本文是为大家整理的公路路面主题相关的10篇毕业论文文献，包括5篇期刊论文和5篇学位论开云 开云体育文，为公路路面选题相关人员撰写毕业论文提供参考。
摘要：近年来,我国的高速公路工程快速发展,作为交通运输业当中的主要内容,也对具体施工具有了更高的要求.在本文中,将就高速公路路面施工工艺及质量控制进行了一定的研究.
摘要：社会经济的稳定增长进一步推动了我国交通行业的发展进程,我国高速公路工程规模越来越大,在很大程度上方便了人们的出行。高速公路工程涉及的施工内容比较多,每个施工环节之间存在一定的连接性,其中路面垫层施工技术是高速公路工程施工的重要组成部分,可以对高速公路起到很好的加固作用。在具体的施工过程中,需要做好每个环节的对接工作,任何环节出现问题都会影响路面垫层施工质量,从而降低高速公路运行的稳定性和安全性。文章对高速公路工程路面垫层的质量要求进行了说明,阐述了部分垫层施工问题,主要对路面垫层施工技术要点进行了较为详细的论述。
摘要：结合实际情况,在分析高速公路路面水稳基层施工要求的基础上,分别从水稳基层试验施工、材料拌和运输施工以及摊铺和碾压施工等多方面,详细地论述了速公路路面水稳基层技术的实践要点.希望可以给相关工程提供参考.
摘要：结合实际情况,对高速公路路面微表处养护施工技术进行研究,首先阐述了沥青微表处技术的特点,其次在讨论微表处胶乳改性剂选择内容基础上,详细地探讨了路面微表处养护施工技术的实践要点.希望能为相关工程提供参考.
摘要：以某山区公路工程为例,分析了路面积水主要形成原因,然后提出了增设急流槽与开云 开云体育排水设施等相关解决措施.同时经过实践表明,其增强了山区公路路面排水能力,彻底解决了公路路面积水问题.
7.[学位论文]基于机器学习组合模型的四川省高速公路路面性能预测方法研究
封面 声明 中文摘要 英文摘要 目录 第 1 章 绪 论 1.1 研究背景与意义 1.2 裂缝图像识别技术研究现状 1.2.1 裂缝图像预处理技术研究现状 1.2.2 裂缝图像分割技术研究现状 1.2.3 裂缝图像分类技术研究现状 1.3 本论文研究内容及章节安排 1.3.1 研究内容 1.3.2 论文章节安排 1.4 本章小结 第 2 章相关技术及概述 2.1 深度学习技术相关知识 2.1.1 深度学习 2.1.2 卷积神经网络 2.2 图像分割相关知识 2.2.1 传统图像分割相关知识 2.2.2 基于深度学习的图像分割相关知识 2.3 本章小结 第 3 章公路路面裂缝图像预处理技术研究 3.1 引言 3.2 公路裂缝图像特点 3.3 裂缝图像预处理技术 3.3.1 灰度校正 3.3.2 图像增强 3.4 裂缝图像预处理技术改进与创新 3.4.1 改进的阴影移除算法 3.4.2 路标线 章基于生成对抗网络的裂缝图像分割模型 4.1 引言 4.2 生成对抗网络框架 4.3 生成对抗网络模型实现 4.3.1 生成器网络 4.3.2 判别器网络 4.3.3 网络组合 4.3.4 生成对抗网络损失函数及模型训练 4.4 实验设计与结果分析 4.4.1 实验环境 4.4.2 数据集介绍 4.4.3 评价指标 4.4.4 模型训练参数设置 4.4.5 实验分析 4.5 本章小结 第 5 章基于卷积神经网络的裂缝图像分类模型 5.1 引言 5.2 公路路面裂缝图像类型 5.3 卷积神经网络分类算法框架 5.4 卷积神经网络分类算法实现 5.4.1 特征提取模块 5.4.2 分类器模块 5.5 实验设计与结果分析 5.5.1 数据集介绍 5.5.2 评价指标 5.5.3 模型训练优化及参数设置 5.5.4 实验结果分析 5.6 本章小结 结论与展望 本文工作总结 未来工作展望 致 谢 参考文献 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果
