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基于神经网络的高速公路沥青路面预防性养护预测模型研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-15页
        1.2.1 国外研究现状第10-12页
        1.2.2 国内研究现状第12-14页
        1.2.3 国内养护现状存在的主要问题第14-15页
    1.3 本文主要研究内容第15-16页
第二章 沥青路面典型病害及预防性养护措施概述第16-29页
    2.1 沥青路面的典型病害第16-23页
        2.1.1 裂缝及其病害成因分析第16-20页
        2.1.2 变形及其病害成因分析第20-22页
        2.1.3 表面损坏及其病害成因分析第22-23页
        2.1.4 水损坏及其病害成因分析第23页
    2.2 沥青路面预防性养护措施第23-27页
        2.2.1 稀浆封层技术第24-25页
        2.2.2 微表处第25页
        2.2.3 碎石封层第25-26页
        2.2.4 薄层罩面第26-27页
    2.3 沥青路面预防性养护措施的适应性分析第27-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第三章 沥青路面使用性能评价和预防性养护标准分析第29-41页
    3.1 高速公路沥青路面使用性能评价第29-37页
        3.1.1 路面行驶质量评价第30-31页
        3.1.2 路面破损状况评价第31-33页
        3.1.3 路面结构承载力评价第33-34页
        3.1.4 路面抗滑能力评价第34-35页
        3.1.5 路面车辙评价第35页
        3.1.6 路面使用性能的综合评价第35-37页
    3.2 高速公路沥青路面预防性养护标准分析第37-40页
        3.2.1 沥青路面预防性养护宏观路况标准第37-39页
        3.2.2 沥青路面预防性养护微观路况标准第39-40页
        3.2.3 沥青路面预防性养护标准的适用条件第40页
    3.3 本章小结第40-41页
第四章 基于预防性养护的高速公路沥青路面使用性能预测模型研究第41-71页
    4.1 路面使用性能预测模型第42-46页
        4.1.1 确定型模型第42-45页
        4.1.2 概率型模型第45-46页
        4.1.3 其它方法第46页
    4.2 人工神经网络简介第46-50页
        4.2.1 人工神经网络的基本概念第46-47页
        4.2.2 人工神经元模型第47-49页
        4.2.3 人工神经网络的特点第49页
        4.2.4 人工神经网络的学习方式第49-50页
    4.3 BP神经网络第50-55页
        4.3.1 BP网络模型第50-52页
        4.3.2 BP学习算法第52-53页
        4.3.3 BP算法的运行流程第53-55页
        4.3.4 BP网络的能力第55页
    4.4 基于BP神经网络的路面使用性能预测第55-70页
        4.4.1 沥青路面使用性能的影响因素第55-57页
        4.4.2 采取预养护措施前的使用性能预测模型第57-69页
        4.4.3 采取预养护措施后的使用性能预测模型第69-70页
    4.5 本章小结第70-71页
第五章 结论与展望第71-72页
    5.1 论文的总结第71页
    5.2 展望第71-72页
参考文献第72-75页
致谢第75页

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