基于小波神经网络的热拌沥青混合料离析率研究  

Study on the Segregation of Hot-Mix Asphalt Mixture Based on Wavelet Neural Net

作　　者：李自光[1] 张巍[1] 游张平[1] 何志勇[1] 

机构地区：[1]长沙理工大学汽车与机电工程学院,湖南长沙410076

出　　处：《中国工程机械学报》2004年第4期379-383,389,共6页Chinese Journal of Construction Machinery

基　　金：国家"八六三计划"高技术研究发展计划重大资助项目(2003AA430020)

摘　　要：针对转运车模型实验中热拌沥青混合料离析问题,建立了一个研究转运车中沥青混合料离析状况的径向基函数(RBF)小波神经网络模型.通过仿真,证明了该网络模型在非线性逼近时较 RBF 收敛速度快.实验结果表明,拾取转运车的位置参数和转速作为网络的输入向量,能有效地识别沥青混合料的离析率.This paper aims at the segregation of hot-mix asphalt mixture in the transfer vehicle 1 model experi- ment to construct a radial basis funtion(RBF)wavelet neural net model,which researching the segregation condition.Simulation proves the convergence rate of this net model is prior to RBF neural net in nonlinear im- minence.The experimental result shows the segregation of the experimental substitute can be distinguished effectively with the placement parameters and the rotate speed parameters as input vectors.

关 键 词：小波分析 小波神经网络 转运车 热拌沥青混合料 

分 类 号：U416.217[交通运输工程—道路与铁道工程]