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基于混合遗传神经网络的高速公路沥青路面使用性能评价方法研究
| 论文题名： | 基于混合遗传神经网络的高速公路沥青路面使用性能评价方法研究 |
| 关键词： | 高速公路;沥青路面;路面使用性能;评价模型;混合遗传神经网络 |
| 摘要： | 该文在分析现有沥青路面使用性能评价方法的基础上,对高速公路沥青路面使用性能评价问题进行了比较深入的研究,该文的具体研究成果如下:1、对国内外路面使用性能评价方法的现状进行了评述,详细论述了各种评价方法的基本思路及其优缺点,并深入探讨了路面使用性能评价的发展趋势,为建立新的评价方法提供了基础与参考;2、分析了高速公路沥青路面的特点,对常用的路面使用性能评价指标进行了研究,并针对高速公路的特点对各指标进行改进,探讨了一些能充分反映高速公路沥青路面使用性能特点的评价指标;3、针对遗传算法与神经网络优缺点互补的特点,探讨了GA与NN结合的必要性与可行性,将其结合与完善,建立了能充分发挥遗传算法与神经网络优势的混合GANN模型;选择简单、高效、开放的Matlab语言实现了混合GANN模型;4、首次提出了高速公路沥青路面使用性能混合GANN评价方法;该方法运用混合GANN模型,以路面最大裂缝率CR、最大车辙深度RD、平整度σ、强度系数SSI、抗滑能力SFC实测数据为基础进行模型建立,实现了对高速公路沥青路面使用性能的评价;通过对京珠高速公路湖北段路面的评价,结果表明该方法准确、科学、高效、实用,评价过程方便、快捷,预测结果科学、准确;5、首次提出了沥青路面路面状况指数PCI的混合GANN预测方法;该方法运用混合GANN模型,以路面平整度σ、强度系数SSI与抗滑能力SFC实测数据为基础进行模型建立,实现了对路面状况指标PCI的预测;依据该方法可以对路面破损进行有针对性的调查,减少调查范围,节约人力物力,提高工作效率.该研究项目得到湖北省科技攻关项目(高速公路路面结构优化方法研究981P1201)资助. |
| 作者： | 黄文雄 |
| 专业： | 市政工程 |
| 导师： | 刘沐宇 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2003 |
| 正文语种： | 中文 |
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