基于BP神经网络的道路预防性养护决策研究

吉林的夏季炎热,冬季严寒的气候条件对于具有温敏性的沥青路面极为不利。此区域沥青路面病害类型丰富、发生很早且发育很快,因此,投入到沥青路面养护维修中的经费数额巨大。采取预防性养护措施防患于未然是解决上述问题的"钥匙"。传统的人工养护方法决策过程效率较低且受工作人员主观因素影响较大。在对季冻区沥青路面病害综合调查基础上,对其进行量化并建立"病害库",同时,结合季冻区养护规范建立沥青路面"预防性养护措施库",采用MATLAB工具箱中的BP神经网络实现对病害的分类分级,并以此将"病害库"与"养护措施"进行样本训练学习,建立对应各种类各程度道路病害的预防性养护模型。     

沥青混合料低温抗裂性能蠕变试验研究与分析

温度骤降时,沥青路面在温度应力作用下会产生收缩,当收缩变形受到下面各层及无限连续板体的约束作用,累积温度应力超过其抗拉强度时,路面就会开裂。在评价沥青混合料低温抗裂性能研究的各种方法中,弯曲蠕变试验为我国现行沥青及沥青混合料试验规程及SHRP所推荐。针对吉林长春地区(2-2区)冬季低温时,沥青混合料的抗变形能力的变化,该文对两种常用沥青混合料进行了低温弯曲蠕变试验,对比了其低温抗裂性,并按照参数意义确定了其粘弹性参数,为沥青路面的粘弹性设计提供了基础数据。     

沥青混合料低温粘弹性参数回归初探

沥青混合料的粘性成分--沥青,是一种感温性极强的材料,通过对典型的沥青混合料进行低温弯曲蠕变试验,并选取Burgers模型中的四项参数代表其粘弹性,采用各个参数的几何意义来求取参数值,可为沥青混合料的低温粘弹性分析提供数据基础.