基于神经网络理论的沥青混合料疲劳性能的预测模型

• 作者: 刘柱 葛折圣 黄晓明
• 来源期刊: 华东公路
• 学科: 交通运输
• 关键词: 沥青混合料 疲劳性能 影响因素 神经网络 遗传算法 预测模型
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 页码范围: 72-74
• 页数: 3页
• 分类号: U41

摘要

荷载条件、环境条件以及沥青混合料本身性质都会影响沥青混合料的疲劳性能.而疲劳试验所得出的疲劳方程不能反映众多因素对沥青混合料疲劳性能的影响.文中将荷载间歇时间、加载频率、试验温度、沥青混合料空隙率、沥青软化点、沥青用量等6个影响因素适当组合,在MTS材料试验系统上进行了不同条件下的应力控制的疲劳试验;然后,运用遗传算法和神经网络理论来考虑各因素对沥青混合料疲劳性能的影响,得出一种较为完善的沥青混合料疲劳性能的预测模型.研究表明,这种方法是科学的和可行的,所得出的预测模型的精度较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄晓明	东南大学交通学院	552	11109	50.0	73.0
2	葛折圣	东南大学交通学院	24	762	13.0	24.0
3	刘柱	东南大学交通学院	1	0	0.0	0.0