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Using FFT-based data processing techniques to characterize asphaltic concrete mixtures.

机译：使用基于FFT的数据处理技术来表征沥青混凝土混合物。

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摘要

In many computer applications, there is a need to match (reference) two images or two curves. For referencing images, several algorithms have been developed.; In principle, these algorithms can be also used for referencing non-image data. However, as our analysis shows, for these methods to be successful for data referencing, we must modify these methods.; As a case study for data referencing, we consider the problem of characterizing asphaltic concrete mixes. This problem is an important practical case of a general problem of analyzing viscoelastic materials. A natural way to test the quality of a pavement is to send signals with different frequencies through the pavement and compare the results with the signals passing through an ideal pavement. For this comparison, we must determine how, for the corresponding mixture, the elasticity E depends on the frequency f in the range from 0.1 to 105 Hz. It is very expensive to perform measurements in high frequency area (above 20 Hz). To avoid these measurements, we can use the fact that for most of these mixtures, when we change a temperature, the new dependence changes simply by scaling. Thus, instead of performing expensive measurements for different frequencies, we can measure the dependence of E on moderate frequencies f for different temperatures, and then combine the resulting curves into a single "master" curve. In this thesis, we present several algorithms that automate this "combination".
机译：在许多计算机应用中，需要匹配（参考）两个图像或两个曲线。为了参考图像，已经开发了几种算法。原则上，这些算法也可以用于引用非图像数据。但是，正如我们的分析表明，要使这些方法成功进行数据引用，我们必须修改这些方法。作为数据参考的案例研究，我们考虑表征沥青混凝土混合物的问题。该问题是分析粘弹性材料的一般问题的重要实际案例。测试人行道质量的一种自然方法是通过人行道发送不同频率的信号，并将结果与​​通过理想人行道的信号进行比较。为了进行比较，我们必须确定弹性E对于相应的混合物如何取决于频率f的范围（从0.1到105 Hz）。在高频区域（20 Hz以上）进行测量非常昂贵。为了避免进行这些测量，我们可以利用这样的事实，即对于大多数这些混合物，当我们改变温度时，新的依赖性仅通过缩放就可以改变。因此，代替对不同频率进行昂贵的测量，我们可以测量E对不同温度在中等频率f上的依赖性，然后将所得曲线合并为一条“主”曲线。在本文中，我们提出了几种使这种“组合”自动化的算法。

著录项

  • 作者

    Adidhela, Joseph E.;

  • 作者单位

    The University of Texas at El Paso.;

  • 授予单位 The University of Texas at El Paso.;
  • 学科 Computer Science.; Engineering Civil.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2004
  • 页码 75 p.
  • 总页数 75
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 自动化技术、计算机技术;建筑科学;
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