基于自适应遗传算法的路面模量反算的稳健性研究及应用

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1、第40卷，第3期公路工程Vo1．40，No．32015年6月HighwayEngineeringJun．，2015基于自适应遗传算法的路面模量反算的稳健性研究及应用王丹净(无锡商业职业技术学院，江苏无锡214153)[摘要】在实践交通路面工程中，路基作为路面结构的基础支撑体，会因为路基强度不足，稳定性差，受到外部载荷作用而导致过量变形，进而产生路面损坏问题。针对在路面模量反算过程中所获得的目标函数的最优值问题，主要提出了一个基于模量反算的自适应信息遗传算法，并对新算法在路面模量反算中的稳健性进行了理论和实践对比分析。首次采用了以信息量来确定是否执行细分模量解空间的机制，有效的缩小

2、了后期反算空间，同时，采用改进行的实数交叉算子，提高了新算法后期搜索能力，通过比较实际FWD实际检测结果与新算法的反算结果表明：自适应信息遗传算法有效的降低了传统遗传算法的复杂度，提高了求解效率，有效的保证了新算法在工程实际应用中的稳健性。[关键词】路面模量反算；自适应遗传算法；稳健性[中图分类号]u416．2[文献标识码】A[文章编号]1674—0610(2015)03—0199—06ResearchandApplicationofRobustInverseCalculationofPavementModulusBeselonAdaptireGeneticAlgrithmWAN

3、GDanjing(WuxiInstituteofCommerce，Wuxi，Jiangsu214153，China)[Abstract]duetothelackofsubgradestrength，deterioratedstabilityandexcessivedeformation，subgrade，asthesuppo~ofpavementstructure，cancausetheusualdamagephenomenonofthepave·ment．Asfortheoptimalvalueintheanti-calculationonthemodulusofpavemen

4、t，inthispaper，itputsforwardanewkindofanti—calculationonthemodulus-adaptiveinformationGeneticAlgorithmfortheobjectivefunctionandmakethecomparativeanalysisforthenewalgorithminthecalculationofthepave-．mentmodulusrobustness．Thepaperfirstlyusesthemechanismthatdependeduponthesizeoftheinfor-mationto

5、takeself-adaptivesegmentationalgorithmmodulus，efectivelyreducingthelatterpartofanti-calculationalgorithminthesearchspace；furthermore，italsoimprovestherealcrossoveropera‘tor．ThroughtheresultsoftheactualinverseFWDactualtestresultsshowthatthenewalgorithm：Adap-tiveInformationgeneticalgorithmeffec

6、tivelyreducesthecomplexityoftraditionalgeneticalgorithmtOim—provethesolutioneficiency，effectivelyensurethatthenewalgorithmisrobustinthepracticalapplicationofengineeringproject．[Keywords]pavementmodulusanti-calculation；adaptiveinformationgeneticalgorithm；robust-neSS的是在最dx-乘的前提下寻找到实际测量弯沉盆同0前言理论

7、弯沉盆的最优拟合结果，因此，路面结构层模型路基路面通常表现出层状结构，在对路面结构从本质上来说应该是一种复杂度较高且非线性的规层进行模量反算中，采用FWD实测弯沉盆需要构划问题。而当前进行路面模量反算的诸多方法中，建一个相当复杂的弹性层状体系，但模量反算的目如迭代法、遗传算法、神经网络等在解决这种非线性[收稿日期】2015—03—02【作者简介】王丹净(1977一)，女，黑龙江大庆人，讲师，工程师，研究方向：土木工程技术与管理。200公路工程40卷问题的过程中，都具有不可避免的缺