| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-29页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-26页 |
| 1.2.1 压实质量检测方法 | 第14-16页 |
| 1.2.2 智能压实检测方法 | 第16-21页 |
| 1.2.3 高精度定位的研究现状 | 第21-24页 |
| 1.2.4 沥青路面压实区域温度的监控方法 | 第24-25页 |
| 1.2.5 基于云服务的智能压实研究现状 | 第25-26页 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 | 第26-29页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第26-27页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第27-29页 |
| 第二章 压实质量监控参数的确定及监控方法研究 | 第29-42页 |
| 2.1 路面压实工艺 | 第29-31页 |
| 2.1.1 路基压实工艺 | 第29页 |
| 2.1.2 沥青路面压实工艺 | 第29-30页 |
| 2.1.3 路面连续压实的要求 | 第30-31页 |
| 2.2 压实过程监控参数 | 第31-35页 |
| 2.2.1 路面压实监控模型 | 第31-32页 |
| 2.2.2 轨迹和遍数监控 | 第32-33页 |
| 2.2.3 速度监控 | 第33页 |
| 2.2.4 温度监控 | 第33-34页 |
| 2.2.5 压实度监控 | 第34-35页 |
| 2.3 压实过程的技术控制参数 | 第35页 |
| 2.4 基于云服务的压实质量监控方法 | 第35-40页 |
| 2.4.1 总体方案 | 第35-37页 |
| 2.4.2 数据采集 | 第37-38页 |
| 2.4.3 数据传输 | 第38-39页 |
| 2.4.4 数据处理 | 第39页 |
| 2.4.5 机群协调 | 第39页 |
| 2.4.6 云展示 | 第39-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第三章 基于物联网云平台的压实过程质量监控系统硬件设计 | 第42-60页 |
| 3.1 系统目标 | 第42-43页 |
| 3.2 压实过程质量监控系统的构建 | 第43-49页 |
| 3.2.1 压实过程质量监控系统架构 | 第44-46页 |
| 3.2.2 系统物理结构 | 第46页 |
| 3.2.3 平台功能模块设计 | 第46-47页 |
| 3.2.4 系统数据流程 | 第47-49页 |
| 3.3 系统机群环境搭建 | 第49-57页 |
| 3.3.1 组网方案 | 第49-51页 |
| 3.3.2 通信协议的设计 | 第51-52页 |
| 3.3.3 硬件系统 | 第52页 |
| 3.3.4 物联网网络数据传输主机 | 第52-53页 |
| 3.3.5 机群数据传输模块 | 第53-54页 |
| 3.3.6 GPS定位模块 | 第54-55页 |
| 3.3.7 3G通讯模块 | 第55页 |
| 3.3.8 软件系统 | 第55-57页 |
| 3.4 机群协调策略 | 第57-59页 |
| 3.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 压实过程中碾压遍数的检测方法与算法研究 | 第60-90页 |
| 4.1 压实遍数监控方法 | 第60-61页 |
| 4.1.1 压实遍数监控原理 | 第60-61页 |
| 4.1.2 压实遍数监控指标 | 第61页 |
| 4.2 高精度定位算法研究 | 第61-67页 |
| 4.2.1 GPSRTK基本原理 | 第61-62页 |
| 4.2.2 RTK基本算法 | 第62-64页 |
| 4.2.3 RTK优化算法 | 第64-67页 |
| 4.3 高精度定位试验 | 第67-82页 |
| 4.3.1 试验内容 | 第67页 |
| 4.3.2 试验设备 | 第67-68页 |
| 4.3.3 试验方法 | 第68页 |
| 4.3.4 试验现场 | 第68-69页 |
| 4.3.5 结果分析 | 第69-82页 |
| 4.4 碾压遍数在线监控试验 | 第82-89页 |
| 4.4.1 试验路段概况 | 第82页 |
| 4.4.2 试验内容 | 第82-83页 |
| 4.4.3 试验设备与方法 | 第83-84页 |
| 4.4.4 工程试验现场 | 第84-85页 |
| 4.4.5 结果分析 | 第85-89页 |
| 4.5 本章小结 | 第89-90页 |
| 第五章 压实过程中压实度的在线检测方法研究 | 第90-109页 |
| 5.1 压实度的检测方法 | 第90-91页 |
| 5.1.1 压实度的定义 | 第90页 |
| 5.1.2 压实度的检测方法 | 第90-91页 |
| 5.2 压实度的检测原理 | 第91-92页 |
| 5.3 压实度采集系统设计 | 第92-95页 |
| 5.3.1 信号采集点的确定 | 第92页 |
| 5.3.2 压实度检测方案 | 第92-93页 |
| 5.3.3 压实度传感器选型 | 第93页 |
| 5.3.4 压实度信号采集模块 | 第93-94页 |
| 5.3.5 压实度采集系统 | 第94-95页 |
| 5.4 基于LabVIEW的压实度采集系统设计 | 第95-97页 |
| 5.4.1 系统功能分析 | 第95页 |
| 5.4.2 数据采集模块 | 第95-96页 |
| 5.4.3 信号处理 | 第96-97页 |
| 5.4.4 辅助功能 | 第97页 |
| 5.5 基于谐波法的压实度试验 | 第97-99页 |
| 5.5.1 试验内容 | 第97页 |
| 5.5.2 试验方案 | 第97-98页 |
| 5.5.3 试验现场 | 第98-99页 |
| 5.6 压实度检测模型的建立 | 第99-108页 |
| 5.6.1 压实过程中振动信号分析 | 第99-100页 |
| 5.6.2 压实过程中跳振信号分析 | 第100-101页 |
| 5.6.3 室外压实试验分析 | 第101-105页 |
| 5.6.4 室内压实试验分析 | 第105-107页 |
| 5.6.5 压实过程中压实度检测模型的建立 | 第107-108页 |
| 5.7 本章小结 | 第108-109页 |
| 第六章 压实区域温度的动态监控方法研究 | 第109-140页 |
| 6.1 旋转式区域温度监控方法 | 第109-110页 |
| 6.2 温度传感器参数设计 | 第110-112页 |
| 6.2.1 系统相关参数 | 第110-111页 |
| 6.2.2 电机选型 | 第111-112页 |
| 6.3 传感器结构设计 | 第112-114页 |
| 6.4 旋转式区域温度采集系统设计 | 第114-119页 |
| 6.4.1 温度检测系统 | 第114-115页 |
| 6.4.2 红外温度传感器选型 | 第115-116页 |
| 6.4.3 温湿度传感器选型 | 第116-117页 |
| 6.4.4 风速传感器的选型 | 第117页 |
| 6.4.5 温度采集硬件系统 | 第117-119页 |
| 6.5 旋转式区域温度的监控系统设计 | 第119-120页 |
| 6.5.1 温度采集流程 | 第119页 |
| 6.5.2 系统软件结构层设计 | 第119-120页 |
| 6.6 温度补偿预测模型的建立 | 第120-125页 |
| 6.6.1 温度补偿算法现状 | 第121-122页 |
| 6.6.2 融合粒子群的改进神经网络温度补偿算法原理 | 第122-125页 |
| 6.7 红外测温补偿试验 | 第125-130页 |
| 6.7.1 温度测试系统组成 | 第125-127页 |
| 6.7.2 试验内容 | 第127页 |
| 6.7.3 试验现场 | 第127-130页 |
| 6.8 红外测温补偿预测模型的验证 | 第130-139页 |
| 6.8.1 红外测温影响因素分析 | 第130-131页 |
| 6.8.2 红外测温主因素的优选 | 第131-134页 |
| 6.8.3 红外测温多因素交互试验 | 第134-136页 |
| 6.8.4 红外测温预测模型验证 | 第136-139页 |
| 6.9 本章小结 | 第139-140页 |
| 第七章 压实过程云服务方法的研究 | 第140-153页 |
| 7.1 基于云服务的压实过程质量监控系统功能需求 | 第140-141页 |
| 7.2 云服务的基本概念与模型 | 第141-144页 |
| 7.2.1 云分析角色与特性 | 第141页 |
| 7.2.2 云交付模型 | 第141-143页 |
| 7.2.3 云部署架构 | 第143-144页 |
| 7.3 压实过程质量监控系统交互设计 | 第144-146页 |
| 7.4 压实过程质量监控云展现的功能试验 | 第146-152页 |
| 7.5 本章小结 | 第152-153页 |
| 结论与展望 | 第153-156页 |
| 结论 | 第153-154页 |
| 创新点 | 第154页 |
| 展望 | 第154-156页 |
| 参考文献 | 第156-164页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第164-165页 |
| 致谢 | 第165页 |