遗传算法优化BP神经网络的路面结构层模量反算方法研究

遗传算法优化BP神经网络的路面结构层模量反算方法研究

论文摘要

路面结构层回弹模量是路面结构设计中最重要的指标之一。文中针对新沥青路面设计规范中推荐的路面结构层模量和上海典型路面结构厚度,利用有限元程序建立了弯沉盆数据库;然后基于数据库搜索理论,采用遗传算法优化BP神经网络模型,实现路面结构参数与弯沉盆大小的映射、学习,达到模量反算的目的;通过加入噪声,提高神经网络模型的鲁棒性和泛化能力,实现对FWD实测弯沉盆的模量反算。

论文目录

  • 1 有限元数据库计算
  •   1.1 FWD荷载
  •   1.2 路面结构参数组合
  •   1.3 有限元与Bisar计算结果对比
  • 2 基于遗传算法优化BP神经网络的模量反算
  •   2.1 遗传算法优化BP神经网络基本原理
  •   2.2 神经网络训练
  •   2.3 神经网络检验
  •   2.4 实测弯沉盆反算结果分析
  • 3 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 元松,肖志军,曾智伟,李佳伟

    关键词: 模量反算,弯沉盆,有限元模型,遗传算法,神经网络

    来源: 交通科技 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 公路与水路运输

    单位: 上海市市政规划设计研究院有限公司

    分类号: U416.2

    页码: 34-38

    总页数: 5

    文件大小: 168K

    下载量: 142

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