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龙图腾网恭喜河北工业大学申请的专利基于声固耦合的道路时空压实质量巡检方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119643703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510159836.4，技术领域涉及：G01N29/04；该发明授权基于声固耦合的道路时空压实质量巡检方法及系统是由王雪菲;李家乐;李向东设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于声固耦合的道路时空压实质量巡检方法及系统在说明书摘要公布了：本发明为基于声固耦合的道路时空压实质量巡检方法及系统，包括以下内容：对压实采样点利用声压传感器非接触接收泄漏在空气中的表面波信号；构建VMD‑LSTM去噪模块，用于对表面波信号进行去噪重构，获得重构信号；将重构信号生成二维时频图，利用分类模块对二维时频图进行特征提取，获得时频特征；获得不同阶段类别、不同结构层类别下的压实影响因素以及对应的压实度，构建道路时空融合数据集；以道路时空融合数据集训练XGBoost机器学习算法；将VMD‑LSTM去噪模块、分类模块与训练好的XGBoost机器学习算法结合在一起组成融合智能模型，利用融合智能模型快速完成任意结构层任意阶段压实质量检测。本发明实现了全厚式全生命周期的道路压实质量检测。

本发明授权基于声固耦合的道路时空压实质量巡检方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于声固耦合的道路时空压实质量巡检方法，其特征在于，所述基于声固耦合的道路时空压实质量巡检方法包括以下内容：对压实采样点利用声压传感器非接触接收由外力激发并泄漏在空气中的表面波信号；利用VMD算法将表面波信号分解成若干个模态，选择波形光滑且与表面波信号主频区间一致的多个模态进行重构，获得重构信号；将表面波信号通过VMD算法分解获得的所有模态与对应的重构信号组成去噪样本，构建去噪数据集；LSTM网络的输入为通过VMD算法分解获得的所有模态，输出为重构信号，利用去噪数据集训练LSTM网络，获得训练好的LSTM网络，将VMD算法与训练好的LSTM网络连接组成VMD-LSTM去噪模块；获得压实采样点的压实度，根据压实度分布划分若干压实度区间，每个压实度区间作为一个压实度类别，将经过VMD-LSTM去噪模块处理获得的重构信号生成二维时频图，重构信号所生成的二维时频图按照其对应的压实度所属的压实度区间进行分类，将二维时频图与其对应的压实度类别组成分类样本，构建时频图分类数据集；利用时频图分类数据集训练分类网络，获得训练好的分类网络，所述分类网络的输出层由全连接层和Softmax函数构成，将训练好的分类网络去除Softmax函数后作为分类模块，用于对二维时频图进行特征提取，获得时频特征；获得不同阶段类别、不同结构层类别下的压实影响因素以及对应的压实度，构建道路时空融合数据集；所述不同阶段类别为施工阶段、养护阶段和验收通车阶段，所述不同结构层类别为路基层、水泥稳定碎石层和沥青面层，所述压实影响因素为含水率、土颗粒级配、表面波波速、时频特征、碎石级配、水泥掺量、毛体积密度、马歇尔稳定度、流值、沥青含量、面层理论最大密度和面层孔隙率；以道路时空融合数据集训练XGBoost机器学习算法，获得训练好的XGBoost机器学习算法，用于压实度检测；将VMD-LSTM去噪模块、分类模块与训练好的XGBoost机器学习算法结合在一起组成融合智能模型；在现场使用时，输入除表面波波速和时频特征以外的压实影响因素的数据，并采集现场的表面波信号，再利用融合智能模型快速完成任意结构层任意阶段压实质量的检测。

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