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申请/专利权人：同济大学;上海市道路运输事业发展中心

摘要：本发明公开了一种沥青路面粘弹性弯沉盆的弹性转化方法、系统及设备，属于道路工程技术领域。包括：获取路面结构参数，建立移动荷载作用下的粘弹性多层力学模型和基于双轮静态荷载作用下的弹性多层力学模型；分别两个力学模型在不同工况下的理论弯沉盆，作为第一样本数据以及第二样本数据集；采用BP神经网络框架建立第一预测模型，并通过第一样本数据集训练优化；采用BP以及GA神经网络框架建立第二预测模型，并通过第一预测模型的输出以及第二样本数据集训练优化；基于两个预测结果将不同工况下的粘弹性弯沉盆整体转化为对应工况下的弹性弯沉盆。本发明提出了合理的转换方法将不同工况下的粘弹性弯沉转换成等效静态荷载下的弹性弯沉。

主权项：1.一种沥青路面粘弹性弯沉盆的弹性转化方法，基于使用滚动稳态荷载，能连续、快速获取路面实时动态弯沉的交通速度弯沉仪，其特征在于，包括：S1：获取路面结构参数，基于所述路面结构参数建立移动荷载作用下的粘弹性多层力学模型和基于双轮静态荷载作用下的弹性多层力学模型；S2：计算粘弹性多层力学模型在不同工况下的理论弯沉盆，作为第一样本数据集；计算弹性多层力学模型在不同工况下的理论弯沉盆，作为第二样本数据集，包括：S2.1：计算粘弹性多层力学模型在不同工况下的理论弯沉盆W1，具体为行车速度v、路面温度T、道路厚度H、基层模量E、距弯沉中心的水平距离x对弯沉盆W1的影响，生成第一样本数据集；S2.2：计算弹性多层力学模型在不同工况下的理论弯沉盆W2，具体为加载频率f、路面温度T、道路厚度H、基层模量E、距弯沉中心的水平距离x对弯沉盆W2的影响，生成第二样本数据集；S3：采用BP神经网络框架建立第一预测模型，并将所述第一样本数据集作为输入对所述第一预测模型进行训练优化，包括：采用BP神经网络框架建立第一预测模型，设置第一预测模型的输入维度、隐藏层数、隐藏状态大小、损失函数以及激活函数；其中，所述第一预测模型的结构为多输入和单输出，具体公式为： 其中，Ni表示输入神经元的个数，No表示输出神经元的数量，Ns表示训练数据集中的样本数量，α表示任意缩放因子；S4：采用BP神经网络框架以及GA神经网络框架建立第二预测模型，并将所述第一预测模型的输出以及第二样本数据集作为输入对所述第二预测模型进行训练优化，包括：确定第二预测模型的隐含层层数和隐含层神经元个数，选择适应度函数，根据个体得到BP神经网络的初始权值和阀值，将第一预测模型的输出以及第二个预测模型中的BP神经网络部分输出值之间的误差绝对值作为个体适应度值F，计算公式如下： 式中，n为第二预测模型输出节点数，Ni为第一预测模型第o个神经元节点的输出，oi为二个预测模型中的BP神经网络部分输出，k为系数；S5：通过训练优化后的第一预测模型得到不同工况组合下的粘弹性弯沉预测结果，通过训练优化后的第二预测模型得到不同工况下的频率预测结果，并基于两个预测结果将不同工况下的粘弹性弯沉盆整体转化为对应工况下的弹性弯沉盆。

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