基于优化理论的沥青混合料蠕变本构模型的经验公式.docx
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基于优化理论的沥青混合料蠕变本构模型的经验公式.docx
基于优化理论的沥青混合料蠕变本构模型的经验公式Introduction沥青混合料是一种常见的路面材料,通常由沥青和石料混合而成。蠕变是沥青混合料的一个重要性质,它在长时间使用中会对路面的稳定性和舒适性产生影响。为了研究沥青混合料的蠕变行为,研究人员提出了各种蠕变本构模型,其中基于优化理论的经验公式是一种较为常用的模型。本文将介绍基于优化理论的沥青混合料蠕变本构模型的经验公式。首先介绍蠕变的定义和测试方法,然后介绍蠕变本构模型的基本概念和分类,接着详细介绍基于优化理论的经验公式的原理和公式形式,最后讨论该模
优化理论的沥青混合料蠕变本构模型经验性公式.docx
优化理论的沥青混合料蠕变本构模型经验性公式沥青混合料的蠕变是指在恒定载荷下,随时间变化导致的应变增加。沥青混合料在设计和施工中最关键的因素之一就是其蠕变特性。对于高速公路、机场跑道和重型交通道路等高强度交通区域,沥青混合料的蠕变本构模型的设计十分重要。针对沥青混合料的蠕变问题,现在广泛采用的是经验性公式理论方法。其中最为常用的是Burgers模型和Kelvin模型。Burgers模型是尺寸密度稳定组分的复杂流体蠕变本构模型,常用于描述高分子材料和生物软组织的蠕变行为。而Kelvin模型则是由两个阻抗串联而
基于经验模型的沥青混合料蠕变特性评价方法研究.docx
基于经验模型的沥青混合料蠕变特性评价方法研究随着交通运输事业的快速发展和城市化进程的不断加快,沥青混合料在道路建设中的应用越来越广泛。沥青混合料在使用过程中受到各种载荷的作用,因此需要对其蠕变特性进行评价,以确保道路的安全性和耐久性。经验模型是一种基于统计学方法建立的模型,其核心是建立复杂的数学方程以描述事物之间的关系。本文将通过研究基于经验模型的沥青混合料蠕变特性评价方法,探索如何通过经验模型来更准确地评估沥青混合料的蠕变特性,为道路建设提供更加可靠的技术支持。一、经验模型的概述经验模型主要是根据经验数
基于ANN算法与分形理论的沥青混合料蠕变预测.docx
基于ANN算法与分形理论的沥青混合料蠕变预测摘要:本文通过分析沥青混合料蠕变行为,结合人工神经网络算法和分形理论,建立了一种沥青混合料蠕变预测模型。首先,通过对沥青混合料蠕变性能的试验研究,确定了影响沥青混合料蠕变行为的几个主要因素。然后,采用分形理论对沥青混合料微观结构进行描述,建立了沥青混合料的分形模型。最后,采用人工神经网络算法对沥青混合料蠕变预测模型进行训练和测试,并对模型的预测能力进行了验证。关键词:沥青混合料,蠕变预测,人工神经网络,分形理论一、前言随着交通运输事业的发展,沥青混合料作为路面铺
基于ANN算法与分形理论的沥青混合料蠕变预测.docx
基于ANN算法与分形理论的沥青混合料蠕变预测摘要本文研究了沥青混合料的蠕变预测问题,通过神经网络(ANN)算法和分形理论,预测了沥青混合料的蠕变性能。实验中,我们构建了一个包含六个输入变量和一个输出变量的ANN模型,这个模型基于BP算法进行训练,并通过交叉验证进行模型优化。接下来,我们使用分形理论对蠕变试验数据进行了分形分析,获取了信息维数。最后,我们将信息维数作为输入变量添加到ANN模型中,进一步提高了模型预测的准确性。实验结果表明,基于ANN算法和分形理论的预测模型对沥青混合料的蠕变性能具有较高的准确