【摘 要】
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使用探地雷达获取沥青混合料介电常数,并借助于混合料密度模型,能快速、无损地预测沥青混合料的密度。为了探究不同的混合料密度模型对于沥青混合料密度的预测准确性,本文对6
【机 构】
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浙江省道路检测与养护技术研究重点实验室; 浙江省交通运输科学研究院;
【基金项目】
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浙江省交通运输厅科技计划项目(2019054):基于探地雷达的路基路面全深度诊断技术研究
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使用探地雷达获取沥青混合料介电常数,并借助于混合料密度模型,能快速、无损地预测沥青混合料的密度。为了探究不同的混合料密度模型对于沥青混合料密度的预测准确性,本文对6类理论模型(包括线性模型、CRIM模型、改进CRIM模型、Bottcher模型、ALL模型、Rayleigh模型)在混合料密度预测的准确性和适用性上进行了分析,同时对BP神经网络在沥青混合料密度预测准确性上进行了研究。结果表明,介电常数模型在混合料密度预测中的准确性相对较低,且无法满足规范对于密度准确性测量的要求。BP神经网络是一个统计模型,实验发现其密度预测的准确性较高且能满足规范的要求,同时随着数据量的提升,其准确率不断提升。
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