【摘 要】
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在道路施工及养护过程中,高效、准确地测量沥青混合料中的集料级配是保证混合料骨架结构稳定及施工质量的重要环节。针对基于单一几何模型应用在粗集料颗粒分档时,存在粒径计
【基金项目】
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国家重点研发计划“综合交通运输与智能交通”专项(2018YFB1600202),国家自然科学基金面上项目(51978071),国家自然科学基金青年科学基金资助项目(51908059),长安大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(300102249301,300102240201)
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在道路施工及养护过程中,高效、准确地测量沥青混合料中的集料级配是保证混合料骨架结构稳定及施工质量的重要环节。针对基于单一几何模型应用在粗集料颗粒分档时,存在粒径计算不准确、无法满足施工要求的问题,文中提出一种基于多特征因子的路用集料粒径计算神经网络模型,实现对集料颗粒粒径的准确计算。首先,对采集到的集料颗粒图像进行几何特征提取,并对提取到的特征数据进行数据清洗和归一化等处理,建立样本数据集;然后通过相关性分析,提取出与集料粒径相关性较强的特征因子;最后,构建多层感知机(MLP)神经网络模型对数据集进行训练
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