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申请/专利权人：杭州溯真路桥有限公司
摘要：本发明公开了一种基于Kriging‑PSO的沥青胶结料配合比的设计方法，包括拟定变量参数和相应指数，通过正交设计法制定少量试验样本，然后通过敏感度分析选用高关联度的响应指标，构建样本集并训练Kriging拟合模型，利用PSO算法获得最优参数，建立改进Kriging‑PSO代理模型，计算其误差，若满足，输出最优工艺参数解，按此工艺参数制备PU改性沥青，若不满足，重新优化参数，重复上述步骤，再构建Kriging拟合模型。本发明利用方差和极差分析，排除了影响不明显的指标，在不增加样本数的情况下提高了预测模型的效率与精度，通过Kriging‑PSO算法，在少量样本下，达到了精确设计工艺参数的目的。
主权项：1.基于智能算法的胶结料配合比的设计方法，其特征在于，方法具体包括如下步骤：S1、以剪切时间、聚氨酯参量、剪切转速和剪切温度这四个聚氨酯沥青工艺参数作为拟定变数参量，通过正交设计法构建共16组样品；S2、选用软化点、25℃针入度、5℃延度、135℃黏度、64℃车辙因子和分散系数，即聚氨酯沥青样本指标作为拟定相应参数，对样品进行综合评价；S3、根据设计样本制备聚氨酯沥青样本成品，通过试验确定样本成品的相应指标；S4、采用极差、方差分析法，进行各变量参数对响应指标的敏感性分析，筛选出相对敏感性较高的响应指标，并删去相对敏感性指标较低的响应指数；S5、对各样品的响应指标进行统一的量化分析处理，与设计样本中的变量参数相互对应，构建样本集D；S6、确定kriging模型的回归模型及相关模型的具体形式，通过PSO算法对优化参数θ，经样本集D训练，完成kriging拟合模型构建；S7、将确定的PU改性沥青的理想样本指标输入kriging拟合模型，若训练样本集的各项样本指标回归误差均小于1％，则输出最优工艺参数解，按此工艺参数制备PU改性沥青；若不满足，重新优化参数θ，重步骤S6，再构建Kriging拟合模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州溯真路桥有限公司 基于智能算法的胶结料配合比的设计方法
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