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公开(公告)号：CN119722842A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411787435.5
申请日：2024-12-06
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种集料数字图像生成方法、装置、电子设备及存储介质，属于图像处理技术领域，其中，该集料数字图像生成方法包括：获取目标集料对应的集料真实图像集，将所述集料真实图像集作为图像生成模型的输入；将所述图像生成模型的输出确定为所述目标集料对应的集料数字图像集；其中，所述图像生成模型是基于infoGAN‑L模型训练得到，所述infoGAN‑L模型是基于将infoGAN模型的生成器激活函数替换为LeakyReLU函数得到的。本发明提高了目标集料对应的集料数字图像集的生成效率、质量和多样性，进而提高了后续进行集料形态特征研究的可靠性。
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公开(公告)号：CN116283001B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202310129486.8
申请日：2023-02-16
Applicant: 武汉轻工大学 , 武汉理工大学 , 湖北聚海环境科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种磷石膏基再生集料及其制备方法和应用，属于道路建筑材料技术领域。该磷石膏基再生集料，每100重量份的原料包括如下组分：煅烧磷石膏49.64～60.28份，矿渣7.09～14.23份，硅酸盐水泥3.55～10.67份，氢氧化钠0.36～0.71份，水28.37～28.47份。本发明通过多种材料的复配，有效利用了各组分间的协同作用，原材料种类少、磷石膏占比大、成型工艺简便高效，制备的磷石膏基再生集料仅需自然条件养护且养护周期短、强度高，能够大量应用于道路建设中，具有显著的经济性、环保性和综合性能。
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公开(公告)号：CN118898419A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410975473.7
申请日：2024-07-19
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种沥青路面病害评价方法及装置，属于道路工程技术领域，其中，该方法包括获取沥青路面上的路面使用性能数据和路面结构性能数据，从而可以根据路面使用性能数据，得到路面使用性能指数，然后可以根据路面结构性能数据，得到路面结构性能指数，进而可以根据路面使用性能指数和路面结构性能指数，确定沥青路面综合性能评价结果，所以可以通过路面使用性能指数和路面结构性能指数对沥青路面进行检测和评价，得到沥青路面综合性能评价结果，提高了路面评价的准确性。
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公开(公告)号：CN117871253A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410010878.7
申请日：2024-01-03
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明涉及一种黏弹性泊松比的确定方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取路面样芯，对所述路面样芯进行试验获取不同温度下的多组试验数据；基于弹性‑黏弹性原理对黏弹性泊松比定义式推导得到黏弹性泊松比初始表达式；基于建立的黏弹性力学模型分析所述黏弹性力学模型的蠕变响应表达式；结合所述黏弹性泊松比初始表达式和所述蠕变响应表达式推导黏弹性泊松比时域表达式；根据所述多组试验数据和所述黏弹性泊松比时域表达式绘制不同温度下黏弹性泊松比变化曲线。本发明以实际路面样芯进行试验获取多组试验数据，通过弹性‑黏弹性原理、黏弹性力学模型推导出简洁、准确的黏弹性泊松比时域表达式，绘制黏弹性泊松比变化曲线了解变化规律。
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公开(公告)号：CN116876285A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310748916.4
申请日：2023-06-21
Applicant: 武汉理工大学 , 湖北聚海环境科技有限公司
IPC: E01C7/34 , E01C3/04 , E01C3/00 , G06F30/13 , G06F30/23 , G06T17/20 , G16C60/00 , G06F111/10 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F113/26
Abstract: 本发明公开了一种基于装配式磷石膏基层的沥青路面结构及其设计方法。该路面结构设计方法首先以磷石膏基材作为路面基层，拟定沥青路面结构；根据沥青路面设计规范和公路交通量，初步确定沥青路面结构中各结构层的厚度；选取沥青路面结构中的结构层以及相应结构层的厚度作为x个因素n个水平进行正交实验，计算得到路面结构设计指标；对路面结构设计指标进行极差分析和方差分析，确定路面结构力学性质的主要影响因素及不同厚度结构层的较优组合，并判断主要影响因素的显著性水平；最后根据极差分析和方差分析结果，选择满足路面结构性能的各结构层的最优厚度组合，从而获得基于装配式磷石膏基层的最佳沥青路面结构，具有很好的推广应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116678718A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310611122.3
申请日：2023-05-26
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明提供了一种沥青疲劳寿命的预估方法及系统，该方法包括：在制备沥青标准试件后，将制备好的沥青标准试件放置在DSR的平行盘上，进行在不同应力下的应力幅值扫描实验，将制备好的沥青标准试件放置在所述平行盘上，基于所述应力幅值扫描实验选择控制应力，进行在不同间隙尺寸下的应力控制时间扫描实验，根据疲劳损失概念确定所述沥青标准试件的疲劳寿命，构建沥青疲劳寿命预估模型。本发明提出的沥青疲劳寿命预估模型考虑了DSR间隙尺寸对沥青疲劳寿命影响，进一步提高了沥青疲劳寿命预估的准确性。
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公开(公告)号：CN116283001A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310129486.8
申请日：2023-02-16
Applicant: 武汉轻工大学 , 武汉理工大学 , 湖北聚海环境科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种磷石膏基再生集料及其制备方法和应用，属于道路建筑材料技术领域。该磷石膏基再生集料，每100重量份的原料包括如下组分：煅烧磷石膏49.64～60.28份，矿渣7.09～14.23份，硅酸盐水泥3.55～10.67份，氢氧化钠0.36～0.71份，水28.37～28.47份。本发明通过多种材料的复配，有效利用了各组分间的协同作用，原材料种类少、磷石膏占比大、成型工艺简便高效，制备的磷石膏基再生集料仅需自然条件养护且养护周期短、强度高，能够大量应用于道路建设中，具有显著的经济性、环保性和综合性能。
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公开(公告)号：CN115825411A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211501883.5
申请日：2022-11-28
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G01N33/42
Abstract: 本发明涉及一种裂缝尺寸的评价方法，包括：基于第一检测设备获取存在裂缝的待测路段的弯沉值，并根据弯沉值的预设波动范围确定弯沉影响范围，并基于预先拟合的表面裂缝深度与弯沉影响范围的关系确定待测路段的第一表面裂缝深度；根据第一表面裂缝深度和弯沉值确定的待测路段结构层的回弹模量，并基于预先拟合的表面裂缝宽度和表面裂缝深度与回弹模量的关系确定待测路段的第一表面裂缝宽度；基于第一检测设备获取待测路段的弯沉盆指标，基于预设的表面裂缝宽度与弯沉盆指标的关系确定第二表面裂缝宽度；根据第一表面裂缝宽度与第二表面裂缝宽度的差异性对表面裂缝进行评价。本发明可全面掌握裂缝病害的发展情况以及路面现存结构性能的情况。
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公开(公告)号：CN118520570B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410971516.4
申请日：2024-07-19
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种弯沉盆参数确定方法、装置、道路检测设备、介质及产品，属于道路工程技术领域，其方法包括：基于探地雷达获取待测路段中任一点的弯沉盆评价指标实时值；将弯沉盆评价指标实时值输入至弯沉盆参数预测模型中，获得弯沉盆参数预测值；其中，弯沉盆参数预测模型是基于参考路段中参考点对应的至少一个弯沉盆参数值和弯沉盆评价指标值训练获得的；至少一个弯沉盆参数值由落锤式弯沉仪确定，弯沉盆评价指标值由探地雷达确定。本发明仅需探地雷达获得弯沉盆评价指标实时值即可对弯沉盆参数进行预测，提高了弯沉盆参数的确定效率。
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公开(公告)号：CN118586067A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410633496.X
申请日：2024-05-21
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明涉及一种道路表面裂缝深度反算方法、系统、设备及存储介质，属于道路工程技术领域，其中，该方法包括：根据采集的道路芯样材料对道路进行分层，并测量道路各层的厚度和相对介电常数；根据所述道路各层的厚度和相对介电常数建立无损道路三维模型，并基于所述无损道路三维模型建立不同裂缝深度的三维纵向表面裂缝模型；对所述三维纵向表面裂缝模型进行正演模拟得到不同裂缝深度的雷达检测剖面图；对所述不同裂缝深度的雷达检测剖面图进行拟合得到裂缝深度反算公式，并结合雷达检测数据计算道路表面裂缝深度。本发明对道路芯样进行分析建立裂缝深度反算公式，结合裂缝深度反算公式和雷达检测数据确定道路表面裂缝发展深度。
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