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公开(公告)号：CN117147405A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311111094.5
申请日：2023-08-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于液膜动态变化的混凝土道面渗透性高通量检测方法，包括：采用基于机器学习的ElasticNet回归方法，建立由液膜下降速度和渗透时间作为模型输入值，混凝土表面孔隙率作为模型输出值的渗透特征关联模型；构造温度、风速、相对湿度、太阳辐射及混凝土表面坡度的修正系数，以此量化环境因素及坡度对液膜下降速度的影响，并对所述渗透特征关联模型进行实时修正；基于修正后的渗透特征关联模型对混凝土道面渗透性进行高通量检测。与现有技术相比，本发明通过建立多环境因素影响下的混凝土道面渗透特征关联模型，以此实现无人化的道面渗透性检测，高效地获取路面服役状态并降低检测成本，同时为道路的养护决策提供数据和指导。
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