遗传算法反算路面结构层的模量

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。     

路面结构层模量的反算精度

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。     

利用BP神经网络反算土基回弹模量研究

根据三层BP神经网络和层状弹性理论体系,结合FWD研究土基回弹模量的反算。通过利用反算的土基回弹模量,比较了理论和实测土基顶面的弯沉值,从而发现所建立的神经模型有很好的识别能力和泛化能力,其模型可作为评价土基回弹模量的有效途径。     

基于自适应信息遗传算法的路面模量反算研究

近年来,根据FWD实测弯沉盆来反算各层路面结构模量的技术在路面结构的质量评价中广为应用。如何利用FWD反算路面模量也相应成为各方研究的热点。在本文中,作者针对于模量反算中,目标函数在最优值附近表现为大片狭长平坦区域的特点,提出了一类反算新算法——自适应信息遗传算法,提出了根据信息量大小来决定算法是否进行自适应细分模量解空间的机制,以缩小算法后期反算中的搜索空间。此外,本文还改进了实数交叉算子,使用了新的探险策略,从而加强了新算法后期的局部搜索能力。随后的工程实例表明,这新机制、新策略的引入,能够在保持较高反算精度的前提条件下,大大提高模量反算的求解效率,从而更加有利于模量反算的工程实际应用。     

基于自适应信息遗传算法的路面模量反算研究

针对在模量反算中,目标函数在最优值附近表现为大片狭长平坦区域的特点,提出了一类反算新算法——自适应信息遗传算法,新算法的优点是根据信息量大小来进行自适应细分模量解空间,从而节约大量的计算时间.改进了实数交叉算子,使用了新的探险策略,从而加强了新算法后期的局部搜索能力.随后的工程实例表明,这种新机制、新策略的引入,能够在...     

FE-SBFE法反算沥青路面结构层模量

目前利用落锤式弯沉仪测得的时程曲线进行路面结构层材料特性反算方法发展迅速。通过分析现有路面模量反演方法的优缺点,并将比例边界有限元方法引入路面弯沉的求解中,与其有限元的结合,解决了有限元方法由于人工边界的引入而存在的问题,并结合系统识别方法,实现路面模量的反演。     

BP神经网络在路面模量反分析中的应用

使用MATLAB神经网络工具箱研究了BP神经网络在路面模量反分析中的应用。研究结果表明,只要合理的处理输入和输出参数,利用BP神经网络可以较好的预测路面各层的弹性模量,并且相对于其他分析方法,该方法运算速度非常快,适合于实际工程中应用。     

BP神经网络在路面模量反分析中的应用

使用MATLAB神经网络工具箱研究了BP神经网络在路面模量反分析中的应用。研究结果表明,只要合理的处理输入和输出参数,利用BP神经网络可以较好的预测路面各层的弹性模量,并且相对于其他分析方法,该方法运算速度非常快,适合于实际工程中应用。     

野外路面动态模量反算方法综述

路面的动态特性是目前各国研究的热点，其中动态模量又是这一特性的一个基本参数。文章详细介绍了基于FWD野外动态模量的各种反算方法及其优缺点，并论述了基于静力层状弹性体理论的路面动态模量反析程序所存在的局限性及合理性，最后提出用有限元反析路面模量及在我国开展此项研究的基本原则。     

基于同伦方法的路面模量反算研究

根据最优化问题的极值条件 ,将模量反算转化为非线性映射求零点的问题 ,结合数值微分计算弯沉对模量的一阶和二阶偏导数 ,建立了基于同伦方法反算路面模量的数学模型 ;并采用 LI-YORKE算法求解微分方程初值问题跟踪同伦曲线 ,获得模量的反算结果 ,在此基础上编制了相应的模量反算程序。通过对 3种路面结构的落锤式弯沉仪 ( FWD)的实测弯沉盆进行模量反算 ,并与国内外其它反算程序比较 ,验证了同伦方法反算结果的精度和可靠性。同时 ,通过选取不同初始值进行反算比较 ,验证了同伦方法的大范围收敛性和反算结果的稳定性。结果表明 ,采用同伦方法进行路面模量反算有效地解决了常规最优化算法的初始值和局部收敛的问题 ,是一种精度好、速度快、效率高、结果稳定且大范围收敛的模量反算方法。     

基于自适应遗传算法的路面模量反算的稳健性研究及应用

在实践交通路面工程中,路基作为路面结构的基础支撑体,会因为路基强度不足,稳定性差,受到外部载荷作用而导致过量变形,进而产生路面损坏问题。针对在路面模量反算过程中所获得的目标函数的最优值问题,主要提出了一个基于模量反算的自适应信息遗传算法,并对新算法在路面模量反算中的稳健性进行了理论和实践对比分析。首次采用了以信息量来确定是否执行细分模量解空间的机制,有效的缩小了后期反算空间,同时,采用改进行的实数交叉算子,提高了新算法后期搜索能力,通过比较实际FWD实际检测结果与新算法的反算结果表明:自适应信息遗传算法有效的降低了传统遗传算法的复杂度,提高了求解效率,有效的保证了新算法在工程实际应用中的稳健性。     

落锤式弯沉仪在反算路面各结构层模量中的初步应用

落锤式弯沉仪不仅可以测试路面弯沉值，而且根据测得弯沉盆数据还可以进行模量反算，从而定性反映路面各结构层模量值。下面是我们对此进行的初步研究。     

自适应信息遗传算法在路面模量反算中的应用和稳健性研究

路基作为路面结构的基础支撑体,实际路基工程所发生的路面损坏基本上是基于路基稳定性差、强度较低,受到外部载荷作用而产生过量形变造成。主要是针对路面模量反算过程中所获得的目标函数在最优值呈现出一个狭长平坦区的特征,提出了一个基于模量反算的自适应信息遗传算法,并对新算法在路面模量反算中的稳健性进行了理论和实践对比分析。首次采用了以信息量来确定是否执行细分模量解空间的机制,有效的缩小了后期反算空间,同时,采用改进行的实数交叉算子,提高了新算法后期搜索能力,通过比较实际FWD实际检测结果与新算法的反算结果表明:自适应信息遗传算法有效的降低了传统遗传算法的复杂度,提高了求解效率,有效的保证了新算法在工程实际应用中的稳健性。     

基于FWD的路面结构层模量直解方法研究

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。     

基于动态弯沉盆的路面模量反算方法

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。     

基于沥青路面结构层疲劳寿命的路面结构层模量组合研究

考虑路面各结构层不同的模量组合,建立不同路面结构的有限元模型,分析基层模量和底基层模量对于沥青面层层底拉应力和底基层层底拉应力的影响规律,并通过沥青路面抗疲劳开裂的经验公式,预测不同路面结构组合的沥青路面疲劳寿命,分别对沥青面层和基层合理的模量组合,以及底基层和路基模量匹配进行研究.结果表明:当面层与基层模量比值(E面层/E基层)小于1.8时,沥青面层疲劳寿命随E面层/E基层的增加迅速降低,E面层/E基层大于1.8时,面层疲劳寿命随E面层/E基层的增加缓慢降低,疲劳寿命预测值降为2.3万～160万轴次;底基层模量和路基模量比值(E底基/E路基)较低时,底基层疲劳寿命随E底基/E路基的增加迅速降低,E底基/E路基大于20∶1时,底基层疲劳寿命缓慢降低,疲劳寿命的预测值已经降低到200万标准轴载作用次数以下;通过考虑E面层/E基层和E底基/E路基的路面疲劳寿命等值线图,可以确定路面设计疲劳寿命对应的E面层/E基层和E底层基基/E路基的合理取值.     

基于BP人工神经网络的土基回弹模量反算

基于层状弹性理论构建路表弯沉值与结构层参数之间的数据库,并以该数据库建立BP神经网络模型,进行土基回弹模量的预测。理论与实测结果表明。所建立的土基回弹模量BP神经网络模型具有较好的预测精度,为准确、快速地评价土基的承载能力提供参考。     

利用FWD数据反算模量方法研究

通过总结国内外路面结构层模量反算方法的研究概况,分析了图表法和回归公式法、迭代法、数据库搜索法、遗传算法和人工神经网络法五类方法的特性,根据反算模量研究现状,选取了回归公式和迭代法进行模量反算,结合反算模量的相关理论研究和经验总结,从动荷载与静荷载、各结构层材料非线性、理论与实际的差异等方面分析了两种模量反算结果差异,从而提出模量反算的进一步研究方向。     

结构层模量对半刚性路面结构设计的影响

为研究结构层不同模量取值对路面结构设计指标的影响,根据弹性层状体系理论,利用有限元软件分析各路面结构层模量对无机结合料底基层拉应力、沥青混合料分层竖向压应力和路表弯沉的影响.分析表明:为满足无机结合料底基层疲劳寿命的要求,应选择较低的底基层模量、较高的路基模量和中下基层模量.通过提高上面层、中面层模量,减小下面层、上基...