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。     

路面结构层模量反算方法综述

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优缺点 ,提出了模量反算需进一步研究解决的初始值和局部收敛、解的唯一性和反算结果的合理性三个关键问题     

基于动态弯沉分析的路面结构模量反算方法研究

落锤式弯沉仪作为一种动态无损检测方法,在世界范围内得到了广泛应用.弯沉盆包含了大量路面结构信息,可据此对结构层模量进行评价.该文利用谱元法路面计算程序,通过逐步回归和多层感知元神经网络2种方法,对路面模量反算模型进行了研究,并提出了基于弯沉盆的动态模量反算方法.对半刚性沥青路面的实测弯沉数据进行反算后,发现由于实测和理...     

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。     

基于遗传算法的刚性路面脱空判定

利用有限单元法建立了可考虑接缝和地基脱空的刚性路面位移计算模型。模拟生物进化过程,利用遗传算法建立了反演路面结构层模量的方法。最终提出了判定刚性路面板角(边)脱空面积的迭代方法,利用落锤式弯沉仪(FWD)实测板中弯沉盆数据反演模量,根据反演结果计算板角(边)的理论弯沉值,对比理论与实测弯沉值确定地基脱空面积,修正地基接触状况重复上述计算过程,直至计算结果收敛。     

基于人工神经网络的路面模量反算

根据三层 BP神经网络模型和弹性层状体系理论 ,结合 JILS FWD研究了层状体系路面的模量反算。通过理论和实测弯沉盆的反算 ,比较了精确网络与噪音网络的反算能力 ,从而提出了人工神经网络实现模量反算的关键技术。噪音网络与国内外常用反算程序的比较结果表明 ,神经网络法的反算结果具有良好的精度和可靠性     

刚性基层沥青路面参数动态反演

为了对刚性基层沥青路面结构的模量反演提供参考,采用谱单元法作为正分析方法,利用实测弯沉时程曲线和理论计算结果构造优化目标函数,通过数值优化方法对沥青路面力学参数进行动态反演,并与传统静态方法反演的结果进行了比较。结果表明：传统静态方法反演得到各结构层的弹性模量,动态方法反演能得到沥青层动态模量主曲线和相位角主曲线以及其他结构层的弹性模量;动态模量和相位角主曲线组成完整的黏弹性参数,可以更全面地描述沥青混合料的力学特性与频率的相关性;动态反演方法采用各传感器处弯沉时程曲线作为优化过程中的约束条件,静态反演方法中仅采用弯沉曲线峰值作为优化约束条件,约束力度远小于动态反演方法,导致静态反演结果的变异性远大于动态反演结果,尤其是基层和底基层,静态方法反演结果的变异系数可达动态反演结果的2倍以上,而且反演得到的各结构层的弹性模量处于材料典型取值范围内的百分比明显小于动态反演结果。静态反演方法易引起"模量窜层"现象,造成反演结果失真,无法客观地对路面结构层进行质量评定;动态反演方法能利用实测弯沉时程曲线的全部信息,保证反演结果收敛于真实值,有效避免"模量窜层"现象,为路面质量评定提供有效途径。     

基于FWD的旧路路基模量反算的问题探讨

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。