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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
路面结构层回弹模量是路面结构设计中最重要的指标之一。文中针对新沥青路面设计规范中推荐的路面结构层模量和上海典型路面结构厚度,利用有限元程序建立了弯沉盆数据库;然后基于数据库搜索理论,采用遗传算法优化BP神经网络模型,实现路面结构参数与弯沉盆大小的映射、学习,达到模量反算的目的;通过加入噪声,提高神经网络模型的鲁棒性和泛化能力,实现对FWD实测弯沉盆的模量反算。  相似文献   

2.
基于FWD荷载分布系数直解路面结构层模量   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用FWD实测弯沉盆数据反算路面结构层的模量是十分复杂的问题。本文探讨如何利用FWD荷载应力分布系数直接求解路面结构层模量的方法,并给出双层体系的详细解法。实践工程应用表明,该方法不仅具有快速、简便、高效的特点,而且无需专门的计算软件和反算技术,是公路管理部门分析FWD实测弯沉盆数据的理想工具。  相似文献   

3.
利用FWD检测的动态弯沉作为控制量,反算路面各结构层模量,建立动模量与强度的对应关系,提出对路面各项使用性能进行预测的方法。  相似文献   

4.
如何合理的利用FWD测得的数据来评定路面寿命是道路研究的一个重要课题。依托实体改扩建工程,使用FWD检测路面的弯沉,采用三层和四层体系来反算结构层模量,比较反算结果后,使用三层体系反算的模量值进行沥青路面剩余寿命的预估。  相似文献   

5.
基于FWD实测弯沉盆数据,结合Boussinesq公式和FWD荷载应力分布系数,提出了模量影响因子的概念,研究了利用模量影响因子直接求解路面结构层模量的方法,给出了双层路面体系和三层路面体系各层模量和厚度的详细求解过程,并将计算结果与SID-MOD模量反算软件的计算结果进行对比,结果表明该方法快速、简便,能够满足工程需要。  相似文献   

6.
针对基于落锤式弯沉仪的路面结构层模量线弹性反演在某些情况下的不足之处,引入路面材料的非线性模型,并结合非线性最小二乘优化,研究路面结构层材料非线性特性有限元反演方法,通过实测弯沉盆的反演验证,表明可以较好地解决在基层或底基层上进行FWD检测,以识别薄弱层和监控施工质量时的模量反算问题。  相似文献   

7.
作为当前最先进的路面弯沉检测设备,落锤式弯沉仪(FWD)能够准确的实现对路面结构层模量的反算,从而评价施工道路路面状况。本文首先分析落锤式弯沉仪的工作原理,然后与传统使用的弯沉检测设备贝克曼梁进行比较,以落锤式弯沉仪的优点以及两者之间的线性关系为基础,利用基先进的模量反算软件SIDMOD,与实际工程相结合对FWD弯沉检测在道路施工质量控制的应用进行分析和探讨。研究表明,道路路面施工过程中,结合FWD弯沉检测技术以及路面结构层模量的反算理论可以对道路工程的实际施工质量做出准确的反映,找出施工中存在的质量问题以及安全隐患的路段或者结构层,是一种非常高效的施工质量控制工具。  相似文献   

8.
路面荷载是典型的冲击荷载,文中利用弹性层状体系理论,通过对输入和输出的关系分析,提出了路面动态模量的反算思想和实现方法。东莞市北王路的路面动态弯沉检测评价结果表明,基于FWD动态弯沉所反算的模量能更好地对路面结构层的强度进行评定。  相似文献   

9.
孙瑞华  谈至明 《公路》2005,(6):92-95
给出了具有较高精度的两层路面结构模量反算回归式。在此基础上。讨论了弯沉测量误差和面层厚度偏差的传递效应。最后,定量分析了FWD系统的随机误差和面层厚度误差对面层和地基模量反算结果的影响。  相似文献   

10.
《中外公路》2021,41(3):30-35
为了确定合理的加铺层厚度,需计算现有路面的有效结构能力SN_(eff),AASHTO推荐采用无损检测(NDT)方法,有两种方法可以应用。方法1:基于FWD弯沉盆反算旧路面各层的回弹模量,然后将回弹模量与层位系数、排水系数以及各结构层厚度联系,累加便可得到SN_(eff);方法2:依据FWD弯沉盆中心最大挠度d_0、路面总厚度、土基模量,得出E_p,进而求得SN_(eff)。该文依据哥斯达黎加高速公路项目路面加铺层设计,分别采用方法1、2,研究加铺层设计方法,最后依据AASHTO 2002提供的疲劳开裂、永久变形模型进行验证评价。  相似文献   

11.
路面结构参数同时反算的人工神经网络法   总被引:3,自引:0,他引:3  
利用传递矩阵方法,计算出柔性路面结构在轴对称荷载作用及层间完全接触情况下的路表弯沉值,以该结果为输入数据训练三层BP网络,得到较精确的网络权值和阈值,在此基础上实现对柔性路面结构层的模量和厚度参数的同时反算,计算分析表明该方法速度快且精度高,既可反算路面结构层的模量又能反算路面结构层的厚度,通过与实际值比较,其计算精度完全满足工程实际的要求。  相似文献   

12.
沥青混凝土路面动力特性数值模拟研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了研究路面结构层厚度、模量、加载速度等因素对FWD作用下沥青混凝土路面动力特性的影响,基于有限元原理建立沥青混凝土路面动力特性模型,并通过与实测数据进行对比分析验证所建模型的精度,最后对FWD作用下的沥青混凝土路面弯沉、应力等动力特性及路面厚度、模量、加载速度对其动力特性的影响进行了研究,重点研究了不同结构层厚度及加载速度下面层、基层和底基层各自的应力变化情况以及路面弯沉变化趋势.研究表明:结构层厚度、设计参数(模量等)、加载速度等因素的变化对沥青混凝土路面动力特性均存在不同程度的影响.研究结果有助于根据路面结构的应力及变形特点进行路基路面结构设计,同时为分析路面损坏的原因及采取何种预防措施提供参考及依据.  相似文献   

13.
在路基顶面采用定点测试的方式,分别进行了落锤式弯沉仪(FWD)测试和承载板测试,并根据测得的弯沉反演得到路基模量,对弯沉与反算模量进行分析,FWD在精度、稳定性和检测效率方面优于承载板法,FWD法与承载板法测得的路面弯沉值以及反算模量值存在较好的线性关系,为FWD在工程上的应用提供了理论依据。  相似文献   

14.
FWD和承载板在路基强度检测中的对比分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
在路基顶面采用定点测试的方式,分别进行了落锤式弯沉仪(FWD)测试和承载板测试,并根据测得的弯沉反演得到路基模量,对弯沉与反算模量进行分析,FWD在精度、稳定性和检测效率方面优于承载板法,FWD法与承载板法测得的路面弯沉值以及反算模量值存在较好的线性关系,为FWD在工程上的应用提供了理论依据。  相似文献   

15.
路面模量反算,是根据落锤式弯沉仪FWD等公路无损检测仪器测得的弯沉盆数据,利用力学理论和数学方法,通过弯沉盆的拟合来反求路面的材料特性参数。该文利用遗传算法反算路面结构层的模量,计算结果表明稳定性好,结果不受初始值的影响,收敛于全部的最优解,反算值可达到令人满意的精度。  相似文献   

16.
为了研究路面厚度、模量、加载速度等因素对FWD作用下沥青路面动力特性的影响,该文基于有限元原理建立沥青路面动力特性模型,并通过与实测数据进行对比分析验证所建模型的精度,最后对FWD作用下的沥青路面弯沉及应力等动力特性及路面厚度、模量、加载速度对其动力特性的影响进行了研究,重点研究了不同结构层厚度及加载速度下面层、基层和底基层各自的应力变化情况以及路面弯沉变化趋势。研究表明:结构层厚度、设计参数(模量等)、加载速度等因素的变化对沥青路面动力特性均存在不同程度的影响,研究结果有助于根据路面结构的应力及变形特点进行路基路面结构设计,同时对分析路面损坏的原因及采取何种预防措施提供参考及依据。  相似文献   

17.
传统公路厚度检测都是采用钻芯取样,人工测量的方法,不仅效率低,而且破坏路面结构。路面雷达是一种连续、高效、无破损的路面质量检测工具。通过对路面雷达回波信号进行反演分析,可以得到路面结构层介电常数、厚度等信息。该文采用一种改进的粒子群优化方法,建立路面结构层参数的改进粒子群反演算法,实现了结构层介电常数和厚度的反演分析。通过对比理论模型反演结果发现,该方法得到的结构层介电常数精度高于标准粒子群方法,采用该方法分析实际路面雷达回波信号,与钻芯结果对比可知,反算结果与实际钻芯测量值误差在3%以内。  相似文献   

18.
根据神经网络技术对处理非线性映射问题有较好适应性的特点,在使用落锤式弯沉仪(FWD)对路面进行无损检测的基础上,建立了BP神经网络模型,对水泥砼路面结构层模量进行了反分析研究,结果表明:BP神经网络在路面结构参数反分析中适用、有效。  相似文献   

19.
介电常数计算误差是雷达路面基层与面层厚度测试误差的主要来源。介绍了雷达回波波幅推求介电常数的原理,分析了当前三种常见雷达回波波幅推求介电常数计算公式的误差和误差来源,并结合工程实际,提出了钻孔取芯法标定介电常数以及由已建的正演模型和雷达回波信息,反算介电常数两种方法提高测试精度,分析结果显示两种方法均能有效提高基层与面层厚度测试精度,效果较好。  相似文献   

20.
利用实测弯沉数据反算结构层模量是落锤式弯沉仪(FWD)应用于旧混凝土路面结构检测的核心所在。但是,由于路面结构层参数的多元性,路基反演模量有时可能偏离实际。为寻其根源,作者结合成绵高速公路路面检测,采用有限元分析软件ANSYS,建立了路面非线性有限元模型,并在此基础上,以路基下卧刚性层及路基材料非线性为可变参数,对比了4种不同组合情况下的路基反演模量,发现:路基下卧刚性层的深度对检测数据的反演结果有显著影响,而路基土的非线性性质对反演结果影响有限。因此认为,基于FWD检测数据的结构层模量反演时,可以将路基近似为线弹性体。  相似文献   

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