基于径向基神经网络模型预测不同配合比道路混凝土抗弯拉强度

道路混凝土弯拉强度受多种因素共同影响,具有非线性特征.考虑集料最大粒径、水泥用量、用水量、砂和粗集料含量对混凝土弯拉强度的影响,基于径向基神经网络理论,通过优化网络扩散系数和神经元数,建立了用于预测不同配合比下道路混凝土抗弯拉强度模型,给出的预测值与真实值相比在可接受的误差范围内,而且训练网络的数据覆盖范围广,因此该网络预测模型普适性强,对于优化道路混凝土的配合比设计具有重要的意义.     

马歇尔试验中最佳沥青用量的计算方法研究

马歇尔试验中确定最佳沥青用量时,需根据试验曲线求出各项技术指标（六大指标）所对应的沥青用量,其取值方法因人为因素而带有随意性。在大量试验结果分析的基础上,提出利用牛顿二次插值函数的方法,建立所测各项技术指标与沥青用量的函数关系,并以稳定度指标为例进行了说明,通过求导得出稳定度峰值所对应的最佳沥青用量,同时进行误差分析。研究结果证实,它与精确绘制的稳定度-沥青用量曲线所求的结果（即图解法的结果）基本一致,表明该法简便而实用。