"沥青混合料冻融循环条件下耐久性及其神经网络预测分析"
这篇论文的标题为"沥青混合料冻融循环条件下耐久性及其神经网络预测分析"，它研究了沥青混合料在冻融循环条件下的耐久性影响因素及其神经网络预测分析。论文的描述部分提到了道路工程观察，研究了沥青混合料在冻融循环条件下的耐久性判定指标及其相关影响因素。
论文的关键词包括神经网络、深度学习、机器学习、数据建模和专业指导。
在论文的部分内容中，作者陈天宝提出了沥青混合料在冻融循环条件下的耐久性影响因素，包括沥青混合料的空隙率、劈裂抗拉强度、矿料、沥青与矿料间的粘结性、碱性、棱角 净程度等。作者还提出了基于遗传算法的神经网络预测模型，用于预测沥青混合料在冻融循环条件下的耐久性。
神经网络模型的建立基于 BP 算法和遗传算法，模型的输入层包括沥青混合料的60 ［动力黏度、碱性、油石比、空隙率和冻融循环次数，输出层为沥青混合料的空隙率和劈裂抗拉强度。模型的训练使用了 36 组试验数据，其中 30 组数据用于学习训练，另外 6 组数据用于测试。
论文的结果表明，神经网络模型可以准确预测沥青混合料在冻融循环条件下的耐久性，相对误差为 4.1%。这项研究为沥青混合料在冻融循环条件下的耐久性评估提供了一种有效的预测方法。
在道路工程中，沥青混合料的耐久性是非常重要的。沥青混合料在冻融循环条件下的耐久性判定指标包括空隙率、劈裂抗拉强度等。然而，当前的研究中，冻融循环次数的影响因素仍不够清楚，多次冻融循环的试验成本太高，缺乏有效的多冻融循环次数下沥青混合料耐久性的预测手段。
因此，本论文的研究结果对道路工程的发展具有重要的意义。同时，本论文也为沥青混合料在冻融循环条件下的耐久性评估提供了一种有效的预测方法。
本论文的主要贡献在于提出了基于神经网络的沥青混合料在冻融循环条件下的耐久性预测模型，该模型可以准确预测沥青混合料在冻融循环条件下的耐久性。此外，本论文还讨论了沥青混合料在冻融循环条件下的耐久性影响因素，包括沥青混合料的空隙率、劈裂抗拉强度、矿料、沥青与矿料间的粘结性、碱性、棱角 净程度等。
在未来，基于神经网络的沥青混合料在冻融循环条件下的耐久性预测模型可以广泛应用于道路工程中，提高道路的耐久性和安全性。
在道路工程中，沥青混合料的耐久性是非常重要的。沥青混合料的耐久性不仅影响道路的使用寿命，还影响道路的安全性。因此，本论文的研究结果对道路工程的发展具有重要的意义。
本论文的主要贡献在于提出了基于神经网络的沥青混合料在冻融循环条件下的耐久性预测模型，该模型可以准确预测沥青混合料在冻融循环条件下的耐久性。此外，本论文还讨论了沥青混合料在冻融循环条件下的耐久性影响因素，包括沥青混合料的空隙率、劈裂抗拉强度、矿料、沥青与矿料间的粘结性、碱性、棱角 净程度等。
在道路工程中，沥青混合料的耐久性评估是非常重要的。本论文的研究结果为沥青混合料在冻融循环条件下的耐久性评估提供了一种有效的预测方法。这项研究结果对道路工程的发展具有重要的意义，提高道路的耐久性和安全性。
