[碩士]瀝青路面的使用性能評價和預測模型

內(nèi)容簡介

　　[碩士]瀝青路面的使用性能評價和預測模型　　學科專業(yè)：市政工程　　授予學位：碩士　　學位授予單位：大連理工大學　　學位年度：2008　　自1984年我國引進的瀝青路面養(yǎng)護管理系統(tǒng)開始，路面管理系統(tǒng)己經(jīng)取得了極大的應用和發(fā)展，不僅為我國路面管理各部門提供了科學的分析工具和方法，也有效利用有限資源，為提供具有足夠服務水平的路面做出科學的管理和決策。路面使用性能的評價和預測作為路面管理系統(tǒng)中重要的部分，是了解路面狀況以及使用性能的變化規(guī)律，做出合理的對策，制定相應的養(yǎng)護改建措施的基礎。因此，路面使用性能的評價和預測模型的建立和實現(xiàn)是路面管理系統(tǒng)實現(xiàn)的關鍵。　　本文以瀝青路面的使用性能的評價和預測作為研究重點，首先詳細介紹了路面常用的各單項性能指標以及相應的規(guī)范要求作為文章研究的基礎內(nèi)容。在分析和總結國內(nèi)使用性能評價和預測模型的研究現(xiàn)狀基礎上，論述各種模型的優(yōu)缺點。以最常用的回歸模型為例，詳細說明該模型在對路面性能進行評價當中存在的問題。當代智能技術的興起和發(fā)展，使得以往很多難以解決的問題得到了進一步研究，BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為這一技術的一個分支，可以用于處理具有大量模糊信息，以及不確定數(shù)據(jù)的復雜系統(tǒng)，而公路在快速發(fā)展過程中也越來越顯現(xiàn)出這種復雜性和不確定性，因此本文將BP神經(jīng)網(wǎng)絡的模型結構運用在路面工程中，并發(fā)現(xiàn)了這種結構所表現(xiàn)出的優(yōu)勢，然而該算法也不是完全沒有缺陷，為了彌補這種不足，本文在參閱大量文獻后，將遺傳算法引入，優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的權閡值，通過路面的實測數(shù)據(jù)驗證，這種方法不僅可以充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡在處理復雜模糊系統(tǒng)時所表現(xiàn)出來的高度非線性，良好容錯力以及強大的自組織，自學習，自適應等優(yōu)良的特性，而且也克服了BP算法在訓練過程中容易陷入局部極小等固有缺陷。在路面使用性能預測模型的建立方面，同樣采用了BP網(wǎng)絡同遺傳算法相結合的方法，以平整度標準差，路面強度指數(shù)，路面橫向力系數(shù)以及交通量，行車環(huán)境這三項作為網(wǎng)絡的輸入，來預測路面狀況指數(shù)。評價和預測模型都以實際數(shù)據(jù)作為驗證其有效性的基礎，經(jīng)過反復的訓練，測試發(fā)現(xiàn)該模型確實具有良好擬合精度，并且模型的外推性能好，結構的建立也不復雜，對路面使用性能來說，是一種很有效的評估手段?！　? 本文以MATLAB7.0作為主要的編程工具，并且應用了MATLAB程序中自帶的神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱來實現(xiàn)BP網(wǎng)絡結構的建立，遺傳算法的優(yōu)化是應用謝菲爾德大學開發(fā)的遺傳算法工具箱實現(xiàn)的。模型的建立主要是將遺傳算法用于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的權值和閉值，并將最終優(yōu)化得到的一組權閩值賦給神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練最終可以使得網(wǎng)絡跳出局部最小區(qū)域，以較少的迭代次數(shù)達到收斂。

專題推薦