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| 基于GRA与BP神经网络的沥青路面模量参数反演分析 | |
| 引用本文： | 邱欣,刘锦俐,陶珏强,杨青,胡永举.基于GRA与BP神经网络的沥青路面模量参数反演分析[J].浙江师范大学学报(自然科学版),2018(1). |
| 作者姓名： | 邱欣 刘锦俐 陶珏强 杨青 胡永举 |
| 作者单位： | 浙江师范大学工学院; |
| 摘 要： | 为了提升沥青路面模量参数反演分析的可靠性,基于沥青路面动力有限元数值分析模型,在构建FWD路表弯沉与结构层模量参数对应数据库的基础上,将GRA和BP神经网络分析方法相结合,实现沥青路面模量参数的反演分析.结果表明:FWD径向距离为0,60,210 cm处的路表弯沉值分别与面层模量、基层模量和路基模量的关联度最大;相对于传统的BP神经网络方法,GRA方法的引入提升了沥青路面各结构层模量反演结果的精度和稳定性.研究成果为利用FWD测试技术诊断与评价沥青路面各结构层的性能状态提供了新视角. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |
