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期刊信息/Journal information
中国公路学报
中国公路学报

马建

双月刊

1001-7372

glxb@chd.edu.cn

029-82334387

710064

西安市南二环路中段长安大学内

中国公路学报/Journal China Journal of Highway and TransportCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是中国公路学会主办的公路交通行业最权威的学术性刊物，主要刊载道路工程、桥隧工程、筑路机械工程、汽车与汽车运输经济与工程经济等专业的应用技术及理论性文章，并适当报道有关公路交通的新技术、新材料、新工艺以及国内外重大学术活动、工程建设及科技动态信息等。
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    钢结构工程高强度螺栓微小松动视觉检测方法研究

    姚志东陈志华刘红波卢佳祁...
    125-141页
    查看更多>>摘要：基于计算机视觉的螺栓松动检测方法中,一类是通过对连接节点图像进行透视矫正并分析螺栓轮廓边缘直线角度的变化以及时发现微小的松动缺陷.然而,目前这类方法在图像矫正和螺栓轮廓边缘检测的可靠性方面还有较大的改进空间.为此,针对钢结构螺栓连接节点,提出了基于深度学习的螺栓松动视觉检测方法.首先,基于YOLOv5检测螺栓目标.针对螺栓感兴趣区域(RoI),基于鲁棒性较高的Attention U-Net提取螺栓轮廓边缘直线.为了提高螺栓目标检测精度,目标检测模型应设定较低置信度阈值以保证目标无漏检,再通过螺栓RoI提取的边缘直线数量筛除伪螺栓.使用透视变换法对节点图像进行矫正,变换所需的参考点是根据螺栓检测框之间空间移动后的相交关系 自动定位的.最后,根据矫正图像中的螺栓轮廓边缘直线计算螺栓角度,通过检测螺栓和基准螺栓之间的角度差异判断松动情况.研究结果表明:螺栓目标检测的AP值为0.97;螺栓轮廓边缘检测的准确率、召回率和F1的均值分别为0.846、0.807与0.825,且在多种复杂背景干扰下具有较高的鲁棒性;伪螺栓筛除法可过滤掉99.82％的伪螺栓目标;提出的图像矫正法适用于常见的多种螺栓排列形式的连接节点;当松动判别阈值仅为2.8°时,螺栓松动检测的准确率可达99.7％.该方法在大型钢结构螺栓连接节点自动化运维方面具有较好的应用前景.

    桥梁工程螺栓微小松动检测计算机视觉与深度学习连接节点目标检测轮廓边缘直线检测透视矫正

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    融合机器视觉与区间仿射算法的桥梁结构影响线实测研究

    周云张路遥胡锦楠郝官旺...
    142-151页
    查看更多>>摘要：影响线是桥梁结构状态评估的重要指标.传统影响线实测方法依赖车辆称重系统(WIM)和接触式传感器,存在使用成本高、效率低、风险大、阻碍交通等问题.为实现"无需接触式传感"、"无需封闭交通"、"无需车辆称重系统"的智能桥梁检测,提出了 一种融合机器视觉与区间仿射算法的桥梁结构影响线实测方法.该方法首先利用机器视觉技术获取多工况的桥梁测点动态位移响应;其次,根据车辆出厂信息建立其轴重区间矩阵并通过区间仿射算法计算多工况的影响线区间;最后,采用支持向量机(SVM)从影响线区间中识别桥梁真实影响线.将该方法应用于野外实际桥梁试验,通过控制标定车辆的载重和行驶速度获取多工况的位移响应数据以评估该方法的性能.结果表明:该方法能够有效地从影响线区间中识别桥梁真实影响线,混合工况下影响线的识别相对误差为8.48％;影响线的识别相对误差随车速的增大而增大,在车速分别10、20、30 km·h-1工况下,影响线的识别相对误差分别为9.22％、10.23％、12.38％.提出的桥梁影响线实测方法具有非接触、高精度、经济灵活等优势,可有效突破现有接触式桥梁影响线实测方法的技术局限,具有较好的工程应用前景.

    桥梁工程桥梁影响线机器视觉区间仿射算法车桥耦合

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    融合加速度与计算机视觉实测车致响应的梁桥损伤识别方法

    吴桐唐亮周丰力张玉丹...
    152-167页
    查看更多>>摘要：基于结构振型相关参数的损伤识别方法对振型的空间分辨率具有较高要求.为了改进计算机视觉技术在桥梁结构全场振型提取和损伤识别方面的不足,同时充分利用SHM系统各类传感器采集的丰富数据,提出了 一种基于计算机视觉和有限数量加速度传感器实测桥梁在移动荷载作用下响应的损伤识别方法.首先,通过理论推导研究了损伤前后任意边界条件单跨梁在移动集中力作用下的位移响应,并从理论角度分析了局部刚度损伤引发的结构位移响应和振型改变.在此基础上,提出了 一种通过测量少量测点的计算机视觉位移和加速度响应,提取可表征结构真实状态的多阶高空间分辨率振型的方法,所得振型的空间分辨率取决于移动荷载速度和位移采样频率.根据所提取振型的特点,提出了一种多阶全场模态曲率面积差加权融合的结构损伤识别参数,该参数可以直接利用损伤前后该单元前后节点的模态转角求得.为了验证所提出的方法,开展了实验室简支梁模型在不同速度和大小的移动荷载作用下的多工况损伤识别试验.试验结果表明,所提出的方法可以通过计算机视觉和有限数量的加速度传感器实现模型梁全场振型提取,且该振型与测点加速度模态分析得出的结果相符,空间分辨率可达模型梁跨径的1/6 000～1/3 000.此外,所提出的损伤识别指标在不同工况下能够准确地识别损伤位置,即使损伤前后的移动荷载大小和速度存在差异,该指标也能较准确地定位损伤.

    桥梁工程损伤识别计算机视觉模态曲率全场振型

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    基于原子力显微技术的热再生混合料中新旧沥青融合程度量化指标和方法

    李明宸刘黎萍邢成炜黄威棋...
    168-182页
    查看更多>>摘要：厂拌热再生混合料中新旧沥青的融合程度对再生混合料设计及性能均有重要影响,目前已有较多学者开展了融合程度的量化研究,但现有量化方法在应用时大多需采用化学试剂对再生沥青进行抽提回收,这无疑会破坏混合料中新旧沥青真实的融合状态.基于原子力显微技术直接针对热再生混合料试件提出一种量化新旧沥青真实融合程度的方法.为此,首先在沥青层面探究了利用原子力显微技术中得到的力学、化学指标量化沥青融合程度的可行性,发现在单一沥青层面,DMT模量指标与宽带点光谱量化得到的羰基指数与沥青老化及融合特征相关性较好;接着选取DMT模量和羰基指数指标建立了完全混溶再生沥青纳观性能的预估方程;然后,在混合料层面利用不同来源的沥青对量化指标的适用性进行了检验,发现相较于羰基指数,采用DMT模量指标量化再生混合料中新旧沥青融合程度的误差更小;最后,基于该指标在混合料层面初步给出了直接量化厂拌热再生混合料中新旧沥青融合程度的方法;并以3种旧料掺量的再生混合料为例,对量化方法的应用进行了介绍.

    路面工程新旧沥青融合程度峰值力定量纳米力学模式纳米红外光谱技术热再生沥青混合料DMT模量羰基指数预估方程

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    氧化锌/膨胀蛭石复合材料组分协同增效延缓沥青老化行为研究

    张恒龙段海辉罗尧
    183-196页
    查看更多>>摘要：为揭示氧化锌/膨胀蛭石(ZnO/EVMT)复合材料改性剂组分协同增效作用及其对沥青老化行为的影响规律,以推动新型复合材料改性剂及其改性沥青材料的研究和应用,进而提高沥青路面的耐老化性能和延长路面服役寿命,采用均相沉淀法在相同工艺条件下制备了单一ZnO粒子、单一EVMT、单一ZnO粒子复配单一EVMT(ZnO+EVMT,成分比例与ZnO/EVMT复合材料一致)和ZnO/EVMT复合材料并探究了其组分间作用特征,然后从沥青的物理性能、流变性能、化学官能团指数和分子量等方面探明了ZnO/EVMT复合材料对沥青老化行为的影响规律.结果表明:采用均相沉淀法合成的ZnO/EVMT复合材料可实现ZnO粒子和EVMT在微纳米尺度上有序复合,组分间的相互作用削弱了ZnO粒子的团聚效应并提高了ZnO粒子的分散性及其与EVMT之间的均匀性;ZnO/EVMT复合材料的紫外光吸收能力优于ZnO+EVMT和EVMT;此外,ZnO/EVMT复合材料与沥青形成了剥离型相结构,且ZnO/EVMT改性沥青具有良好的储存稳定性.因此,ZnO/EVMT复合材料的微观结构及其改性沥青的基本性能分别优于单一组分和复配改性剂及其改性沥青,其组分具有协同增效作用.最终,ZnO/EVMT复合材料改性沥青在室内短期热氧老化、长期热氧老化和长期紫外老化后均表现出较低的物理和流变性能老化指数、生成了较少的含氧官能团产物以及更低的大分子含量,故ZnO/EVMT复合材料可有效延缓沥青的老化行为.

    路面工程改性沥青老化性能氧化锌/膨胀蛭石复合材料协同增效

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    基于CPTU测试的高速公路扩建地基软土参数空间变异性研究

    王才进武猛杨洋何欢...
    197-208页
    查看更多>>摘要：为研究改扩建工程新老路地基软土的空间变异性,对连云港—淮安(连淮)高速公路扩建工程的新老路地基进行孔压静力触探(CPTU)测试,使用地质统计学对区域范围内的锥尖阻力进行插值预测,对插值结果进行独立验证,使用插值结果对新老路地基软土的超固结比(O C R)、不排水抗剪强度Su和压缩模量Es进行计算分析,并对新老路地基的沉降进行计算.研究结果表明:所建立的地质统计学模型能够准确预测新老路地基土体的锥尖阻力,其独立验证结果的相关系数R2大于0.87;新老路地基表层土体的OCR较大,老路地基土体的OCR明显大于新路地基;Su主要分布在0～300 kPa,总体随深度的增加而增加,局部能达到300 kPa以上;Es主要分布在0～20 MPa,Es随深度的增加而增大,整体上老路地基的Es大于新路地基;新老路地基的沉降主要集中在深度0～7 m,新老路地基的差异沉降较大,最大能达到1 130 mm.使用地质统计学基于有限的勘察资料对区域范围内的新老路地基软土的工程特性进行分析研究,对改扩建工程的设计具有重要意义.

    路基工程软土CPTU测试改扩建工程地质统计学沉降计算

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    刚性桩-半刚性桩-土工格栅增强路基承载及影响参数

    邓友生李文杰冯忠居张克钦...
    209-218页
    查看更多>>摘要：刚性桩-半刚性桩-土工格栅是加固路基工程的一种有效方法,与传统桩网结构路基相比,桩-土相互作用更为复杂.为分析其承载特性,尤其是刚性桩桩身长度、桩径、桩间距和土工加筋材料及其种类对路基沉降和桩土应力比的影响规律,研究了复合路基加固优化设计方案,开展了在静力荷载下的室内模型试验和有限元方法理论计算.研究结果表明:刚性桩和半刚性桩的承载力均主要由侧摩阻力分担,但侧摩阻力发挥程度存在一定差异;路堤上部荷载在刚性桩-半刚性桩-土工格栅加固路基中沿中心桩体向边缘桩体传递,沿路堤行车方向向路堤横断面方向扩散;桩顶平面土体沉降在横断面上呈"W"分布,刚性桩能够显著减少其桩顶位置土体沉降量;在一定范围内,增加刚性桩的桩身长度、增大桩径、减小桩间距,能够减小7.12％～35.96％的路基土体变形和路基总沉降量,并提高路堤承载能力;在路堤中设置土工加筋材料,其与碎石垫层协同工作,可协调荷载在路基中重新分配,使其内部应力分布更为均衡;与土工格栅相比,土工格室具有三维立体结构,对减小路基内部土体沉降和调节荷载传递有更好的效果.在实际工程中,应根据上部荷载和地质条件,合理设计桩身长度、桩径和桩间距,选用合适的横向加筋体.

    路基工程桩顶沉降模型试验土工格室有限元分析影响参数

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    智能网联卡车编队领航车驾驶人驾驶能力需求综述

    伍毅平赵子龙倪鹏
    219-238页
    查看更多>>摘要：智能网联卡车编队在减少人力成本、节省燃料消耗、提高运输效率等方面具有较大优势,是未来货物运输发展的新趋势.领航车驾驶人作为在智能化和网联化背景下出现的新兴角色,对于保障智能网联卡车编队安全平稳运行至关重要.通过对大量文献、标准规范以及企业调研结果的系统梳理,综述了智能网联卡车编队领航车驾驶人驾驶能力需求研究现状.首先,介绍了卡车编队系统架构、自动化分级标准和驾驶模式等智能网联卡车编队概况.然后,归纳了卡车编队行驶场景的组成要素种类,总结了超出车辆设计运行范围的边界场景,以此为基础分析了各边界场景下领航车驾驶人的能力需求.其次,论述了卡车编队不同功能对应领航车驾驶人的作用和职责.最后,以传统卡车驾驶人和自动驾驶卡车安全员的基本驾驶能力需求为基准,结合边界场景和编队功能对应的特殊驾驶能力需求,汇总获得卡车编队领航车驾驶人在理论知识、实操技能和生心理状态方面的需求,并对比分析了不同驾驶阶段下驾驶人能力需求差异.综述结果有助于更加科学合理地开展智能网联卡车编队领航车驾驶人的遴选、培训和考核.

    交通工程智能网联综述卡车编队领航车驾驶人驾驶能力

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    基于组合间距策略的自适应车辆队列纵向控制

    李永福王兴全黄龙旺黄鑫...
    239-252页
    查看更多>>摘要：针对车辆队列被外部车辆换道超车的场景,外部车辆与队列中的车辆存在异质性,不同车辆适用的间距策略也存在差异性.此外,不同的车辆队列间距策略在道路适应性、车辆队列系统稳定性和串稳定性等方面均存在优势和缺陷.基于此提出一种基于组合间距策略的智能网联车辆队列控制方法,以优化队列车辆的间距.现有的协同/分布式队列控制方法大多基于精确的车辆动力学模型,这要求获得完整的车辆动力学先验知识,并进行非线性-线性模型的转换.然而,在实践中获取精确的先验知识信息往往具有挑战性,且在车辆间进行信息交互的过程中,不可避免地会产生通信时延.因此,在考虑网络环境通信时延的基础上,提出了一种基于自适应积分滑模车辆队列控制器的分布式后向控制方案,该方案可以在线识别和估计未知参数,从而解决三阶车辆节点动力学模型中参数不确定性影响系统稳定性的问题.在设计的积分滑模面中,采用饱和函数替代传统滑模面的符号函数,进一步解决了控制结果中容易出现抖振的问题.然后,利用Lyapunov-Krasovskii定理和无穷范数进行了组合间距策略和间距策略切换下车辆队列系统的内部稳定性和串稳定性分析.最后,通过与现有控制算法进行仿真比较分析,验证了所提出的控制策略和算法的有效性.

    交通工程自适应积分滑模控制组合间距策略智能网联汽车间距策略切换车辆队列控制通信延时

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    城市多模式交通大模型MT-GPT:点线面的分层技术与应用场景

    周臻顾子渊曲小波刘攀...
    253-274页
    查看更多>>摘要：城市多模式交通系统是一个高度复杂而多元的交通网络,旨在有效地满足城市内人员、货物和服务的流动需求.多模式交通系统复杂性源于许多因素,包括不同交通模式间的耦合性,交通需求和供应之间复杂的相互作用,以及开放、异质和自适应交通系统的固有随机特性.因此,理解和管理这样一个复杂系统是一个非常复杂且困难的任务.随着交通以及其他领域多源大数据可获取性的增加,计算机硬件算力的增强,以及机器学习模型的飞速发展,大模型的概念被许多领域应用与实践,包括计算机视觉、自然语言处理等.将大模型的概念应用于交通领域,提出了一种根据交通拓扑结构分层"点线面"的多模式交通大模型框架(Multimodal Transportation Generative Pre-trained Transformer,MT-GPT),旨在为复杂多模式交通系统中的多方位决策任务提供数据驱动的大模型.考虑到不同交通模式的特征,探讨了实现这一概念框架的核心技术及其整合方式,构思了适配交通的大模型数据范式与改进的分层多任务学习、分层联邦学习、分层迁移学习与分层Transformer框架.最后,通过搭建"任务岛"与"耦合桥"的框架讨论了这样一个多模式交通大模型框架在"点线面"3层大模型框架下的应用案例,从而为多尺度的多模式交通规划、网络设计、基础设施建设和交通管理提供智能化的支持.

    交通工程多模式交通大模型交通管理与决策Transformer多任务学习联邦学习迁移学习

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