基于深度学习模型反算旧水泥路面碎石化层当量模量的沥青加铺结构设计方法
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1.广西壮族自治区玉林公路发展中心;2.南平市公路事业发展中心

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    为研究旧水泥混凝土路面板共振破碎后加铺沥青面层结构方案的可行性及碎石化层在动态荷载作用下的动态模量,首先基于动态弯沉盆数据集采用深度神经网络模型建立三层结构(沥青层-共振碎石化层-当量土基)模量反算模型;然后基于依托工程加铺沥青层后的FWD弯沉检测结果,采用建立的模量反算模型计算获得各结构层模量值,同时采用ABAQUS有限元软件计算分析验证反算结果的可靠性;最后基于现行《沥青路面设计规范》分析依托工程设计方案的合理性。研究结果表明:基于BP神经网络与深度学习模型开发的动态模量反算模型具有较高的可靠度和准确性,能根据FWD实测的路表弯沉盆反算旧水泥混凝土路面板共振碎石化加铺沥青路面的各结构层动态模量;旧水泥混凝土板共振碎石化层动态模量远高于普通级配碎石基层,表明共振碎石化层具有优异的承载能力;旧水泥混凝土路面板共振破碎后加铺沥青面层结构的沥青混合料层疲劳开裂、沥青混合料层永久变形量、路基顶面竖向压应变、路表验收弯沉等均满足规范要求,旧水泥混凝土路面板共振破碎加铺沥青路面具有良好的使用性能。

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  • 收稿日期:2024-06-13
  • 最后修改日期:2024-07-26
  • 录用日期:2024-10-09
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