实测弯沉盆反演路面结构层模量的研究

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1、分类号：U418密级：公开UDC：单位代码：10424学位论文实测弯沉盆反演路面结构层模量的研究李鹏申请学位级别：硕士学位专业名称：交通运输规划与管理指导教师姓名：于师建职称：教授山东科技大学二零零七年五月论文题目：实测弯沉盆反演路面结构层模量的研究作者姓名：李鹏入学时间：2004年9月专业名称：交通运输规划与管理研究方向：交通信息一体化指导教师：于师建职称：教授论文提交日期：2007年5月论文答辩日期：2007年6月授予学位日期：STUDYOFTHEPAVEMENTMODULUSBACK-ANALYSISUSINGTHE

2、DATEBASEOFFWDADissertationsubmittedinfulfillmentoftherequirementsofthedegreeofMASTEROFPHILOSOPHYfromShandongUniversityofScienceandTechnologybyLiPengSupervisor:ProfessorYuShijianCollegeofInformationandElectricalEngineeringMay2007声明本人呈交给山东科技大学的这篇硕士学位论文，除了所列参考文献和世所公认

3、的文献外，全部是本人在导师指导下的研究成果。该论文资料尚没有呈交于其它任何学术机关作鉴定。硕士生签名：李鹏日期：2007-6-18AFFIRMATIONIdeclarethatthisdissertation,submittedinfulfillmentoftherequirementsfortheawardofMasterofPhilosophyinShandongUniversityofScienceandTechnology,iswhollymyownworkunlessreferencedofacknowledge

4、.Thedocumenthasnotbeensubmittedforqualificationatanyotheracademicinstitute.Signature:LiPengDate:2007-6-18山东科技大学硕士学位论文摘要摘要针对应用贝克曼梁观测到的弯沉值来评价路面承载能力存在明显不合理性的问题，以目前国际上普遍使用的落锤式弯沉仪(FWD：FallingWeightDeflectometer)的弯沉检测数据为依据，对路面弹性模量的反演方法进行了研究，以此作为路面承载能力的评价标准。研究的主要反演方法有：1)

5、以迭代方法为基础，通过预估模量的初值、建立弯沉值对模量的导数矩阵、不断修正初始模量值的方法，开发了路面模量反演的修正迭代法。通过理论和试验证明：该算法具有收敛速度快、精度高、稳定性好的优点。2)以遗传算法为基础，通过确定目标函数、产生初始种群、选择、杂交、变异等过程，开发了基于遗传算法的路面模量反演方法。通过理论和工程实例证明：该算法具有精度高，全局收敛的优点。3)编制路面模量反演的修正迭代法和遗传算法的计算机程序并应用于实际工程。与国际上知名的路面模量反演软件MODULUS进行比较，分析各自的优缺点，确定各自的适用范围。

6、通过实践证明：路面模量反演的修正迭代法和遗传算法具有良好的理论价值和实际应用价值，具有广阔的发展前景。关键词：弯沉，落锤式弯沉仪，路面弹性模量，修正迭代方法，遗传算法山东科技大学硕士学位论文摘要ABSTRACTInthispaper,usingthedatabaseofFWD,asystematicalstudyfortheback-analysisprogramofthepavementelasticmoduluswasdoneinordertoevaluatepavementstructureproperties.Th

7、eresultsareasfollows:1)Basedontheiterativemethod,combiningwithinitialvalueofmodulus,theamendediterativemethodtoback-analyzethepavementelasticmodulusisdeveloped.Thetheoreticalresultsandtestresultsshowthatthismethodcanconvergetoasolutionquickly,accuratelyandhasfines

8、tability.2)Basedonthegeneticalgorithm(GA),theback-analysisprogramofthepavementelasticmodulusisdeveloped.Manyengineeringexamplesshowthatthismethodcanconv