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        基于多元數(shù)據(jù)感知的路面服役韌性評(píng)價(jià)技術(shù)

        2023-10-18 08:27:48王寶輝
        城市道橋與防洪 2023年9期
        關(guān)鍵詞:模型

        蔣 宏,王寶輝,蔡 氧

        [上海市城市建設(shè)設(shè)計(jì)研究總院(集團(tuán))有限公司,上海市 200125]

        0 引言

        《2021 年交通運(yùn)輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》顯示,截至2021 年末,全國公路總里程已達(dá)528.07 萬km,位列世界第一[1]。2020 年全國公路養(yǎng)護(hù)公共財(cái)政支出決算數(shù)為885.83 億元[2],由“建”轉(zhuǎn)“管”和“養(yǎng)”的趨勢十分明顯(見圖1),預(yù)計(jì)“十四五”末“管”和“養(yǎng)”將達(dá)到千億規(guī)模。大規(guī)模養(yǎng)護(hù)時(shí)代已到來。

        圖1 2017—2020 年我國公路養(yǎng)護(hù)公共財(cái)政支出變化

        隨著我國已通車各等級(jí)道路相繼達(dá)到設(shè)計(jì)使用壽命,如何科學(xué)評(píng)判道路的實(shí)際健康狀況變得十分必要和緊迫。國家相關(guān)部門近幾年大力推進(jìn)道路設(shè)施數(shù)字化、養(yǎng)護(hù)專業(yè)化、管理現(xiàn)代化、運(yùn)行高效化、服務(wù)優(yōu)質(zhì)化,以提高道路的韌性。具體表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:

        (1)多樣化的評(píng)價(jià)技術(shù)指標(biāo)

        2007 年交通運(yùn)輸部頒布行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《公路技術(shù)狀況評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)》(JTG H20—2007)(2019 年被新版標(biāo)準(zhǔn)替代),從而建立了我國公路技術(shù)狀況的評(píng)價(jià)體系。公路技術(shù)狀況指標(biāo)由簡單的“好路率”轉(zhuǎn)變?yōu)楦嘣闹笜?biāo),如“MQI”、“PQI”以及“優(yōu)等路率”、“優(yōu)良路率”等。這種改變有利于推動(dòng)公路技術(shù)狀況評(píng)價(jià)水平的提升。

        (2)完善的道路管養(yǎng)科學(xué)決策體系

        道路管養(yǎng)科學(xué)決策是道路設(shè)施管理發(fā)展的必然要求。隨著公路技術(shù)狀況評(píng)價(jià)體系的發(fā)展,道路管養(yǎng)決策體系逐漸從無到有,并不斷豐富。這個(gè)體系以技術(shù)狀況評(píng)價(jià)為基礎(chǔ),包括大中修工程比例、預(yù)防性養(yǎng)護(hù)比例,以及自動(dòng)化檢測和科學(xué)決策覆蓋率等。這些改進(jìn)反映了管養(yǎng)決策理念及技術(shù)水平的不斷提升,并在實(shí)踐中逐漸深化。

        (3)從被動(dòng)修路到主動(dòng)養(yǎng)路

        過去,發(fā)現(xiàn)道路健康狀況不良,往往采取被動(dòng)的修路方式;現(xiàn)在,道路基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化,利用傳感器監(jiān)測或大數(shù)據(jù)分析可主動(dòng)發(fā)現(xiàn)道路病害,并采取對(duì)策。這種轉(zhuǎn)變使得道路的健康狀況管理逐漸實(shí)現(xiàn)了從被動(dòng)修路模式到主動(dòng)養(yǎng)路模式,延長了道路的使用壽命,提升了道路行駛品質(zhì)。

        (4)大數(shù)據(jù)分析及人工智能的應(yīng)用

        當(dāng)前的科技發(fā)展階段以數(shù)據(jù)深度挖掘及其與相關(guān)行業(yè)的融合應(yīng)用為特征。在道路運(yùn)營過程中,不同程度和類型的病害會(huì)影響行駛的舒適性和安全性。目前,應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行路面病害目標(biāo)識(shí)別成為本領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),而道路健康分析評(píng)價(jià)與信息技術(shù)的融合發(fā)展也成為本領(lǐng)域未來的發(fā)展趨勢。

        (5)長壽命道路設(shè)計(jì)

        傳統(tǒng)道路的設(shè)計(jì)使用年限為15~20 a,而長壽命道路的設(shè)計(jì)使用壽命可達(dá)30 a 以上。為了實(shí)現(xiàn)路面長壽命的目標(biāo),新技術(shù)手段被引入,通過使用多種傳感器獲取各種數(shù)據(jù),監(jiān)測道路系統(tǒng)的磨損、裂縫和其他損壞情況,并提前預(yù)測維護(hù)需求。這種全新的技術(shù)手段與5G、數(shù)字化、智慧化和人工智能等新一代路面技術(shù)相結(jié)合,日益成為本領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

        1 路面服役韌性影響因素及評(píng)價(jià)指標(biāo)

        1.1 路面服役韌性影響因素

        路面服役韌性的影響因素主要包括內(nèi)部因素和外部因素。路面建成投入使用后,在外部環(huán)境的長期作用下,其服役韌性逐漸衰減,總體上是一個(gè)外因推動(dòng)內(nèi)因,量變引發(fā)質(zhì)變的過程。

        (1)內(nèi)部因素

        內(nèi)部因素主要由道路本體條件決定,包括路面類型(瀝青面層、混凝土面層)、路面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)參數(shù)、道路材料、道路施工質(zhì)量控制等。在我國,道路施工質(zhì)量控制是影響道路預(yù)期使用壽命的重要因素之一。

        (2)外部因素

        外部因素是指道路路面的長期使用環(huán)境,主要包括直接作用于路面的交通荷載(軸載及作用次數(shù))、路基承載力以及氣象氣候等自然條件;此外還包括一些人為因素,如道路的日常養(yǎng)護(hù)措施等。這些外部因素目前絕大多數(shù)可通過感知設(shè)備來獲取。

        1.2 既有路面服役韌性的評(píng)價(jià)指標(biāo)

        2007 年交通運(yùn)輸部頒布行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《公路技術(shù)狀況評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)》(JTG H20—2007),其中公路技術(shù)狀況(MQI)的評(píng)定主要由路基技術(shù)指標(biāo)(SCI)、路面技術(shù)狀況指標(biāo)(PQI)、橋隧構(gòu)造物指數(shù)(BCI)及沿線設(shè)施指數(shù)(TCI)加權(quán)計(jì)算得到[3]。各權(quán)重的計(jì)算主要以人工調(diào)查獲取,工作量較大。由于我國幅員遼闊,各地區(qū)的道路使用環(huán)境、氣候及養(yǎng)護(hù)水平也存在較大的差異,因此該通用標(biāo)準(zhǔn)的普適性較差。

        路面技術(shù)狀況指標(biāo)(PQI)從劃分路段基本調(diào)查單元開始,通過對(duì)損壞程度、平整度和路面結(jié)構(gòu)強(qiáng)度等7 項(xiàng)指數(shù)的檢測和調(diào)查,結(jié)合各道路的等級(jí),取權(quán)重后計(jì)算得到。采用數(shù)字化技術(shù)進(jìn)行道路狀況評(píng)定時(shí),傳統(tǒng)指標(biāo)已經(jīng)不適應(yīng)數(shù)字化的需求,需要針對(duì)數(shù)字化監(jiān)測提出新的評(píng)價(jià)體系和標(biāo)準(zhǔn)。

        綜上所述,目前的路面技術(shù)狀況評(píng)價(jià)指標(biāo)僅呈現(xiàn)了“果”,無法明確是何種“因”導(dǎo)致道路狀況惡化,更無法動(dòng)態(tài)預(yù)測道路的使用壽命。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及人工智能的快速發(fā)展,各種傳感器的應(yīng)用也拓展了長壽命道路的設(shè)計(jì)理論和研究方向。

        2 路面服役多元感知體系的構(gòu)成

        基于多元感知技術(shù)的路面服役韌性評(píng)價(jià)技術(shù)是一種利用多種傳感器和數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)道路運(yùn)行情況進(jìn)行評(píng)估的技術(shù)。其基本原理是通過安裝在道路上的傳感器收集多種數(shù)據(jù)信息,如道路表面形貌、荷載、溫度等,通過數(shù)據(jù)分析和處理,評(píng)價(jià)道路的運(yùn)行狀況和服役韌性。

        具體來說,基于多元感知技術(shù)的路面服役韌性評(píng)價(jià)技術(shù)主要包括以下幾個(gè)方面:

        (1)傳感器安裝:在道路上安裝多種傳感器,如振動(dòng)傳感器、應(yīng)變傳感器、攝像頭等,以收集道路運(yùn)行時(shí)的多種數(shù)據(jù)信息。

        (2)數(shù)據(jù)采集與處理:收集到的多種數(shù)據(jù)信息需要進(jìn)行采集和處理,如實(shí)時(shí)采集、存儲(chǔ)、清洗、預(yù)處理等。

        (3)特征提取:通過數(shù)據(jù)分析和處理,提取出相關(guān)特征,如路面平整度、軸載譜、車速、溫度等。

        (4)建立模型:基于特征提取結(jié)果,建立相應(yīng)的模型,用于預(yù)測和評(píng)估道路的運(yùn)行狀況和服役韌性。

        (5)結(jié)果評(píng)估與展示:將模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和展示,反饋給相關(guān)部門和用戶,用于養(yǎng)護(hù)決策和方法改進(jìn)。

        2.1 路面服役影響因素感知

        路面服役韌性變化是一個(gè)動(dòng)態(tài)的、復(fù)雜的過程,且影響因素較多,如果針對(duì)各種影響因素都設(shè)置傳感器來采集數(shù)據(jù),不僅前期的設(shè)備投入費(fèi)用較高,而且后期的數(shù)據(jù)處理還會(huì)耗費(fèi)大量的時(shí)間。比較合理的做法是,在甄選出路面服役韌性的主要影響因素后,再確定合適的感知設(shè)備。經(jīng)研究總結(jié),以下為部分重要影響因素的感知設(shè)備。

        (1)交通荷載感知

        路面結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)壽命是與預(yù)測當(dāng)量軸載相對(duì)應(yīng)的,軸載的大小和作用次數(shù)對(duì)道路服役韌性起到至關(guān)重要的作用。動(dòng)態(tài)稱重系統(tǒng)(Weight-in-Motion,WIM)(見圖2)可以有效感知多車道情況下車輛的總重、軸重、通過速度等信息,極大地提高了交通荷載數(shù)據(jù)采集的效率和精度[4-5]。

        圖2 動(dòng)態(tài)稱重系統(tǒng)(WIM)示意圖來源:http://solusiindustri.com/apa-itu-sistem-weigh-inmotion-ini-penjelasannya/

        (2)路面環(huán)境感知

        道路曝露在大氣環(huán)境中,其性能主要受到路表溫度、降水及太陽紫外線等的影響。例如:溫度會(huì)影響瀝青材料的蠕變性能,進(jìn)而導(dǎo)致車轍,誘發(fā)裂縫的發(fā)展;濕度是影響路面強(qiáng)度和路基承載力的重要外部因素,而疊加重交通后會(huì)加速路面性能的衰減;太陽紫外線的長期照射也會(huì)加速瀝青面層材料物理性狀的變化。

        通過環(huán)境傳感器站(Environmental Sensor Stations,ESS)可實(shí)現(xiàn)對(duì)路面氣象要素的全天候監(jiān)測以及數(shù)據(jù)記錄、存儲(chǔ)和傳輸。一般的環(huán)境傳感器站包括監(jiān)測天氣、路面、水位和空氣質(zhì)量狀況的傳感器。該設(shè)備可固定或永久置于道路沿線,也可根據(jù)情況采用便攜或移動(dòng)式設(shè)備。如圖3 所示,ESS 采用塔式固定并配置儀表吊桿,監(jiān)測塔一般安裝在距路面9~15 m 的范圍內(nèi),塔基應(yīng)盡量與路面處于同一標(biāo)高,并采用圍欄保護(hù)[6]。

        圖3 相對(duì)于道路的所需塔架位置來源:U.S. Road Weather Management Program-Sensor Siting And Weather Information Integration Projects

        (3)路基、路面狀態(tài)感知

        作用于路面的荷載會(huì)通過路面結(jié)構(gòu)擴(kuò)散傳遞至路基,路基沉降導(dǎo)致的附加應(yīng)力達(dá)到一定程度時(shí)會(huì)打破路面結(jié)構(gòu)的受力平衡,最終傳導(dǎo)至路面,引發(fā)路面的病害。此外,不良地質(zhì)條件、地下管線結(jié)構(gòu)缺陷、地下構(gòu)筑物施工擾動(dòng)引起的土體變形等因素也會(huì)導(dǎo)致路基的應(yīng)力狀態(tài)發(fā)生變化。

        由于路基病害具有較強(qiáng)的隱蔽性,其病害機(jī)理的形成也較為復(fù)雜,單點(diǎn)布設(shè)路基沉降監(jiān)測傳感器的可靠性和時(shí)效性較差,且大范圍監(jiān)測面臨著高昂的成本問題。相比之下,通過搭建分布式光纖傳感網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn)對(duì)路基的廣域監(jiān)測,可實(shí)時(shí)感知應(yīng)變、振動(dòng)和溫度等信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)路基沉降變形的長效、動(dòng)態(tài)監(jiān)測[7]。此外,流量和交通荷載的變化直接影響路面的劣化速度,結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(Structural health Monitoring,SHM)將光纖布拉格光柵傳感器(Fiber Bragg Grating Sensor, FBG)植入道路結(jié)構(gòu)中(見圖4),可提供實(shí)時(shí)交通荷載和溫度引起的道路結(jié)構(gòu)層底部的水平應(yīng)變,由此累計(jì)的大量數(shù)據(jù)將有助于路面設(shè)計(jì)方法的革新[8]。

        圖4 光纖布拉格光柵傳感器(FBG)來源:https://www.researchgate.net/figure/BVDZ-Port-of-Antwerp-2019_fig1_346898703 [accessed 27 Feb, 2023]

        2.2 路面服役狀態(tài)感知

        以往對(duì)道路病害的判別依靠肉眼,近年來隨著計(jì)算機(jī)圖像運(yùn)算能力的提升和深度學(xué)習(xí)模型的不斷迭代,將圖像目標(biāo)識(shí)別相關(guān)算法應(yīng)用于路面病害的檢測是近幾年熱門的研究方向之一。其主要是通過獲取道路病害的照片,利用目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)模型(Faster RCNN、Yolo)對(duì)道路病害的類型進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別,經(jīng)過大數(shù)據(jù)訓(xùn)練改進(jìn)后的模型對(duì)于路面病害的識(shí)別率可以達(dá)到90%以上[9-10]。路面圖像的采集可采用無人機(jī)或車輛(見圖5),搭載激光和探地雷達(dá)等設(shè)備后,還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)路面承載能力(激光自動(dòng)彎沉儀)、車轍深度(激光式車轍檢測儀)的檢測,繪制路面結(jié)構(gòu)層的雷達(dá)圖譜,構(gòu)造路面的“CT 影響”模型。此外,針對(duì)車載雷達(dá)無法動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)檢測道路性能的缺點(diǎn),可通過埋設(shè)路側(cè)感知設(shè)備等方式,建立車(載)路(側(cè))聯(lián)合感知體系,擴(kuò)展動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)神經(jīng)元。

        圖5 路面圖像采集車來源:https://www.researchgate.net/figure/Mobile-mappingsystem-STIER_fig1_336157008

        3 路面服役韌性的深度學(xué)習(xí)預(yù)測模型

        3.1 路面服役韌性的一般預(yù)測模型

        以往,道路使用性能的預(yù)測模型主要針對(duì)道路某一項(xiàng)性能指標(biāo),根據(jù)預(yù)測模型的機(jī)理可分為確定型和概率型兩種類型。

        確定型預(yù)測模型是以力學(xué)為基礎(chǔ)的回歸模型,反映路面結(jié)構(gòu)或功能等性能隨著路面材料、交通荷載、環(huán)境因素等影響因素的變化而發(fā)生變化的情況,具體還可以分為力學(xué)模型、經(jīng)驗(yàn)?zāi)P秃土W(xué)- 經(jīng)驗(yàn)?zāi)P? 種。

        考慮到各種影響因素的不確定性,概率型預(yù)測模型是根據(jù)路面某一時(shí)期的狀況來預(yù)測其將來各個(gè)時(shí)刻(或時(shí)期)的變動(dòng)狀況的一種預(yù)測方法,其中以馬爾科夫預(yù)測模型的應(yīng)用最為廣泛。

        除以上常見的預(yù)測模型以外,時(shí)間序列模型等也用于道路服役韌性的預(yù)測。

        3.2 基于深度學(xué)習(xí)的路面服役韌性預(yù)測模型

        深度學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,利用其人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn)對(duì)大量數(shù)據(jù)的自動(dòng)學(xué)習(xí)和預(yù)測。相比傳統(tǒng)的路面服役韌性預(yù)測模型,深度學(xué)習(xí)在處理大數(shù)據(jù)時(shí)具有極佳的效果,且預(yù)測準(zhǔn)確率高度依賴于數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量越大其表現(xiàn)效果越好。深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)提取數(shù)據(jù)特征,并根據(jù)數(shù)據(jù)集進(jìn)行自我修正。此外,深度學(xué)習(xí)可通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和節(jié)點(diǎn),將輸入映射到輸出,能夠解決復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系,將路面性能衰減機(jī)理簡化為一個(gè)“黑箱模型”。圖6 為路面服役韌性預(yù)測模型技術(shù)路線。

        圖6 路面服役韌性預(yù)測模型技術(shù)路線圖

        基于感知設(shè)備獲取的道路監(jiān)測數(shù)據(jù),采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法分別定義輸入?yún)⒘亢洼敵鰠⒘?,建立瀝青路面性能預(yù)測模型。

        (1)輸入?yún)⒘?/p>

        模型輸入?yún)⒘康倪x擇,首先應(yīng)考慮感知設(shè)備容易獲取且長期可靠穩(wěn)定的數(shù)據(jù),并剔除對(duì)模型預(yù)測結(jié)果影響不顯著的變量。根據(jù)上文所述感知設(shè)備采集的類型及其特點(diǎn),梳理出輸入?yún)⒘浚ㄒ姳?)。

        表1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入?yún)⒘繉傩砸挥[表

        路面的本體信息主要來源于設(shè)計(jì)資料,反映機(jī)動(dòng)車道的路面結(jié)構(gòu)、上下面層采用的瀝青混凝土類型及其厚度、基層和墊層的材料及厚度等,實(shí)際設(shè)計(jì)中路面設(shè)計(jì)參數(shù)一般根據(jù)道路等級(jí)確定。交通荷載的數(shù)據(jù)通過WIM 收集后,最終可將其換算為各種軸型的軸載累計(jì)頻率,或通過軸載譜模型擬合[11]。路表環(huán)境感知通過ESS 獲取,其中值得關(guān)注的是路面含水量,它影響路面結(jié)構(gòu)的強(qiáng)度、壓實(shí)度、剛度和穩(wěn)定性。

        (2)輸出參量

        輸出參量應(yīng)是一個(gè)能夠反映路面技術(shù)狀況的指標(biāo),可根據(jù)地域交通特點(diǎn)和實(shí)際情況選擇單一性或綜合性指標(biāo)。通過視頻采集和激光掃描等技術(shù)手段,獲取路面病害數(shù)據(jù)和路面構(gòu)造深度等信息,最終通過標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化將其轉(zhuǎn)換為一個(gè)修正的PQI指標(biāo)。

        4 結(jié)語

        基于多元感知技術(shù)的路面服役韌性評(píng)價(jià)技術(shù)具有數(shù)據(jù)全面和準(zhǔn)確性高、實(shí)時(shí)性和可操作性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),但目前路用感知技術(shù)的應(yīng)用還存在著感知設(shè)備應(yīng)用設(shè)計(jì)和實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、感知設(shè)備穩(wěn)定性和耐久性較差、感知數(shù)據(jù)的多源異構(gòu)性等問題[12]。但是,隨著我國交通強(qiáng)國戰(zhàn)略的持續(xù)推進(jìn)和不斷深入,人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、新材料、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的更新迭代,將新型技術(shù)引入傳統(tǒng)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和改造中,通過數(shù)字化手段,形成傳統(tǒng)道路工程與現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)工程的耦合,實(shí)現(xiàn)對(duì)道路健康的全過程、全要素、智能化、主動(dòng)式管理,是提升道路基礎(chǔ)設(shè)施韌性的重要手段,也是長壽命道路工程設(shè)計(jì)及管養(yǎng)技術(shù)發(fā)展的必然選擇。

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