季冻区沥青路面横向裂缝分布规律研究

半刚性基层沥青路面非荷载型裂缝大量存在,特别是在季冻区,沥青路面的横向裂缝形成原因、形态特征和发育扩展情况更复杂,对路面的寿命和服务水平产生重要影响.在哈尔滨绕城高速公路西环段选择典型路段,对其横向开裂情况进行连续六年观测后,分析了横向裂缝演化规律,指出裂缝间距服从对数正态分布.建立的模型对沥青路面裂缝主动控制具有启发...     

基于改进YOLOX的轻量化交通监控目标检测算法

交通目标检测技术是道路交通管理部门进行交通流量监测、安全管控等核心工作的重要技术之一。面对大量的交通监控视频数据,需要使用检测速度更快、精度更高、占用计算资源更少的交通目标检测技术。为了满足这一需求,根据YOLOX算法和PP-LCNet网络,提出了一种面向交通监控场景的轻量型交通目标检测算法PL-YOLO。使用基于PP-LCNet改进的网络作为目标检测器的主干特征网络,使用深度可分离卷积代替YOLOX中的普通卷积,降低模型运算过程中的复杂度;根据交通监控场景下的车辆分布密集且尺寸小的特点,添加SimAM注意力机制模块,聚焦于更有意义的特征图像。实验结果表明,相对于YOLOX-s模型,改进后的PL-YOLO检测精度提升1.89个百分点,模型大小降低了54%,FPS从20.88帧/s提升到26.68帧/s。     

气相中乙醇对水吸收CO_2过程界面对流的影响

考察了在气相中加入少量乙醇对水吸收CO2过程中液相界面对流的影响。采用粒子成像测速仪(PIV)测定了这一气体吸收过程中液体瞬时流场。通过对液体流场信息进行处理,得到了不同条件下速度和湍动能的数据及其分布;根据流场内速度和湍动能及其分布结构,定量分析了气相中加入乙醇对气液传质过程界面对流的影响,发现气相中乙醇的加入导致了局部Marangoni效应,很大程度上增大了界面附近的对流,为促进气液传质提供了依据。     

再生混凝土氯离子渗透性能及龄期衰减系数分析

氯离子的侵蚀会引起混凝土结构内部钢筋的锈蚀。通过分析混凝土中两种不同氯离子时变扩散模型以及两者之间的转换关系,利用不同暴露龄期的再生混凝土自然扩散试验数据研究水灰比、暴露龄期等因素对再生混凝土中氯离子时变扩散性能的影响。分析结果表明:由表观扩散系数与表观龄期衰减系数建立的表观时变扩散模型和由瞬时扩散系数与瞬时龄期衰减系数建立的瞬时时变扩散模型均能较好地表征再生混凝土结构中氯离子侵蚀规律,且两者之间存在一定的转换关系;当水灰比从0.45增大至0.6时,再生混凝土的表观龄期衰减系数m和瞬时龄期衰减系数n分别减少和;再生混凝土的m值比普通混凝土高10%～166%、n值比普通混凝土高8%～190%;不同混凝土的瞬时龄期衰减系数n均大于表观龄期衰减系数m。     

鼓泡塔中低浓度表面活性剂对CO2吸收传质系数的影响（英文）

The effect of different surfactants (n-octyltrimethylammonium bromide (OTABr), sodium dodecyl benzene sulfonate (SDBS) and Tween 80) with different critical micelle concentrations (CMC) on the CO2 absorption into aqueous solutions in a bubble column is analyzed in the present work. The presence of these surfactants in-creased the gas–liquid interfacial area, and decreased the liquid phase mass transfer coefficient, but with signif-icant different extent. The results indicated that the CMC can be a key parameter affecting the mass transfer of CO2 absorption into a dilute aqueous solution of a surfactant. Sardeing's model was used to fit the experimental data successfully by re-correlating the parameters.     

面向路侧交通监控场景的轻量车辆检测模型

针对路侧交通监控场景和智能交通管控需要,提出轻量型的车辆检测算法GS-YOLO,解决现有模型检测速度慢、占用内存多的问题.GS-YOLO借鉴GhostNet思想将传统卷积分为两步,利用轻量操作增强特征,降低模型的计算量.在主干特征提取网络中引入注意力机制,对重要信息进行选择,提高模块的检测能力.另外参考SqueezeN...