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基于不同纹理路面的多元回归摩擦力预测模型的建立与应用

摘要第7-8页
ABSTRACT第8-9页
1 绪论第10-17页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 路面抗滑性能的评价方法第11-12页
        1.2.2 路面抗滑性能的检测方法第12-13页
        1.2.3 路面抗滑性能的主要研究方向第13-15页
    1.3 研究内容及技术路线第15-17页
        1.3.1 研究内容第15-16页
        1.3.2 技术路线第16-17页
2 路面抗滑性能的影响因素第17-21页
    2.1 道路因素第17-19页
        2.1.1 材料性质第17页
        2.1.2 级配类型第17-18页
        2.1.3 纹理构造第18-19页
        2.1.4 磨损程度第19页
        2.1.5 坡度第19页
    2.2 环境因素第19-20页
        2.2.1 路表温度第19页
        2.2.2 路面附着物第19-20页
    2.3 本章小结第20-21页
3 沥青路面抗滑性能的试验设计第21-32页
    3.1 沥青车辙板的制作第21-24页
        3.1.1 原材料性质第21-22页
        3.1.2 级配类型第22-23页
        3.1.3 制作流程第23-24页
    3.2 室内试验环境的搭建第24-26页
        3.2.1 温度环境第24-25页
        3.2.2 附着物环境第25-26页
    3.3 室内试验数据的采集工作第26-30页
        3.3.1 摩擦系数的采集第26-28页
        3.3.2 构造深度的采集第28-29页
        3.3.3 温度的采集第29-30页
        3.3.4 坡度的采集第30页
    3.4 室外沥青路面数据的采集第30-31页
    3.5 本章小结第31-32页
4 沥青路面抗滑性能的影响因素相关性分析第32-45页
    4.1 道路因素第32-35页
        4.1.1 级配类型与构造深度相关性分析第32-33页
        4.1.2 构造深度与抗滑性能相关性分析第33页
        4.1.3 坡度与抗滑性能的相关性分析第33-35页
    4.2 环境因素第35-43页
        4.2.1 温度与抗滑性能的相关性分析第35-38页
        4.2.2 水膜与抗滑性能的相关性分析第38-40页
        4.2.3 结冰与抗滑性能的相关性分析第40-42页
        4.2.4 污染物与抗滑性能的相关性分析第42-43页
    4.3 本章小结第43-45页
5 多源数据的融合与清洗第45-49页
    5.1 数据的融合第45页
    5.2 数据的清洗第45-46页
    5.3 模型数据库的建立第46-47页
        5.3.1 多元线性回归模型经验数据库的建立第46-47页
        5.3.2 人工神经网络模型训练和验证数据库的建立第47页
    5.4 本章小结第47-49页
6 多元回归摩擦力预测模型构建第49-60页
    6.1 AC-13路面摩擦力的分析预测第49-53页
        6.1.1 AC-13新路第49-51页
        6.1.2 AC-13旧路第51-53页
    6.2 AC-16路面摩擦力的分析预测第53-56页
        6.2.1 AC-16新路第53-54页
        6.2.2 AC-16旧路第54-56页
    6.3 SMA-16旧路摩擦力的分析预测第56-57页
    6.4 基于多元线性回归摩擦力的预测模型第57-59页
    6.5 本章小结第59-60页
7 人工神经网络摩擦力预测模型构建第60-71页
    7.1 人工神经网络的介绍第60-61页
    7.2 BP神经网络的数据预测第61-64页
        7.2.1 BP神经网络的原理介绍第61-63页
        7.2.2 BP神经网络的数据预测第63-64页
    7.3 径向基函数神经网络的数据预测第64-67页
        7.3.1 径向基神经网络的原理介绍第64-65页
        7.3.2 径向基神经网络模型的数据预测第65-67页
    7.4 预测模型的验证第67-70页
    7.5 本章小结第70-71页
8 研究结论及展望第71-73页
    8.1 主要研究结论第71-72页
    8.2 研究展望第72-73页
参考文献第73-77页
攻读硕士期间发表的学术论文与科研项目第77-78页
致谢第78页

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