摘要：针对桥梁高墩、梁底等区域检测困难的问题,设计开发了一款基于负压吸附的桥梁病害检测爬壁机器人。针对其自身的吸附稳定性,建立并推导了满足抗滑移和抗倾覆条件下的吸附力指标计算式,据此确定能在各角度壁面实现稳定吸附时机器人所需的最小吸附力。结果表明:为确保机器人可靠工作,吸附模块需提供53.0N的吸附力;结合经验公式给出离心叶轮的初步设计方案并利用Fluent对叶轮流域进行流体力学仿真及响应面优化,建立了由吸附力与扭矩共同构成的评价函数,并给出了函数值最佳时的叶轮设计参数,使吸附模块在满足稳定性的前提下,综合评价函数值较初设方案提升了3.4%;对负压腔进行拓扑优化,综合考虑拓扑优化结果及负压腔气动性能,获得了腔体内加强肋的构造及布置形式,其中与车轮支撑臂相衔接的加劲肋为“八”字形与直线型镂空构造设计;优化后负压腔的最大竖向位移值减小为原模型的18.5%,而质量仅增加了16.9%,加强肋的精准布设效果明显,成功将竖向变形控制在了合理的范围内。最后,利用UTR6180型光敏树脂借助3D打印工艺完成了样机制作,其尺寸约为300mm×280mm×15mm,质量约为1.15kg。将样机置于多工况下进行性能测试,结果表明:本研究设计开发的爬壁机器人可在多种桥梁壁面稳定吸附并行进,不存在打滑、漂移现象。

摘要：图像密集描述旨在为复杂场景图像提供细节描述语句.现有研究方法虽已取得较好成绩,但仍存在以下两个问题:1)大多数方法仅将注意力聚焦在网络所提取的深层语义信息上,未能有效利用浅层视觉特征中的几何信息;2)现有方法致力于改进感兴趣区域间上下文信息的提取,但图像内物体空间位置信息尚不能较好体现.为解决上述问题,提出一种基于多重注意结构的图像密集描述生成方法—MAS-ED (Multiple attention structure-encoder decoder). MAS-ED通过多尺度特征环路融合(Multi-scale feature loop fusion, MFLF)机制将多种分辨率尺度的图像特征进行有效集成,并在解码端设计多分支空间分步注意力(Multi-branch spatial step attention, MSSA)模块,以捕捉图像内物体间的空间位置关系,从而使模型生成更为精确的密集描述文本.实验在Visual Genome数据集上对MAS-ED进行评估,结果表明MASED能够显著提升密集描述的准确性,并可在文本中自适应加入几何信息和空间位置信息.基于长短期记忆网络(Longshort term memory, LSTM)解码网络框架, MAS-ED方法性能在主流评价指标上优于各基线方法.

摘要：为提升钢-混组合梁桥的轻质全装配化和后期更换的便利性,易拆卸螺栓剪力键与UHPC(超高性能混凝土)桥面板的组合方式及其协同工作性能值得探究。设计并制作了两组不同开孔构造的推出试件,研究钢-UHPC组合梁高强螺栓剪力键在竖向剪切荷载作用下的抗剪性能。试验结果表明:钢-UHPC推出试件表现为钢-混界面螺杆的剪断破坏,与钢-普通混凝土推出试件不同的是,破坏时嵌入螺母前方的承压混凝土未出现压碎脱落现象;相比于楔形开孔推出试件,阶梯形开孔构造对UHPC板相对于钢梁接触面的掀起行为具有更好的限制作用,其掀起位移终值比前者降低近14.5%;钢-UHPC比钢-普通混凝土推出试件滑移刚度提升约32.5%。

摘要：本文结合国内几条高等级公路的室内外试验研究结果，分析了影响沥青路面过早破坏的几个因素。

摘要：通过对青海省平安至西宁高速公路沿线自然、人文景观因子的分析 。

摘要：为探究锈蚀钢筋混凝土(RC)桥墩在非正交水平荷载下的抗震性能,设计制作了4个不同加载角度构件进行拟静力实验,并利用OpenSees软件构建非线性有限元纤维模型,分析不同地震动入射角对其地震易损性的影响。结果发现:拟静力实验中,加载角度偏近弱轴,最大侧向力和屈服强度降低,达到最大侧向力的位移和屈服位移减小,极限强度降低,刚度和耗能能力下降,抗震性能减弱,但对位移延性系数影响较小;易损性分析发现:RC桥墩不同破坏状态对应的失效概率随PGA增大而增大。在PGA不变时,相同破坏状态下的失效概率随地震动入射角度由强轴趋向弱轴而增大。所做工作能为锈蚀RC桥墩的地震风险评估提供试验基础。

摘要：场景语义分类是图像理解领域中一个重要的研究方向,涉及到信号处理、模式识别、计算机视觉和认知科学等多学科交叉。场景分类任务中,图像内容描述和分类判决是两大关键问题。图像内容描述力图得到关于场景图像最具判别意义的表示,而分类判决则对训练样本集的图像内容描述学习、训练,并建模得到某类场景图像区别于其他场景类图像的计算模型。目前,很多场景分类方法针对图像内容描述和图像分类进行了深入的研究,对室外人造场景、室外自然场景和室内场景图像进行分类,取得了较好的分类效果。然而,场景图像自身内容上的变化和差异,既会造成同一场景类内对象的差异性,同时也造成不同场景类之间图像的视觉相似性,特别是对于不同的室内场景类。因此,场景语义分类任务十分困难,是计算机视觉和认知心理学领域中一个颇具挑战性的难题。室外图像场景分类研究相对成熟,而室内图像场景分类研究却进展缓慢。本文综述了图像场景语义分类的研究进展,并分析了场景分类算法的性能,指出场景语义分类研究中存在的问题。

摘要：简述了 GTM的设计原理 ,从原材料的选择 ,制定沥青混合料配合比设计方案 ,沥青混合料的性能试验及施工工艺等方面 ,详细介绍了 GTM在河北 3条高速公路上的使用情况。

摘要：基于局部分类精度设计多分类器系统能够有效地提高分类正确率．目前流行的动态分类器选择方法不能充分利用各个基本分类器的信息．在动态分类器选择方法中，局部分类精度最高的基本分类器决定最终的分类结果，其他基本分类器的信息被忽略．提出了一种将局部分类精度变换为分类置信度的方法，从而可以利用度量层分类器融合方法对得到的置信度进行融合．与动态分类器选择方法相比，度量层分类器融合方法能够利用更多的信息，从而能够取得更高的分类正确率．ELENA数据库、UCI数据库和DELVE数据库上的大量实验表明，新方法在分类正确率方面超过动态分类器选择方法大约0．2％～13．6％．

摘要：结构在服役期间经常受到风、地震或车载等激振作用,优化调整结构设计参数来设计结构动力特性以使其避开外部激励对应的卓越频率或高能频带,是提升结构安全性的有效手段.论文针对尺寸约束、频率禁区约束和结构重量最小化的结构动力学优化设计问题,基于Kuhn-Tucker条件和频率对变量的灵敏度,采用泰勒二级展开式推导并建立了结构频率对变量的二阶灵敏度单因子迭代计算方法,利用MATLAB平台编制了计算程序.算例表明比一阶灵敏度算法计算效率高、收敛稳定性强,且修正因子在优化全过程中无需调整,操作更为便利,并给出了单因子的合理取值区间.发现并初步论证了在设计变量未全部到达约束上下界时,'重量不再降低'只能作为最优的必要条件,'高阶频率收敛于频率禁区上限'则应是充要条件,更适合作为收敛判据,其可有力甄别'伪最优'状况.基于数据表征,初步揭示了优化变量的修改主要受频率梯度主导,并发现频率梯度值大小与变量修正幅度大体成反比的变化规律.该研究对结构的抗风、抗震和在役结构的动力加固改造设计均具有重要的理论指导价值和现实意义.