果则均较差,说明当前所有模型对影响VMA大小的因素(如油石比、压实功等)还未能充分考虑;(2)Yu模型是基于颗粒堆积理论推导得到的,理论基础较强,对大部分所选数据预估结果的精确度和准确度均较好,而Hudson模型的预估精准度是最差的,沈士蕙模型和Inoue模型预估的精准度介于二者之间。建议通过纳入油石比、压实功等其他VMA影响因素、优化颗粒形状指标等手段,进一步提升VMA模型的预估精准度,使其更好地指导沥青混合料设计。

摘要：为探究外掺剂类型对SMA沥青混合料高温性能的影响,采用马歇尔设计法设计了玄武岩纤维SMA-13、木质素纤维SMA-13和复掺抗车辙剂与木质素纤维的SMA-13沥青混合料.采用车辙试验、单轴贯入试验对3种沥青混合料进行短期及长期高温性能试验.试验结果表明:短期老化中相较于传统的木质素纤维SMA-13沥青混合料,抗车辙剂的掺入可以有效提高SMA-13沥青混合料的高温稳定性能.长期老化中复掺抗车辙剂和木质素纤维沥青混合料的长期耐高温性能较差,高温稳定性随着时间的增长而迅速衰减,玄武岩纤维的掺入,可以大幅改善沥青混合料的长期耐高温性能.本文研究成果可为SMA-13沥青路面外掺剂的选用提供技术参考,具有较好的应用价值.

摘要：配网电压异常数据检测过程易受到动态数据的影响,导致数据检测精准度较低。为了解决该问题,提出了基于循环神经网络的配网电压异常数据检测方法。在分析循环神经网络结构的基础上,以电压误差标准值为依据,构建电压异常数据检测模型。使用归一化处理方式训练模型,获取异常数据集。在标注数据后,计算线路两端节点电压,并将其与预设置的偏差进行对比,完成对异常数据的检测。由实验结果可知,该方法检测准确率和召回率最大值分别为0.991和0.90,说明使用该方法检测精准度较高。

摘要：通过评估电网脆弱线路来寻找薄弱环节,能够很好地防止事故发生。针对目前配电网脆弱线路辨识方法辨识能力差,难以精准确定全部脆弱线路的问题,利用加权潮流熵提出了一种辨识方法。利用加权潮流熵对转移增量进行计算,根据计算结果得到脆弱性评估指标,分析不同指标的权重,通过得到的脆弱性评估指标进行电网线路辨识分析,判断是否为脆弱线路。实验结果表明,基于加权潮流熵的配电网脆弱线路辨识方法能够很好地检测出脆弱线路的电流波动振幅,通过得到电流加权潮流熵分析电流波形是否为正弦波,确定脆弱线路,在10次测试中,检测成功率为100%,具有极高的实际应用价值。