基于神经网络的沥青混合料配合比设计.pdf

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1、第29卷第2期2012年2月公路交通科技Joumal0fHigllwayarId7I'ransportationResearch柚dDevel叩mentV01．29No．2Fbb．2012doi：10．3969／j．issn．1002—0268．2012．02．008基于神经网络的沥青混合料配合比设计孙益民1，钟明1，徐玲1，蒋伟华2，范凯3(1．安徽师范大学化学与材料科学学院，安徽芜湖241000；2．中铁四局集团公司，安徽合肥2300012；3．安徽省技术创新服务中心，安徽合肥230001)摘要：为了改良现有混料理论不

2、能很好解决混合料的各种力学性能优化的问题。通过设计数十种不同配合比试验，分别测试按不同配合比制备的沥青混合料的主要性能指标。运用人工神经网络分析方法，以沥青结合料、水泥和4种不同粒径的矿石的用量比例为模型的输入，以沥青混合料的马歇尔稳定度和流值为输出，建立6—4—2的BP神经网络模型．对混合料的马歇尔稳定度和流值两大性能指标进行了研究。从而对沥青结合料、水泥和4种不同粒径的矿石制备沥青混合料的工艺进行了优化，并找到了理想马歇尔稳定度和流值时的适宜配合比为：c。>32％、16％

3、3．5％7％。关键词：道路工程；适宜配合比；神经网络；沥青混合料；马歇尔稳定度；流值中图分类号：U416．217．02文献标识码：A文章编号：1002一0268(2012)02—0040—06Design0nASphaltMi)(tureRati0Based0nNeuralNetwOrksSUNYiminl，ZHONGMjn91，XULin91，JIANGWeihua2，FANKai3(1．sch00lofChemistry蚰dMateriaIsScience，AnhuiNo咖alUnivers竹，

4、WuhuATlhui241000，China；2．ChinaTiesijuCivilEn西neeringGroupCo．，Ltd．，HefeiAnhui23000l，China；3．AnhujTbchnol99ylnnovati∞Sen，jceCenter，HefeiAnhuj23000l，Chjna)Abstract：IrIordertosolvet11epmblemmatexistingmixingtheorycaJlnotoptimizeV枷ousmechanicalpmpeniesofasphaltmixtures

5、，dozensofexpe^mentsindifrerentmixturemtiosweredesignedtotestthemainperfoHnanceindexesofeachexperiment．TheMarshallstabilityandnowValuesoftlIemixtureswerestudied诵th枷ficialneuLalnetworkandtheestablished64-2BPneul．alnemorkmodel，the锄ountof鹅phaltbinder，cement卸dfourdifkr

6、entsizesoforewelleinputs，MarshallstabiIity卸dnowvalueswereoutputs．Theproducingtechnology0f船phaltmixturewhichmixedwitll鹊phaltbinder，cementandfourdiⅡ-erentsizesoforew鹊optimized．FinaUy，tIlebettermixturentioinidealMarshallstability舳dnowvaluesw鹊obtained：Cl>32％，16％

7、c3<22％，12％7％．Keywords：madengineering；suitablemixturemtio；neumlnetwork；酗phaltmixture；MarshaUstabilit)r；nowvallle0引言在高等级公路建设中，沥青路面由于具有优异的使用性能和良好的行车舒适性，施工速度快，便于维修养护，因此成为目前国内外最常用的一种路面结构形式。沥青混合料的技术性质决定于组成材料的质量品质、用量比例及沥青混合料的制备工艺等因素，其中用量比例(配合比)是决定

8、混合料性能的一个重要因素。沥青混合料是由沥青结合料、粗集料、细集料和填料等组分制备而成。热拌沥青收稿日期：2011一∞一29基金项目：安徽省教育厅自然科学基金重点项目(1(J201JA149)；科技部科技型中小企业技术创新基金(1lQ6213401894)作者简介：孙益民(1954一)，男，安徽芜湖人。