基于人工神经网络的沥青路面模量评估 基于人工神经网络的沥青路面模量评估

基于人工神经网络的沥青路面模量评估

  • 期刊名字:同济大学学报(自然科学版)
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  • 论文作者:谢辉,郭忠印,丛林
  • 作者单位:同济大学
  • 更新时间:2022-04-07
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论文简介

介绍了利用弯沉盆参数和人工神经网络方法来处理FWD(落锤弯沉仪)的测量结果用于结构层模量的评估.在研究弯沉盆信息时,利用FORTRAN程序进行了轴对称模型的动力有限元分析.与现有的反算程序中利用迭代不断调整模量来匹配弯沉的方法不同,本方法利用基层破坏指数和形状因子两个参数来确定土基模量,并将土基模量和其他参数一起作为输入,利用人工神经网络来预估上层模量.最后,分别利用本方法和软件ELMOD对实测FWD数据进行分析,结果验证了本方法的可行性.

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