考虑层间接触和材料非线性的道路参数反演

摘要：

为进一步完善道路结构评价体系,现充分考虑道路材料非线性特征和层间非连续接触状态对道路参数反演的影响,建立了FWD荷载作用下的道路动力有限元模型,构建了路面结构参数-路表弯沉盆数据库.在对数据库进行加噪处理的基础上,应用神经网络模型和遗传算法优化神经网络模型,实现了弯沉盆参数指标与路面结构参数的映射和学习,最终达到道路结构参数反演的目的.结果表明:在道路响应计算中,有必要考虑材料非线性和层间接触状态的影响;模型对路面模量和路基非线性参数的反演效果较好,但对层间摩擦因数的反演效果不理想;加入噪声处理,可使模型获得良好的鲁棒性和泛化能力;相比于神经网络模型,遗传算法优化神经网络模型的反演性能更优,具有较高的计算效率和反演精度.

关键词：材料非线性、层间接触、遗传算法、神经网络算法、参数反演

分类号：U416.217;X52;P426.6

资助基金：交通运输行业重点科技项目清单2020-ZD3-025

在线出版日期：2023-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：13-18