基于混合遺傳神經網絡的高速公路瀝青路面使用性能評價方法研究.pdf

1、該文在分析現有瀝青路面使用性能評價方法的基礎上,對高速公路瀝青路面使用性能評價問題進行了比較深入的研究,該文的具體研究成果如下:1、對國內外路面使用性能評價方法的現狀進行了評述,詳細論述了各種評價方法的基本思路及其優(yōu)缺點,并深入探討了路面使用性能評價的發(fā)展趨勢,為建立新的評價方法提供了基礎與參考;2、分析了高速公路瀝青路面的特點,對常用的路面使用性能評價指標進行了研究,并針對高速公路的特點對各指標進行改進,探討了一些能充分反映高速公路瀝

2、青路面使用性能特點的評價指標;3、針對遺傳算法與神經網絡優(yōu)缺點互補的特點,探討了GA與NN結合的必要性與可行性,將其結合與完善,建立了能充分發(fā)揮遺傳算法與神經網絡優(yōu)勢的混合GANN模型;選擇簡單、高效、開放的Matlab語言實現了混合GANN模型;4、首次提出了高速公路瀝青路面使用性能混合GANN評價方法;該方法運用混合GANN模型,以路面最大裂縫率CR、最大車轍深度RD、平整度σ、強度系數SSI、抗滑能力SFC實測數據為基礎進行模型建

3、立,實現了對高速公路瀝青路面使用性能的評價;通過對京珠高速公路湖北段路面的評價,結果表明該方法準確、科學、高效、實用,評價過程方便、快捷,預測結果科學、準確;5、首次提出了瀝青路面路面狀況指數PCI的混合GANN預測方法;該方法運用混合GANN模型,以路面平整度σ、強度系數SSI與抗滑能力SFC實測數據為基礎進行模型建立,實現了對路面狀況指標PCI的預測;依據該方法可以對路面破損進行有針對性的調查,減少調查范圍,節(jié)約人力物力,提高工作效