新疆地区沥青路面使用性能评价方法研究

新疆地区沥青路面使用性能评价方法研究

论文摘要

公路交通是国民经济发展的基础,是衡量一个国家现代化水平的重要标志。路面使用性能是体现公路服务水平的重要内容之一,对路面使用性能的评价是了解路面使用状况,合理制定养护维修计划的重要依据,是建立和实现路面管理系统的关键所在。本文以沥青路面使用性能的评价方法为研究重点,分析了评价沥青路面使用性能的各个单项指标,并根据新疆地区沥青路面的特点,对部分单项评价指标进行了改进和完善。同时以单项评价指标为基础,论述了目前国内外沥青路面使用性能的各种综合评价模型和方法,并选用物元模型和遗传神经网络模型作为新疆地区沥青路面使用性能综合评价模型。以物元模型对新疆地区沥青路面进行评价时,提出了采用分段式函数构造关联函数,并分析了其中的原因和可行性。通过对物元模型评价结果和公路沥青养护技术规范中路面使用性能综合评价指标PQI评价结果的对比,分析了规范中评价方法存在的不足及物元模型的优点。以遗传神经网络模型进行评价时,首先分析了作为人工智能的两个重要分支——神经网络和遗传算法的特点。针对BP神经网络的易陷入局部最优的缺点,将遗传算法引入神经网络,利用二者优势互补的特点,将二者有机结合,建立了遗传神经网络模型,并通过实测数据验证了可靠性。该模型简单、高效,其强大的非线性映射能力非常适合道路使用性能的评价,最终确定将其作为新疆地区沥青路面使用性能的综合评价模型。在以遗传神经网络模型作为评价模型的基础上,通过对不同结构类型沥青路面使用性能的评价结果进行分析,确定了适合新疆地区不同区域和交通等级的路面典型结构形式。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.2 研究的目的和意义
  • 1.3 国内外沥青路面使用性能研究概况
  • 1.3.1 国外研究现状
  • 1.3.2 国内研究现状
  • 1.4 本文研究的主要内容
  • 第二章 沥青路面使用性能评价指标研究
  • 2.1 概述
  • 2.2 路面使用性能单项评价指标研究
  • 2.2.1 路面破损状况评价
  • 2.2.2 路面行驶质量评价
  • 2.2.3 路面结构承载能力评价
  • 2.2.4 路面抗滑性能评价
  • 2.3 沥青路面使用性能单项评价指标变化规律研究
  • 2.3.1 新疆地区沥青路面代表性评价指标确定
  • 2.3.2 路面结构强度指数衰变规律研究
  • 2.4 路面使用性能综合评价指标研究
  • 2.4.1 国外路面使用性能综合评价指标
  • 2.4.2 国内路面使用性能综合评价指标
  • 2.4.3 路面使用性能综合评价的发展趋势
  • 第三章 基于物元模型的路面使用性能评价
  • 3.1 概述
  • 3.1.1 物元的基本概念
  • 3.1.2 物元的可拓性
  • 3.2 物元模型在路面使用性能评价中的应用
  • 3.2.1 物元模型建立的流程
  • 3.2.2 评价路面使用性能物元模型的建立
  • 3.2.3 基于物元模型的沥青路面使用性能评价
  • 第四章 基于遗传神经网络模型的路面使用性能评价
  • 4.1 人工神经网络的理论基础
  • 4.1.1 人工神经网络的基本特点
  • 4.1.2 人工神经网络的基本功能
  • 4.1.3 人工神经元模型
  • 4.1.4 人工神经网络的学习与训练
  • 4.2 BP神经网络
  • 4.2.1 BP神经网络的结构
  • 4.2.2 BP神经网络的设计
  • 4.2.3 BP神经网络的实现
  • 4.2.4 BP神经网络的改进
  • 4.3 基于BP神经网络的路面使用性能评价模型的建立
  • 4.3.1 BP神经网络模型输入输出量的选择
  • 4.3.2 BP神经网络模型输入输出数据的预处理
  • 4.3.3 BP神经网络的结构设计
  • 4.3.4 基于BP神经网络模型的路面使用性能评价的程序设计
  • 4.4 遗传算法
  • 4.4.1 遗传算法的基本思想
  • 4.4.2 遗传算法的运算流程
  • 4.5 基于遗传神经网络的路面使用性能评价模型的建立
  • 4.5.1 遗传算法与神经网络的结合
  • 4.5.2 遗传算法优化BP神经网络的流程
  • 4.5.3 遗传算法优化BP神经网络的模型的建立
  • 4.5.4 基于遗传神经网络模型的沥青路面使用性能评价
  • 4.5.5 沥青路面使用性能综合评价方法比较
  • 第五章 新疆地区沥青路面典型结构推荐
  • 5.1 新疆地区公路路面结构类型
  • 5.2 基于路面使用性能的新疆沥青路面典型结构
  • 5.2.1 评价道路选取
  • 5.2.2 数据的选择与处理
  • 5.2.3 新疆地区沥青路面典型结构推荐
  • 第六章 结论与展望
  • 6.1 结论及主要研究成果
  • 6.2 进一步研究的设想
  • 参考文献
  • 致谢
  • 相关论文文献

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