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机构地区:[1]吉林大学交通学院,长春130022
出 处:《吉林大学学报(工学版)》2012年第3期629-633,共5页Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition
基 金:'863'国家高技术研究发展计划项目(2009AA11Z104);吉林大学创新团队项目(2009-10);吉林大学'985'工程项目;吉林大学科学前沿与交叉学科创新项目(201003040)
摘 要:伯格斯(Burgers)模型已被广泛用于分析沥青混合料黏弹性蠕变性能,但模型参数识别时,分段时刻的确定还存在主观性较强等缺点。针对沥青混合料伯格斯模型参数的识别问题,从伯格斯模型参数识别的原理出发,提出了一种最优时域分段识别方法。基于最小识别残差平方和原则,确定了伯格斯模型参数分段识别的最优分段时刻。通过理论推导与试验验证该方法具有普遍的适用性和稳定性,同时识别精度更高,可以准确识别沥青混合料的黏弹性模型参数,进而可以更精确地评价沥青混合料的蠕变变形性能。Though Burgers model has been widely used to analyze viscoelastic creep properties of asphalt mixture,there are some disadvantages such as subjective determining time segmentations for parameters identification of the model.An optimum time segmentation identification method for Burgers model was proposed in this paper.The optimum time segmentations were determined according to the principle of least residual sum of squares.Its stability and versatility were verified by theoretical analysis and experimental test.The parameters of Burgers model can be identified more accurately by this method.It will be helpful to predict the viscoelastic deformation more accurately and evaluate creep performance of asphalt pavement.
关 键 词:道路工程 沥青混合料 伯格斯模型 最优分段原理 参数识别 可靠性
分 类 号:U416.217[交通运输工程—道路与铁道工程]
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