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基于神经网络冷再生层最大剪应力预测
被引量：
1
1
作者
杨彦海
董帅
+1 位作者
杨野
叶学峰
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期467-474,共8页
目的针对乳化沥青冷再生路面内部剪应力过大易导致路面产生车辙等路面破坏问题,对其内部剪应力进行预测,减少此类病害,更好地选择路面结构参数,提高冷再生层内部抗剪强度.方法以乳化沥青冷再生层的厚度、模量,水泥稳定碎石的厚度、模量...
目的针对乳化沥青冷再生路面内部剪应力过大易导致路面产生车辙等路面破坏问题,对其内部剪应力进行预测,减少此类病害,更好地选择路面结构参数,提高冷再生层内部抗剪强度.方法以乳化沥青冷再生层的厚度、模量,水泥稳定碎石的厚度、模量以及土基模量为输入参数,以冷再生层最大剪应力为输出参数,运用遗传算法对初始参数进行优化,运用灰色神经网络理论构建冷再生层最大剪应力预估模型;构建多元线性回归模型预测最大剪应力,对二者的预测能力进行分析.结果笔者建立的神经网络模型预测值与实测值拟合效果良好,最大误差仅为4.119 2%,能够进行准确预测.多元线性回归和灰色神经网络预测模型,都可用于冷再生层最大剪应力的预测,但灰色神经网络模型对冷再生层最大剪应力数据的预测结果较优.结论把灰色神经网络预测模型与沥青路面结构的设计联系起来,可以更好地控制乳化沥青冷再生路面的剪切破坏.
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关键词
道路工程
冷再生层最大剪应力
遗传算法
灰色神经网络
多元线性回归
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职称材料
题名
基于神经网络冷再生层最大剪应力预测
被引量：
1
1
作者
杨彦海
董帅
杨野
叶学峰
机构
沈阳建筑大学交通工程学院
出处
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期467-474,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51178278)
辽宁省自然科学基金项目(201602631)
文摘
目的针对乳化沥青冷再生路面内部剪应力过大易导致路面产生车辙等路面破坏问题,对其内部剪应力进行预测,减少此类病害,更好地选择路面结构参数,提高冷再生层内部抗剪强度.方法以乳化沥青冷再生层的厚度、模量,水泥稳定碎石的厚度、模量以及土基模量为输入参数,以冷再生层最大剪应力为输出参数,运用遗传算法对初始参数进行优化,运用灰色神经网络理论构建冷再生层最大剪应力预估模型;构建多元线性回归模型预测最大剪应力,对二者的预测能力进行分析.结果笔者建立的神经网络模型预测值与实测值拟合效果良好,最大误差仅为4.119 2%,能够进行准确预测.多元线性回归和灰色神经网络预测模型,都可用于冷再生层最大剪应力的预测,但灰色神经网络模型对冷再生层最大剪应力数据的预测结果较优.结论把灰色神经网络预测模型与沥青路面结构的设计联系起来,可以更好地控制乳化沥青冷再生路面的剪切破坏.
关键词
道路工程
冷再生层最大剪应力
遗传算法
灰色神经网络
多元线性回归
Keywords
road engineering
maximum shear stress of cold regeneration layer
genetic algorithm
grey neural network
multiple linear regression
分类号
TU997 [建筑科学—市政工程]
U441 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络冷再生层最大剪应力预测
杨彦海
董帅
杨野
叶学峰
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
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