基于FWD弯沉盆参数的沥青路面刚度系数反算研究

发布时间：2017-09-27 07:35

  本文关键词：基于FWD弯沉盆参数的沥青路面刚度系数反算研究

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【摘要】：随着我国公路基础设施建设的逐步完善,建设高峰期逐渐退去,越来越多的旧路需要进行路面使用状况的检测评估。通常,采用无损检测设备FWD测得的路表弯沉值来反演路基路面结构层模量,以此来评估路面结构使用状况。然而影响路表弯沉值的因素复杂繁多,不论采用迭代法、数据库搜索法、回归分析法,还是人工神经网络都无法准确、直接地建立路表弯沉盆和结构层模量之间的映射关系,导致结构层模量反演精度不高。因此本研究提出基于FWD弯沉盆参数反演新的路面结构参数——刚度系数(Stiffness Coefficient,SC),以此来评价路面结构状况。本研究首先基于FWD路表弯沉盆特征,分别就路基路面材料参数、路面结构层厚度、结构层层间接触状态、环境因素以及荷载因素对路表弯沉盆的影响进行分析,发现路表弯沉盆对结构层模量和厚度这两个因素的变化最为敏感。其次概述BP神经网络应用于反算的原理和算法,并结合路表弯沉盆数据特点,探讨了神经网络反算模型的结构设计和几个关键参数的设置。然后基于BP神经网络和弯沉盆数据库,分别构建结构层模量和刚度系数的反演模型,并通过对理论和实测弯沉盆数据的反演,对比验证出结构层刚度系数反演精度要优于结构层模量的反演。最后,将结构层刚度系数反演研究应用于佛山一环路面状况结构评定,同时建立基于结构层刚度系数的路面状况评定标准,并与基于PCI的路面损害状况评定作对比,验证了该方法的可行性,这为快速、有效地评价沥青路面结构状况提供了指导意义。
【关键词】：落锤式弯沉仪 结构层刚度系数 BP神经网络 反算模型 沥青路面结构状况评价
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U416.217
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-21
• 1.1 课题研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-19
• 1.2.1 国外研究现状12-15
• 1.2.2 国内研究现状15-18
• 1.2.3 存在的主要问题18-19
• 1.3 本文主要研究内容19-21
• 第二章 FWD路表弯沉盆的特征及影响因素分析21-39
• 2.1 层状弹性体系的力学模型与基本假设21-22
• 2.2 FWD的工作原理及路表弯沉盆22-26
• 2.2.1 FWD的基本工作原理22-23
• 2.2.2 FWD路表弯沉盆的特征23-25
• 2.2.3 FWD路表弯沉盆参数指标25-26
• 2.3 FWD路表弯沉盆的影响因素分析26-37
• 2.3.1 路基路面材料参数26-30
• 2.3.2 路面结构层厚度30-32
• 2.3.3 结构层层间接触状态32-35
• 2.3.4 环境因素35-36
• 2.3.5 荷载因素36-37
• 2.4 本章小结37-39
• 第三章 BP神经网络用于反算的原理与结构设计39-51
• 3.1 人工神经网络简介39-41
• 3.2 BP神经网络的基本原理和算法41-46
• 3.2.1 BP神经网络的基本原理41-42
• 3.2.2 BP神经网络的算法42-46
• 3.3 BP神经网络的结构设计与参数选择46-50
• 3.3.1 样本数据的选择及预处理46-47
• 3.3.2 BP神经网络层数设计47-48
• 3.3.3 BP神经网络中节点数设计48-49
• 3.3.4 BP神经网络中其他参数的选择49-50
• 3.4 本章小结50-51
• 第四章 基于BP神经网络的路基路面模量反算研究51-66
• 4.1 路表弯沉盆样本数据分析51-54
• 4.1.1 路表弯沉盆数据库的建立51-52
• 4.1.2 路表弯沉盆样本数据的选择及处理52-54
• 4.2 土基回弹模量反算54-56
• 4.3 底基层弹性模量反算56-59
• 4.4 基层弹性模量反算59-61
• 4.5 沥青面层弹性模量反算61-64
• 4.6 本章小结64-66
• 第五章 基于BP神经网络的路面结构刚度系数反算研究66-79
• 5.1 底基层刚度系数反算66-68
• 5.2 基层刚度系数反算68-70
• 5.3 沥青面层刚度系数反算70-72
• 5.4 结构层刚度系数与模量反算的对比分析72-78
• 5.4.1 数据采集72-73
• 5.4.2 数据分析73-78
• 5.5 本章小结78-79
• 第六章 工程实践应用79-89
• 6.1 工程概况79
• 6.2 检测方案79-80
• 6.3 数据分析80-88
• 6.3.1 底基层状况评价80-82
• 6.3.2 基层状况评价82-83
• 6.3.3 沥青面层状况评价83-84
• 6.3.4 总结分析84-88
• 6.4 本章小结88-89
• 结论与进一步研究89-92
• 结论89-90
• 进一步研究90-92
• 参考文献92-98
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果98-99
• 致谢99-100
• 附件100

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本文编号：928437