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反传神经网络在油石比估计中的应用
第 卷 第 期 Vol.3No.2 3 2 河 北 交 通 科 技 年 月 2006 6 HebeiJiaotongScienceAndTechnology Jun.2006 文章编号: ( ) JL01-0235200602-0036-04 反传神经网络在油石比估计中的应用 何爱平 (衡水市市政工程管理处 衡水 ) 053100 摘 要 利用反传神经网络算法,将沥青混凝土级配等参数作为输入参数,并通过变换不同混 合料结构类型的训练样本,可以估计沥青混凝土最佳沥青含量。通过实验验证了这种方法的可行 性,并提出了改进的思路。 关键词 反传神经网络 沥青混凝土 级配 最佳沥青含量 中图分类号 U414.1 文献标识码 A ApplicationofReverseConveyingNervousNetworkinEstimationofAsphalt-concreteRation HeAiping ( ) HengshuiMunicipalEngineeringManagementDivision,Hengshui053100 Abstract:Bymeansofthealgorithmofreversesconveyingnervousnetwork,takingasphalt-concrete gradingasinputparameter,changingtrainsamplesofdifferentcompoundstructuretypes,theoptimum contentofasphaltcanbeestimated.Experimentalresultsshowthatthismethodisfeasible.Improvement ideaisputforwardinthepaper. Keywords: ; ; ; reversesconveyingnervousnetwork asphalt-concrete grading optimumasphaltcontent 来验证这个初级配的可行性。如在设计 系列的 AC 0 引言 混合料时,初级配空隙率试验结果为 左右,认 4% 随着沥青路面的混合料类型的发展,混合料设 为这个级配的体积指标基本满足要求,然后按照规 计思想的呈现多样性,混合料目标配合比设计过程 范中规定的试验方法和步骤进行马歇尔试验、水稳 变得越来越复杂,不同的级配类型结构对应着不同 定试验以及高温稳定性试验、AASHTOT283低温 的混凝土最佳沥青含量,混合料初级配的设计变得 试验等作进一步的验证,从而完成整个混合料配合 复杂起来。利用反传神经网络BP进行初级配的最 比设计。一般,初级配的提出可以遵循各省地区推 佳沥青含量预估,可以为后续的沥青混合料的设计 荐的级配范围或采
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