【摘 要】
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通过非接触式三维激光表面测试、机器学习,开展基于宏微观纹理特征融合的路面摩擦性能智能预测模型研究.来自俄克拉荷马州的45个测试站点被选取作现场测试平台.利用三维激光
【机 构】
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西南交通大学土木工程学院,道路工程四川省重点实验室,俄克拉荷马州立大学土木与环境工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(52008354),中国博士后科学基金资助项目(2019M663557),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2682020CX65).
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通过非接触式三维激光表面测试、机器学习,开展基于宏微观纹理特征融合的路面摩擦性能智能预测模型研究.来自俄克拉荷马州的45个测试站点被选取作现场测试平台.利用三维激光检测车和GripTester,分别获取行车道轮迹带路面摩擦数据、宏观纹理;利用LS-40三维激光表面分析仪获取集料表面三维微观纹理数据,测算4类微观纹理参数.利用机器学习算法,将路面摩擦与宏微观纹理特征建立联系.综合模型训练与测试,评价路面摩擦性能预测模型的准确率.模型的测试标准差为0.047,测试集R2为0.865.研究结果表明,86.5%的
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