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摘要: 通过总结国内外路面结构层模量反算方法的研究概况, 分析了图表法和回归公式法、迭代法、数据库搜索法、遗传算法和人工神经网络法五类方法的优缺点, 提出了模量反算需进一步研究解决的初始值和局部收敛、解的唯一性和反算结果的合理性三个关键问题
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关键词:
- 模量反算 /
- 落锤式弯沉仪(FWD) /
- 最优化 /
- 弯沉盆
Abstract: The researches on backcalculation methods of pavement layer moduli in China and other countries were reviewed. The advantages and disadvantages of 5 kinds of backcalculation methods, nomographies and regressive equations, iterative methods, database searching techniques, genetic algorithms and artificial neural networks, were discussed. It is pointed out that initial value and local convergency, uniqueness of solution, and reasonableness of backcalculation results are the 3 key issues. -
表 1 国外路面结构层模量反算的主要软件
Table 1. Tab.1 Main softwares of backcalculation of pavement layer moduli
反算方法 软件名称 主要开发者 初始模量 模量范围 收敛标准 迭代法 BAP Almeida J R 需要 需要 绝对误差平方和 BISDEF Bush A J 需要 需要 绝对误差平方和 BOUSDEF Haiping Zhou 需要 需要 百分误差和 CHEVDEF Bush A J 需要 需要 绝对误差平方和 ELMOD/ELCON Ullidtz P 不需要 可选 相对或绝对均方差 DAPS Thompson M R 需要 需要 相对误差平方和 ELSDEF Jordahl 需要 需要 绝对误差平方和 EMOD PCS/LAW 需要 需要 相对误差平方和 EVERCALC Mahoney J P 需要 需要 绝对误差和 FPEDDI Uddin W 自选 不需要 绝对误差和 ISSEM Stubstad R 需要 需要 各弯沉相对误差 MICHBACK Harichandran R S 自选 可选 相对误差平方和 MODCOMP Irwin L 需要 需要 各弯沉相对误差 NDRATER Chua K M 不需要 不需要 弯沉系数和斜率系数 PADAL Brow S F 土基需要 可选 相对误差平方和 PVERS Van Cauwelaert 需要 可选 人工控制 SIDMOD Wang F 需要 需要 模量变化率(模式识别) WESDEF Van Cauwelaert 需要 需要 绝对误差平方和 数据库搜索法 COMDEF Anderson M 需要 需要 相对误差平方和 MODULUS Uzah J 土基需要 需要 相对误差平方和 人工神经网络法 ANOVA Meier R W 不需要 不需要 BP网络输入输出关系 DIPLOBACK Khazanovich L 不需要 不需要 BP网络输入输出关系 遗传算法 NUS-GABACK Fwa T F 不需要 需要 相对均方差和 注: 表中只列出与本文讨论有关的内容, 其它方面可参阅相关文献。 -
[1] Lytton R L. Backcalculation of pavement layer properties[J]. Nondestructive Testing of Pavements and Backcalculation of Moduli, ASTM STP 1026. Bush A J Ⅲ and Baladi G Y, Eds., American Society for Testing and Materials. Philadelphia, 1989: 7-38. [2] Sivaneswaran N, Kramer S L, Mahoney J P. Advanced backcalculation using a nonlinear least squares optimization technique[J]. Transportation Research Record 1239, TRB, National Research Council Washington, D.C., 1991: 93-102. [3] Scullion T, Uzan J, Paredes M. MODULUS: a microcomputer-based backcalculation system[J]. Transportation Research Record 1260, TRB, National Research Council, Washington, D.C., 1990: 180-191. [4] Wang F, Lytton R L. System identification method for backcalculating pavement layer properties[J]. Transportation Research Record 1384, TRB, National Research Council, Washington, D.C., 1993: 1-7. [5] Meier R W, Alexander D R, Freeman R B. Using artificial neural networks as a forward approach to backcalculation[J]. Transportation Research Record 1570, TRB, National Research Council, Washington, D.C., 1997: 126-133. [6] Fwa T F, Tan C Y, Chan W T. Backcalculation analysis of pavement-layer moduli using genetic algorithms[J]. Transportation Research Record 1570, TRB, National Research Council, Washington, D.C., 1997: 134-142. [7] Ni Fujian, Deng Xuejun. The research of the moduli backcalculation method for flexible pavement layers[J]. China Journal of Highway and Transport, 1994, 7 (1): 25-31. [8] Wang Xudong, Guo Dajin. The reliability research on the backcalculation modulis[J]. China Journal of Highway and Transport, 1999, 12(3): 1-10. [9] ZHA Xu-dong, ZHANG Qi-sen. Study on backcalculation for pavement moduli using genetic algorithm [A]. Proceedings of the Third International Conference on Road& Airfield Pavement[C]. Beijing: People's Communications Publishing House, 1998. 530-537. [10] ZHA Xu-dong. Dissertation study on backcalculation of pavement layer moduli based on homotopy method [D]. Xi'an: Chang'an University. 2001.
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