公路土工试验中需注意问题探析

公路土工试验在整个的公路试验中是非常重要的一个组成部分,这主要是因为良好的土工试验能够对公路工程的设计和施工起到重要的指导作用。在这其中,尤为重要的就要土工试验中关于土质路基的部分,由于其较高的试验频率和精度要求而对整个的路基施工和监理起到重要的影响作用。土工试验中主要包括含水量的测定、土的密度的测定和压实度的测定以及其他一些方面的试验测定,主要是针对于其中较为关键的几个问题展开讨论。     

防汛墙板方桩沉入施工监理要点

本文就防汛墙板方桩沉入施工监理工作的主要技术要点进行了分析与探讨,分别研究板方桩沉入施工事前、事中、以及事后施工监理的实施要点与注意事项,希望能够在后续的施工实践中引起高度的关注与重视。     

公路路基强度和稳定性的快速无损检测

公路路基强度检测参考标准是求得弯沉盆参数,在最小二乘意义上,模量反算是求得理论弯沉盆与实际测得弯沉盆之间的最佳拟合的重要计算手段.此法不仅具有一般线性规划问题的数值不确定性,还具有高复杂度和高维度的特点.在充分了解模量反算本质的基础上,介绍了新型的回弹模量测试方法——PFWD,并提出了与之相适应的自适应信息遗传模量反算法.     

寒区沥青路面智慧化施工混合料温度预估机器学习模型

寒区沥青路面施工面临骤然降温、大温差、大风等不利天气，造成沥青路面摊铺、碾压温度起伏大，影响沥青路面压实质量，进而诱发诸多病害。以沥青路面施工温度为核心，通过物联网系统和智能元件采集沥青路面施工工艺参数并进行分析，采用机器学习算法构建沥青路面施工温度预估模型，准确掌控沥青路面摊铺和碾压施工温度，确保沥青路面施工质量。结果表明：沥青混合料拌和参数控制精度高，运输、摊铺和碾压阶段的施工工艺参数变异性大，需对参数进行异常值剔除处理，表明当前施工工艺控制技术仍有提升空间；采用随机森林算法对施工工艺参数进行重要性评估，出料温度和施工速度对施工温度影响最显著；基于4种机器学习算法建立了沥青路面施工温度预测模型，其中多层感知机模型最优，对多层感知机模型的隐藏层、神经元个数和学习率进行优化，优化后模型的周期数、均方误差和平均绝对误差降低，整体性能显著提升；考虑气象参数后，施工温度预测模型的训练效率降低，但预测精度提高。工程应用表明：提出的基于多层感知机沥青路面施工温度预测模型与实际工况相符，通过调节出料温度、摊铺速度、碾压速度可以有效减少混合料温度损失。