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公开(公告)号:CN116972796A
公开(公告)日:2023-10-31
申请号:CN202310894409.1
申请日:2023-07-20
申请人: 交通运输部公路科学研究所
摘要: 本发明涉及一种基于足尺沥青路面全寿命周期试验及反馈神经网络的平整度预测方法,属于道路工程技术领域。本发明基于足尺路面全寿命周期试验及反馈神经网络算法的沥青路面国际平整度指数预测方法,与拟预测道路的结构、材料、荷载作用方式、自然环境等条件完全相同,能够获得可完整覆盖沥青路面全寿命周期的平整度长期演化数据,在这个基础上开展的平整度预测,能够大大提高性能预测的精度和可靠性,从而保证路面设计的精准与可信度。本发明的预测方法,用于预测沥青路面在全寿命周期内的平整度,为沥青路面结构设计和养护维修决策提供必要的参考和依据。
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公开(公告)号:CN116956723A
公开(公告)日:2023-10-27
申请号:CN202310896494.5
申请日:2023-07-20
申请人: 交通运输部公路科学研究所
IPC分类号: G06F30/27 , G06F30/13 , G06F17/18 , G06Q10/04 , G06N3/044 , G06N3/08 , E01C23/01 , G06F119/04 , G06F119/08 , G06F119/02 , G06F119/14
摘要: 本发明涉及一种基于足尺沥青路面全寿命周期试验及反馈神经网络的车辙深度预测方法,属于公路技术领域。本发明基于足尺路面全寿命周期试验及反馈神经网络算法的沥青路面车辙深度预测方法,与拟预测道路的结构、材料、荷载作用方式、自然环境等条件完全相同,能够获得可完整覆盖沥青路面全寿命周期的车辙深度长期演化数据,在这个基础上开展的车辙深度预测,能够大大提高性能预测的精度和可靠性,从而保证路面设计的精准与可信度。本发明的预测方法,用于预测沥青路面在全寿命周期内的车辙深度,为沥青路面结构设计和养护维修决策提供必要的参考和依据。
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