基于神经网络的高速公路沥青路面预防性养护预测模型研究

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八十年代以来,公路建设进入了高潮期,到2012年初,我国高速公路总路程达8.5万公里,且沥青路面约占85%。但随着公路使用年限的延长,沥青路面在环境影响及行车荷载的不断作用下,使用性能不断下降,因此说需要养护的工程量越来越多,越来越困难。这种条件下,高速公路预防性养护就显得尤为重要。要实现高效、科学和节约的养护工作,满足公路管理者及公路使用者两方面的需求,确保高速公路的使用性能,就需进行路面的预防性养护。路面预防性养护就是在适合的时期内,运用合理的手段对相关路面进行养护处理,并使得路面的微小病害得到预防,进而得到有效处理,且预防性养护使得路面不易产生重大病害,能保持路面的良好的使用性能,节省路面养护时间及资金。首先,本文给出了相关高速公路预防性养护概念,并给出了沥青路面预防性养护的重大意义,指出了预防性养护的原则及特点。再次,本研究从路面病害的原因及类型为出发点,在微观和宏观标准上指出了预防性养护标准及相关技术的使用特点,并简要介绍了微表处、碎石封层和稀浆封层等相关技术,并研究了预防性养护技术使用的抉择,包括养护措施和养护时机的选择,以保障路面的使用性能。最后,根据国内外沥青路面使用性能预测模型的优缺点,采用神经网络中的BP网络模型,建立适用于本文的高速公路预防性养护使用性能预测模型,并得到很好效果。
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