| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-11页 |
| 第1章引言 | 第11-21页 |
| 1.1课题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1国外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2国内研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3论文研究内容 | 第17-21页 |
| 第2章粗骨料形态高效测量平台的软硬件设计及对比 | 第21-35页 |
| 2.1粗骨料形态高效测量平台的硬件设计 | 第21-26页 |
| 2.1.1测量平台的硬件结构 | 第21-23页 |
| 2.1.2关键器件的选型 | 第23-26页 |
| 2.2粗骨料形态高效测量平台的软件设计 | 第26-30页 |
| 2.2.1步进电机及螺旋杆的运动控制过程 | 第26-28页 |
| 2.2.2测量平台的软件控制过程及界面显示 | 第28-30页 |
| 2.3粗骨料形态高效测量平台的对比 | 第30-33页 |
| 2.4本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章粗骨料棱角性及表面纹理表征方法的研究 | 第35-57页 |
| 3.1粗骨料三维棱角性表征方法的研究 | 第36-41页 |
| 3.1.1粗糙度法 | 第36-37页 |
| 3.1.2球面度法 | 第37-39页 |
| 3.1.3拟合椭球法 | 第39-41页 |
| 3.2粗骨料二维棱角性表征方法的研究 | 第41-48页 |
| 3.2.1拟合椭圆法 | 第41-46页 |
| 3.2.2外接圆法 | 第46页 |
| 3.2.3凸多边形法 | 第46-48页 |
| 3.3粗骨料三维测量表面纹理表征方法的研究 | 第48-51页 |
| 3.3.1Z平面体积差法 | 第48-49页 |
| 3.3.2三维分形维数法 | 第49-50页 |
| 3.3.3面算术平均高度法 | 第50-51页 |
| 3.4粗骨料二维测量表面纹理表征方法的研究 | 第51-56页 |
| 3.4.1凸度法 | 第52页 |
| 3.4.2二维分形维数法 | 第52-53页 |
| 3.4.3线算术平均高度法 | 第53-56页 |
| 3.5本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章粗骨料棱角性及表面纹理表征方法的实验研究 | 第57-87页 |
| 4.1粗骨料实验方案设计 | 第57-61页 |
| 4.1.1粗骨料洛杉矶磨耗实验 | 第57-59页 |
| 4.1.2粗骨料空隙率实验 | 第59-61页 |
| 4.2粗骨料三维棱角性表征方法的实验研究 | 第61-67页 |
| 4.2.1三维棱角性与磨耗时间的相关性分析 | 第61-63页 |
| 4.2.2三维棱角性与空隙率的相关性分析 | 第63-65页 |
| 4.2.3三维棱角性与球形度的相关性分析 | 第65-67页 |
| 4.3粗骨料二维棱角性表征方法的实验研究 | 第67-78页 |
| 4.3.1拟合椭圆法的实验验证 | 第68-73页 |
| 4.3.2二维棱角性表征方法的对比实验研究 | 第73-76页 |
| 4.3.3不同仪器测量二维棱角性的对比实验研究 | 第76-77页 |
| 4.3.4二维与三维棱角性表征方法的对比实验研究 | 第77-78页 |
| 4.4粗骨料三维测量表面纹理表征方法的实验研究 | 第78-81页 |
| 4.5粗骨料二维测量表面纹理表征方法的实验研究 | 第81-84页 |
| 4.6本章小结 | 第84-87页 |
| 第5章基于骨料形态的自然堆积空隙率预测模型的构建 | 第87-101页 |
| 5.1形态参数选取 | 第87-89页 |
| 5.2仿真参数设置及异形颗粒构建 | 第89-91页 |
| 5.3神经网络预测模型的构建 | 第91-94页 |
| 5.4空隙率预测结果分析 | 第94-100页 |
| 5.4.1BP神经网络与Elman神经网络预测结果分析 | 第94-98页 |
| 5.4.2预测空隙率的修正 | 第98-100页 |
| 5.5本章小结 | 第100-101页 |
| 第6章总结与展望 | 第101-103页 |
| 6.1总结 | 第101-102页 |
| 6.2展望 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-109页 |
| 致谢 | 第109-111页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第111页 |