基于人工神经网络的沥青路面模量评估

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ＸＩＨｕ，ＧＵＯｌｎｙｎ，ＣＥｉＺ，ｇｉｏＯＮＧｎＬｉ
维普资讯
第３５卷第８期
２００７年８月
同济大学学报（然科学版）自
ＪＵＮＡＦＴＮＪＵＶＲＩＹＮＴＲＬＳＩＮＥＯＲＬＯＯＧＩＮＩＥＳＴ（ＡＵＡＣＥＣ）
模量和其他参数一起作为输入，利用人工神经网络来预估实测
ＦＷＤ数据进行分析，结果验证了本方法的可行性．关键词：沥青路面落锤弯沉仪；弯沉盆参数；反算；人工神经网络；结构层模量
中图分类号：４６２７Ｕ１．１文献标识码：Ａ文章编号：２３７Ｘ（０７０～１４０５ —３４２０）８０４—０４
ｐｔａｉｂｅｒｐｌｄｔｒｉｅｕｒａｌｓａｅａｐｉｏａｔａｎｄＡＮＮｏｅｔｔｈｐｅａｅｓｖｅｔｓｉｅｔｅｕｐｒｌｙｒ ’ｍｏｕｅｉｌｍａｄｌ．ＦｅｄＦＷＤａｕｅｍｅｓｒ —
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（ｙＬｂｒｔｙｏｏｄａｄＴａｆｎｉｅｒｇｏｅｎｓｙｏｄｃｔｎｏｇｉｉｅｉ，ｈｎｈｉ００２，ｈｎ）ＫｅａｏａｏｆａｎｒｆｃＥｇｅｉｆｈｉｒｆｕａｉ，ＴｎｊＵｎｖｒｔＳａｇａ２０９ＣｉａｒＲｉｎｎｔＭｉｔＥｏｓｙ
Ａｓｒｃ：ａｅｎｄｆｃｉａｉｐｒｔｒａｄａｔｉａｎｕａｎｔｒｓ（ＮＮｓ，ｈｓａｅｒ— ｂｔｔＢｓｄｏｅｅｔｎｂｓａａｅｓｎｒｉｃｌｅｒｌｅｗｏｋＡａｌｏｎｍｅｆｉ）ｔｉｐｐｒｅｐ
Ｖｏ．５ＮＯ８１３．Ａｕ．２０ｇ０７
基于人工神经网络的沥青路面模量评估
谢辉，忠印，郭丛林
２０９）００２（同济大学道路与交通工程教育部重点实验室，上海
摘要：介绍了利用弯沉盆参数和人工神经网络方法来处理ＦＷＤ（落锤弯沉仪）的测量结果用于结构层模量的评估。在研究弯沉盆信息时，利用ＦＲＡＮ程序进行了轴对称模型的动力有限元分析．现有的反算程序中利用迭代ＯＴＲ与不断调整模量来匹配弯沉的方法不同，本方法利用基层破坏指数和形状因子两个参数来确定土基模量，并将土基
ｓｎｓｔｏｏｏｙｆｒｒｃｓｉｇｄｎｉｆｌｎｅｈｅｅｔｍｅｅ（ＷＤ）ａｕｅｎｓｏｅｔｅｔａｍｅｈｄｌｏｅｓｙａｃａｉｇｗｉｔｆｃｏｔｒＦｇｏｐｎｍｌｇｄｌｍｅｓｒｍｅｔｔｉｓ—
ｍａｅｌｙｒｍｏｕｅａｄｃｎｉｉｎＡｗｏｄｍｅｓｎｌｙａｃｆｉｌｍｅｔａａｙｉｉｍａｅｏｈｅｔｅｄｌｎｏｄｔ．ｔ－ｉｎｉａｎｍｉｉｔｅｅｎｎｌｓｄｆｔｅｄ — ａｏｏｄｎｅｓｓ