【摘要分析】
本文主要探讨了如何利用人工神经网络(ANN)和遗传算法(GA)来分析聚丙烯聚酯纤维增强的沥青混凝土的疲劳寿命。作者指出，聚丙烯和聚酯纤维能有效改善沥青混凝土的性能，特别是增强其疲劳寿命。通过对比传统回归分析方法和基于神经网络的方法，发现神经网络在预测疲劳寿命方面具有更高的准确性。
在建立预测模型时，人工神经网络作为非线性数据建模工具，能够捕捉到纤维参数与疲劳寿命之间的复杂关系。然而，神经网络的优化问题，如隐藏层的数量、神经元个数以及权重初始化等，需要解决。为了解决这些问题，遗传算法被引入，它是一种全局优化技术，能够搜索神经网络的最佳结构和参数。此外，还采用了试错法优化遗传算法的参数，如种群大小。
通过对优化后的遗传算法与线性回归模型的比较，研究发现，遗传算法优化的人工神经网络可以更精确地预测纤维增强沥青混凝土的疲劳寿命。这表明，结合遗传算法的人工神经网络模型在预测复杂材料性能方面具有显著优势。
【关键词解读】
1. 热拌沥青：是常用的公路路面材料，由骨料、沥青、空隙率、填料和添加剂（如纤维）组成。
2. 疲劳性能：材料在反复荷载作用下抵抗失效的能力，疲劳寿命是衡量这一性能的重要指标。
3. 人工神经网络(ANN)：模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的非线性关系。
4. 遗传算法(GA)：基于生物进化理论的优化算法，通过模拟自然选择过程来寻找最佳解决方案。
5. 聚丙烯纤维：一种增强沥青混凝土性能的添加剂，其熔点低，能通过温度控制热沥青的性质。
6. 聚酯纤维：另一种改善沥青混凝土性能的纤维，对疲劳特性有积极影响。
【总结】
文章通过实验和建模方法展示了人工神经网络和遗传算法在预测聚丙烯聚酯纤维增强沥青混凝土疲劳寿命方面的潜力。这些先进技术的应用为道路工程领域提供了更精确的材料性能预测工具，有助于提升路面设计的科学性和耐用性。此外，该研究还强调了优化算法在解决神经网络模型参数设置问题上的重要性，为未来类似问题的研究提供了参考。
