基于BP神经网络的沥青混合料疲劳性能预测模型

以MATLAB为平台,搭建了一种单隐层结构的BP神经网络沥青混合料疲劳寿命预测模型。模型以沥青含量、空隙率和应变水平3个指标作为输入项,疲劳寿命作为输出项。进行了不同试验条件下的四点弯曲疲劳试验,将试验数据归一化处理后得到27组数据用于训练。训练后的神经网络疲劳寿命预测模型拟合优度R2可达到0.91。采用同一组数据对传统的疲劳方程模型进行拟合,并对比两者的预测效果,各项统计指标均显示神经网络模型预测结果明显优于疲劳方程模型,且神经网络还具有疲劳方程所不具备的指标权重分析的功能。