基于GA优化灰色神经网络冷再生材料力学特性预测分析

发布时间：2017-10-10 14:32

  本文关键词：基于GA优化灰色神经网络冷再生材料力学特性预测分析

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【摘要】：通过室内试验测得不同路面结构下冷再生材料力学特性数据,运用遗传算法(GA)优化灰色神经网络模型进行数据分析和预测,采用灰关联理论进行冷再生材料力学特性影响因素(冷再生层厚度和模量、水泥稳定碎石厚度和模量以及土基模量)的敏感性分析。结果表明,运用遗传算法(GA)优化灰色神经网络组合预测值与试验实测值最大误差仅为6.281%,能有效预测乳化沥青冷再生材料力学特性,可对不同因素下冷再生力学特性进行量化预测分析,可减少试验量。通过灰关联理论敏感性分析得到,水泥稳定碎石模量对乳化沥青力学性能影响较大。
【作者单位】： 沈阳建筑大学交通工程学院;
【关键词】： 道路工程 冷再生材料 力学特性 遗传算法 灰色神经网络 灰关联分析
【基金】：辽宁省自然科学基金项目,项目编号20162631
【分类号】：U414
【正文快照】： 随着我国经济的快速增长,早期修筑的沥青混凝土路面已慢慢步入大、中修时期,路面维修养护工作日趋紧迫,我国公路行业的发展已逐渐进入建养并重的阶段。处理翻修铣刨后的沥青混凝土路面旧料已然是当下亟待解决的问题[1-4]。乳化沥青冷再生技术是将废旧沥青混凝土路面材料按照一

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本文编号：1006908