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公开(公告)号：CN119956654A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510301625.X
申请日：2025-03-14
Applicant: 长安大学
IPC: E01C23/09
Abstract: 本发明涉及公路养护技术领域，且公开了一种高速公路养护用的灌缝装置，包括：持握连接机构，所述持握连接机构的底部分别设置有灌缝导流机构和填料抹平机构，所述灌缝导流机构和所述填料抹平机构之间设置有震动渗料机构，且震动渗料机构位于持握连接机构的下方，所述持握连接机构的一侧设置有缝面清理机构。该高速公路养护用的灌缝装置，通过设置的持握连接机构、灌缝导流机构、填料抹平机构、震动渗料机构和缝面清理机构，能够在对路面灌缝时通过灌缝导流机构导入胶料后通过震动渗料机构的不断震动主动加速胶料渗入缝隙内部，提高了渗入速率，保障在胶料冷却凝固前渗入更深的深度。
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公开(公告)号：CN117725368A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410173118.8
申请日：2024-02-07
Applicant: 浙江公路水运工程咨询集团有限公司 , 浙江交科工程检测有限公司 , 西安长安大学工程设计研究院有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种公路边坡位移预测方法，属于公路边坡位移预测技术领域，为了解决现有公路边坡位移监测数据非线性、噪声多、不平稳的特点，导致边坡位移预测精度存在不足的问题，包括：对预设时间段内公路边坡地表位移数据进行预处理，得到预处理后的边坡地表位移数据，进而计算边坡累计位移；利用变分模态分解算法和粒子群算法对边坡累计位移进行分解，得到分解后的若干数据；将分解后的若干数据和预处理后的边坡地表位移数据整理为数据集；利用数据集对边坡位移预测模型进行训练，得到训练好的边坡位移预测模型；根据新输入的边坡地表位移数据，利用训练好的边坡位移预测模型进行边坡位移预测。本发明具有较高的预测精度。
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公开(公告)号：CN114323977B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202111625762.7
申请日：2021-12-28
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种水稳碎石基层的损伤连续测试系统及其测试方法，包括：设置于有机玻璃环境箱中的水稳碎石基层试件，夹持装置用于夹持并支撑水稳碎石基层试件；加载装置包括试验台和双轨压力头，试验台用于承放有机玻璃环境箱，双轨压力头悬置于试验台上方，且双轨压力头与水稳碎石基层试件的承压面抵接以用于给水稳碎石基层试件提供载荷；测量子系统用于获取水稳碎石基层试件的表面散斑和放射性影像并将表面散斑和放射性影像传输至数据处理子系统；传感子系统用于获取水稳碎石基层在损伤连续测试过程中的测试数据并将测试数据传输至数据处理子系统；数据处理子系统连接测量子系统和传感子系统，以用于处理表面散斑、放射性影像和测试数据。
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公开(公告)号：CN115418994B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202211205189.9
申请日：2022-09-29
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种用于沥青路面监控模块的布设方法，涉及路面监控模块的布设方法领域，包括包括如下步骤：步骤一：选择公路上弯道路段、地质不良路段、上下坡路段或者重点路段作为检测路段；步骤二：以沿检测路段延伸方向每间隔100m为一个单位路段，在单位路段中部安装一个太阳能供电系统和一个无线WIFI系统；步骤三：采用道路切割机沿单位路段延伸方向每隔10m横向开设V型槽，然后通过密封机构包覆检测模块后放置在V型槽内，随后密封机构填上方的V型槽填补沥青并压实；步骤四：铺设管道将单位路段的检测模块线路与其对应的太阳能供电系统连接。本发明的布设步骤少，施工简单，并且在其监控模块损坏时易拆装更换。
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公开(公告)号：CN113216148B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110522497.3
申请日：2021-05-13
Applicant: 中建市政工程有限公司 , 中国建筑一局(集团)有限公司 , 长安大学
Abstract: 本发明属于一种承压水地下防空洞坍塌地段桩基施工方法，首先对防空洞进行填充加固，采用钻孔，灌筑粘土，向粘土内注水泥浆，以起到稳固、止水效果。在防空洞外侧进行高压旋喷桩加固，形成密闭的止水帷幕，在桩基施工时采用全程钢护筒护壁，防止塌孔。本发明解决了防空洞地段地基承载力不足、地层透水性强、桩基施工困难的问题。
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公开(公告)号：CN117725368B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410173118.8
申请日：2024-02-07
Applicant: 浙江公路水运工程咨询集团有限公司 , 浙江交科工程检测有限公司 , 西安长安大学工程设计研究院有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种公路边坡位移预测方法，属于公路边坡位移预测技术领域，为了解决现有公路边坡位移监测数据非线性、噪声多、不平稳的特点，导致边坡位移预测精度存在不足的问题，包括：对预设时间段内公路边坡地表位移数据进行预处理，得到预处理后的边坡地表位移数据，进而计算边坡累计位移；利用变分模态分解算法和粒子群算法对边坡累计位移进行分解，得到分解后的若干数据；将分解后的若干数据和预处理后的边坡地表位移数据整理为数据集；利用数据集对边坡位移预测模型进行训练，得到训练好的边坡位移预测模型；根据新输入的边坡地表位移数据，利用训练好的边坡位移预测模型进行边坡位移预测。本发明具有较高的预测精度。
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公开(公告)号：CN117845705A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410010004.1
申请日：2024-01-02
Applicant: 中交基础设施养护集团有限公司 , 长安大学
IPC: E01C23/09 , E01C23/10 , E01C23/22 , B64U10/14 , B64U20/87 , B64U50/19 , B64U60/50 , B64C25/62 , B64U101/31
Abstract: 本发明公开了一种公路养护巡查无人机装置及其方法，属于无人机技术领域，其包括无人机主体、填补机构和维护机构，无人机主体包括机身，基于无人机主体在达成对于公路缺陷情况具体巡查、缺陷发觉功能的同时，通过装配结构的运作，实现填补机构以及维护机构的自动化装配功能，基于实际缺陷情况，装配填补机构或维护机构，在装配填补机构情况下，基于料仓填装对应填料，达成路面填补、喷漆效果，在装配维护机构时，基于翻转机构和调节臂的协同运作，调整夹持驱动机构位置，并基于夹持驱动机构运作，实现螺栓自动化拧紧功能，使得无人机在察觉公路缺陷情况时，能够自动化进行对应维护工作，减少人力物力损耗并提升维护工作的及时性。
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公开(公告)号：CN117198090A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311199949.4
申请日：2023-09-18
Applicant: 长安大学
IPC: G08G1/14 , G08G1/0968
Abstract: 本发明涉及交通管理技术领域，且公开了一种基于大数据的智慧交通管理系统及方法，车库信息统计模块对车库周边信息数据及内部车位信息数据进行统计，由车辆调度模块根据车库内部停车需求量对车库周边实际车流量进行适当调配，通过停车路径分析模块对车库内部的空车位进行筛选，并进行分析，由车位优先推荐模块进行计算出车位优先推荐指数，并推荐最优停车位，通过车位定位模块对最优车位进行定位，最终由人机交互模块匹配最优车位的最短路径，与最优车位的位置信息发送至车辆定位系统的终端，能快速定位距离短、停车时间短的车位，并给出合理化、智能化的停车路径规划，有效解决了停车所造成的交通堵塞的问题，还节省了车主停车的时间。
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公开(公告)号：CN115662166A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211137920.9
申请日：2022-09-19
Applicant: 长安大学 , 河北省高速公路京雄管理中心
IPC: G08G1/0967 , G08G1/0968 , G08G1/01 , H04W4/44
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶数据处理方法和自动驾驶交通系统，其应用于路侧和/或车端，包括：S1：利用多元融合感知方法获取当前交通环境；S2：对当前交通环境中的交通参与者进行识别，并对交通参与者的行动轨迹进行预测，得到预测结果；S3：根据当前交通环境以及预测结果，构建当前交通环境下的自动驾驶车辆的决策模型和约束规则；S4：确定自动驾驶车辆决策模型的包络区间；S5：利用数据驱动方法，确定包络区间的乘客评价模型；S6：判断乘客评价模型是否为目标乘客评价模型，若是，进入步骤S7；否则返回步骤S2；S7：利用乘客评价模型优化自动驾驶车辆的决策模型和约束规则，并发送至自动驾驶车辆。
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公开(公告)号：CN115662166B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202211137920.9
申请日：2022-09-19
Applicant: 长安大学 , 河北省高速公路京雄管理中心
IPC: G08G1/0967 , G08G1/0968 , G08G1/01 , H04W4/44
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶数据处理方法和自动驾驶交通系统，其应用于路侧和/或车端，包括：S1：利用多元融合感知方法获取当前交通环境；S2：对当前交通环境中的交通参与者进行识别，并对交通参与者的行动轨迹进行预测，得到预测结果；S3：根据当前交通环境以及预测结果，构建当前交通环境下的自动驾驶车辆的决策模型和约束规则；S4：确定自动驾驶车辆决策模型的包络区间；S5：利用数据驱动方法，确定包络区间的乘客评价模型；S6：判断乘客评价模型是否为目标乘客评价模型，若是，进入步骤S7；否则返回步骤S2；S7：利用乘客评价模型优化自动驾驶车辆的决策模型和约束规则，并发送至自动驾驶车辆。
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