小波模糊神经网络在高速公路沥青路面性能预测中的应用

针对高速公路沥青路面养护管理的需求,将小波变换理论与模糊神经网络结合起来,建立用于高速公路沥青路面性能预测的小波模糊神经网络。对路面性能的原始数据列进行小波分析后,再通过样本学习训练,获取预测的数据列,最后通过重构获得路面性能的预测数据列。将小波模糊网络与一般神经网络的预测结果相比较,结果表明：采用小波模糊神经网络对高速公路沥青路面性能预测可降低人为因素影响,保证预测结果尽可能客观,提高预测效率。     

高速公路沥青路面养护决策时机探讨

通过对汕汾高速公路沥青路面养护质量检评、水损害程度和设计施工缺陷的调查分析,提出了高速公路沥青路面养护决策时机的确定原则,以提高高速公路沥青路面养护措施的及时性、有效性和经济性。     

高速公路沥青路面病害防治基本方法

本文介绍了高速公路沥青路面的常见病害，较详细地分析了分析病害产生的原因，并提出了相应的预防措施和维修对策。     

神经网络与马尔科夫组合预测模型在高速公路沥青路面使用性能中的应用

通过对影响路面使用性能的因素分析,考虑己有预测模型的优缺点和应用情况,提出了神经网络与马尔可夫模型的相结合的组合预测模型对路面使用性能进行预测的方法,算例获得了较好效果。     

京秦高速公路沥青路面裂缝修补方法

本文就京秦高速公路的路面纵横向裂缝的现象进行了分析，找出裂缝产生的原因，并总结了几种养护修补方法的优缺点，提出路面裂缝修补技术的发展方向和建议。     

沥青路面使用性能的神经网络评价方法

沥青路面使用性能指标之间存在着内在的关联性，但这种高度非线性关系无法用传统的统计回归方法建立数学模型。本文采用神经网络方法建立了路面破损状况与其它指标之间的模型，并采用实测数据进行了检验，结果表明，模型精度可满足工程实践的要求。     

高速公路沥青路面早期维护方法初探

通过在南京至连云港（宁连）高速公路连云港段缺陷现任期沥青路面维修设计施工中的体会，阐述速公路沥青路面早期维护的必要性及进行早期的科学方法，旨在提高高速公路沥青路面的早期服务水平并有效地延长沥青路面的使用寿命。     

高速公路沥青路面早期破坏研究

高速公路沥青路面早期破坏已经成为公路工程的质量通病,其与设计、施工、运营、养护等因素有关。分析沥青路面早期破坏的形式及产生早期破坏的原因,并提出相应防治措施。     

高速公路沥青路面养护质量评价方法探讨

高速公路沥青路面质量评价是道路管理的一个重要组成部分,高速公路路面的质量评价结果直接影响到养护决策。科学合理地对高速公路进行评价是一项很重要的工作,然而依据现行规范对高速公路评价的结果不能很好的反映高速公路的实际状况。本文结合北京市高速公路路面实际检测数据,对高速公路的评价方法作了探讨,并且对现有规范提出了修订建议。     

基于改进型BP神经网络的沥青路面大修决策模型研究

针对常规大修决策模型PQI模型的缺陷,利用改进型BP神经网络建立沥青路面大修决策模型。改进型BP神经网络是在神经网络中间层和输出层上加入特殊的偏差单元,以加快BP神经网络的收敛速度、并提高其计算精度。本文根据安徽省高速公路沥青路面的实际情况,建立了有5个输入单元和一个输出单元的神经网络,并利用历年路况检测结果和专家对路况的主观评价结果对网络进行了训练。结果表明神经网络计算结果的精度很高。     

高速公路沥青路面使用性能评价模型的探讨

充分考虑高速公路行车特点及对路面使用性能的要求，利用河北省高速公路的调查数据，分析目前养护规范评价模型在高速公路应用中的不适之处，提出应建立能正确反映高速公路使用性能的评价模型结构体系；并在原有路况指数模型的基础上，增加独立的车辙模型和车辙、破损二元模型。     

基于效用模型的沥青路面预防性养护研究

预防性养护是一种高标准养护方式。在预防性养护中,养护时机的选择至关重要。基于此,提出了以建立养护短期效用预测模型来进行养护时机的选择,该模型通过对路面性能短期提高值以及养护后路面性能衰变规律的预测,能较为精确地获得养护后路面性能曲线,以及养护短期效益值,进而运用效益-费用分析法可以较方便而准确地确定最佳养护时机和养护方案。养护效用预测模型为预防性养护的研究提供了新思路,具有重大的理论意义和实际意义。     

高速公路沥青路面结构与材料设计发展的调研

沥青路面高速公路在我国发展迅速。不少地区在实践中积聚了失败与成功的经验。通过走访调研,收集整理了上海、江苏、山东、湖北和安徽等地的沥青路面结构设计资料以及路况。根据沥青面层使用材料的不同,把我国沥青路面发展划分为三个阶段。分析指出我国沥青路面的发展主要围绕新材料的开发应用展开,材料性能设计方法的研究明显投入不足,亟待探讨基于路用性能的沥青混合料性能设计方法。     

基于Matlab的高速公路交通流 RBF神经网络建模

通过对高速公路宏观动态交通流模型的分析,提出用Matlab神经网络工具箱建立了交通流RBF模型,讨论了RBF网络设计过程中的参数设置,仿真结果表明了RBF模型的有效性.由于Matlab提供的RBF的实现算法具有自适应确定网络结构和无需人为确定网络初始权值的优点,因此减少了网络训练的随机性,提高了训练精度.     

沥青混合料路面离析原因研究

基于沥青混合料均匀性指标,结合现场资料,对沥青混合料路面在施工过程中产生离析的部分原因,如：集料堆放、摊铺机选择、混合料运输等展开定量的研究。研究结果表明：集料堆放的不当、摊铺机选择的不当以及混合料的运输过程等都会对沥青混合料路面均匀性产生影响,造成路面的离析。对此,提出了相应的预防对策,即集料堆放在平整、坚硬的场地上,避免相互混杂和雨水的流入;应先择半幅摊铺机;尽可能减少沥青混合料的运输距离。     

基于现代检测技术的沥青路面评价新方法

根据路面评价的基本要求,针对现有沥青路面评价方法在实践应用中的一些问题,如评价结果不够准确和数据采集效率比较低等,对现有沥青路面评价模型中的评价指标进行了调整,重点对表征路面损坏状况的指标进行细化分解,对表征路面行驶质量的指标进行重新定义;同时,结合现代路面检测技术对现有沥青路面数据采集方法进行改进,为调整后的指标体系设计高性能的数据采集方法。最终,建立了一整套沥青路面评价的新体系和新方法。     

高速公路沥青混凝土路面养护短期效用模型评价指标研究

公路的预防性养护中,养护时机的选择至关重要。养护短期效用模型的建立为养护时机和养护策略的选择提供了新思路。该模型旨在建立各种预养护措施在不同类型道路、不同交通状况路段、不同养护时间的效用数据库,其建立要基于大量相关的路况调查数据。我国现阶段高速公路沥青混凝土路面使用性能评价指数采用PQI,其包含4项指标:PCI、SSI、RQI、SFC,在效用模型建立过程当中若按此进行路况性能的评价,数据采集势必存在规模大、间隔周期短、每次延续时间长等问题。基于此,尝试提出采用以平整度IRI表征的RQI作为高速公路沥青混凝土路面路况评价的单一指标,以简化数据的采集过程,保证调查数据的时效性。最后用灰关联法验证了其可行性。     

沥青混凝土路面使用过程中沥青迁移现象的粘弹性力学机理

有关调查表明,我国诸多高速公路沥青混凝土路面在使用过程中产生了沥青迁移现象。沥青迁移逐渐造成了沥青混合料沿路面厚度方向的离析,面层沥青富集而底层沥青贫集,面层空隙率降低而底层空隙率增大。底层空隙率增大又伴随着负压的产生与空隙的连通,即便面层混合料中只存在微观裂纹,水分也会被吸入底层从而产生水损害。沥青迁移的积累也可能造成路面油斑或油斑带。本文根据非线性粘弹性力学原理论述了沥青迁移的物理力学本质,并探讨了其影响因素及减轻沥青迁移的材料学方法。     

基于时间硬化模型的路面车辙预估分析

为了对路面结构车辙发展进行定量的预估分析,本文建立了三维路面有限元模型,基于时间硬化的蠕变本构模型对三种典型结构的车辙进行了预估分析。结果表明,基于该模型的预估方法能够有效的模拟车辙发展。     

基于沥青混合料疲劳性能预测的混沌神经网络模型研究

沥青混合料的疲劳性能是决定沥青路面疲劳开裂的关键因素.由于沥青混合料的疲劳性能受众多因素影响,且各因素之间存在强烈的非线形关系,故难以有效进行预测与优化.提出基于混沌神经网络模型的方法,对以疲劳性能为目标的沥青混合料进行仿真计算,结果表明,此方法高效可行,预测精度高,可为沥青混合料的试验设计提供理论参考.