基于神经网络的沥青混合料配合比设计

摘要：

为了改良现有混料理论不能很好解决混合料的各种力学性能优化的问题.通过设计数十种不同配合比试验,分别测试按不同配合比制备的沥青混合料的主要性能指标.运用人工神经网络分析方法,以沥青结合料、水泥和4种不同粒径的矿石的用量比例为模型的输入,以沥青混合料的马歇尔稳定度和流值为输出,建立6 -4 -2的BP神经网络模型,对混合料的马歇尔稳定度和流值两大性能指标进行了研究.从而对沥青结合料、水泥和4种不同粒径的矿石制备沥青混合料的工艺进行了优化,并找到了理想马歇尔稳定度和流值时的适宜配合比为:C1＞32％、16％＜C2 ＜40％、C3＜22％、12％ ＜C4 ＜36％、3.5％＜C＜7.5％、O/S＞ 7％.

关键词：道路工程、适宜配合比、神经网络、沥青混合料、马歇尔稳定度、流值

所属期刊栏目：29

分类号：U416.217.02(道路工程)

资助基金：安徽省教育厅自然科学基金重点项目KJ2011A149;科技部科技型中小企业技术创新基金11C26213401894

在线出版日期：2012-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：40-45