基于模糊C-均值聚类算法的沥青路面压实度预测研究

发布时间：2018-05-08 15:56

  本文选题：压实度 + 沥青路面　； 参考：《公路工程》2015年04期

【摘要】：通过分析施工现场影响沥青路面压实度的因素,选择压路机速度和行进时间、压实遍数、混合料温度、洒水量等参数作为预测路面压实度的自变量,选择模糊C-均值函数建立了多路输入和一路输出的模糊推理系统。该方法以普通测量仪器记录的信息为原始数据,在施工现场预测材料在某种特定情况下能否达到较好的压实效果,有助于现场施工人员更准确的识别对压实影响显著的因素,从而采取有效的技术措施来达到更好的压实效果。
[Abstract]:By analyzing the factors that affect the compaction degree of asphalt pavement in the construction site, the parameters such as the speed and travel time of road compactor, compaction times, mixture temperature and sprinkle amount are selected as independent variables to predict the compaction degree of asphalt pavement. A fuzzy inference system with multiple inputs and one output is established by selecting fuzzy C-means function. This method takes the information recorded by the ordinary measuring instruments as the original data, and predicts whether the material can achieve better compaction effect in a certain specific situation in the construction site, which is helpful for the construction personnel to identify more accurately the factors that have significant influence on the compaction. Thus, effective technical measures are taken to achieve better compaction effect.
【作者单位】： 甘肃省交通科学研究院有限公司甘肃省道路材料工程实验室;
【基金】：甘肃省科技计划资助项目(1104GKCA026)
【分类号】：U416.217

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1862029