| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-19页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.3 存在的主要问题 | 第18-19页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第二章 FWD路表弯沉盆的特征及影响因素分析 | 第21-39页 |
| 2.1 层状弹性体系的力学模型与基本假设 | 第21-22页 |
| 2.2 FWD的工作原理及路表弯沉盆 | 第22-26页 |
| 2.2.1 FWD的基本工作原理 | 第22-23页 |
| 2.2.2 FWD路表弯沉盆的特征 | 第23-25页 |
| 2.2.3 FWD路表弯沉盆参数指标 | 第25-26页 |
| 2.3 FWD路表弯沉盆的影响因素分析 | 第26-37页 |
| 2.3.1 路基路面材料参数 | 第26-30页 |
| 2.3.2 路面结构层厚度 | 第30-32页 |
| 2.3.3 结构层层间接触状态 | 第32-35页 |
| 2.3.4 环境因素 | 第35-36页 |
| 2.3.5 荷载因素 | 第36-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 BP神经网络用于反算的原理与结构设计 | 第39-51页 |
| 3.1 人工神经网络简介 | 第39-41页 |
| 3.2 BP神经网络的基本原理和算法 | 第41-46页 |
| 3.2.1 BP神经网络的基本原理 | 第41-42页 |
| 3.2.2 BP神经网络的算法 | 第42-46页 |
| 3.3 BP神经网络的结构设计与参数选择 | 第46-50页 |
| 3.3.1 样本数据的选择及预处理 | 第46-47页 |
| 3.3.2 BP神经网络层数设计 | 第47-48页 |
| 3.3.3 BP神经网络中节点数设计 | 第48-49页 |
| 3.3.4 BP神经网络中其他参数的选择 | 第49-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于BP神经网络的路基路面模量反算研究 | 第51-66页 |
| 4.1 路表弯沉盆样本数据分析 | 第51-54页 |
| 4.1.1 路表弯沉盆数据库的建立 | 第51-52页 |
| 4.1.2 路表弯沉盆样本数据的选择及处理 | 第52-54页 |
| 4.2 土基回弹模量反算 | 第54-56页 |
| 4.3 底基层弹性模量反算 | 第56-59页 |
| 4.4 基层弹性模量反算 | 第59-61页 |
| 4.5 沥青面层弹性模量反算 | 第61-64页 |
| 4.6 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 基于BP神经网络的路面结构刚度系数反算研究 | 第66-79页 |
| 5.1 底基层刚度系数反算 | 第66-68页 |
| 5.2 基层刚度系数反算 | 第68-70页 |
| 5.3 沥青面层刚度系数反算 | 第70-72页 |
| 5.4 结构层刚度系数与模量反算的对比分析 | 第72-78页 |
| 5.4.1 数据采集 | 第72-73页 |
| 5.4.2 数据分析 | 第73-78页 |
| 5.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 工程实践应用 | 第79-89页 |
| 6.1 工程概况 | 第79页 |
| 6.2 检测方案 | 第79-80页 |
| 6.3 数据分析 | 第80-88页 |
| 6.3.1 底基层状况评价 | 第80-82页 |
| 6.3.2 基层状况评价 | 第82-83页 |
| 6.3.3 沥青面层状况评价 | 第83-84页 |
| 6.3.4 总结分析 | 第84-88页 |
| 6.4 本章小结 | 第88-89页 |
| 结论与进一步研究 | 第89-92页 |
| 结论 | 第89-90页 |
| 进一步研究 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-98页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第98-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |
| 附件 | 第100页 |