【摘要】：作為路面結(jié)構(gòu)設(shè)計和施工的重要依據(jù),路面材料性能的研究一直是道路工程方向研究的熱點。本文通過基因表達(dá)式編程算法對瀝青混合料動態(tài)模量、再生瀝青混合料動態(tài)模量、混凝土自收縮等路面材料性能預(yù)測模型進(jìn)行研究,所得到的分析成果對道路工程、結(jié)構(gòu)工程等領(lǐng)域具有重要的實際意義。本文首先系統(tǒng)分析了瀝青混合料動模量、再生瀝青混合料動模量、混凝土自收縮的研究現(xiàn)狀。然后,借鑒前人的研究成果,應(yīng)用基因表達(dá)式編程算法基本理論,對瀝青混合料動模量、再生瀝青混合料動模量、混凝土自收縮進(jìn)行了比較深入的分析研究。主要研究內(nèi)容可總結(jié)如下幾點:(1)采用基因表達(dá)式編程算法進(jìn)行瀝青混合料動態(tài)模量的預(yù)測,以瀝青混合料動態(tài)模量的八個主要影響因素:瀝青混合料的空隙率(aV),有效瀝青含量(b effV),瀝青黏度(η),荷載頻率(f),瀝青混合料在19.0、9.5、4.75mm號篩篩后的累計篩余質(zhì)量分?jǐn)?shù)(34?、38?、4?),及瀝青混合料在0.075mm號篩篩孔上的通過率(200?),構(gòu)成預(yù)測瀝青混合料動態(tài)模量模型的主要參數(shù),通過對八個離散的參數(shù)建立基于基因表達(dá)式編程算法的瀝青混合料動態(tài)模量預(yù)測模型。結(jié)果表明:預(yù)測模型得到的動態(tài)模量預(yù)測值與實測值之間具有較高的相關(guān)性;并將預(yù)測模型與Witczak1999年函數(shù)模型,韓國動態(tài)模量預(yù)測模型以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行比較分析,結(jié)果表明基因表達(dá)式編程算法預(yù)測瀝青混合料動態(tài)模量具有簡單可靠的優(yōu)點。(2)應(yīng)用基因表達(dá)式編程算法研究再生瀝青混合料動態(tài)模量預(yù)測模型,基于熱拌瀝青混合料動模量的研究成果,參照采用Witczak 1999瀝青混合料動模量預(yù)測模型中8個影響因素,另外增加回收瀝青路面混合料的摻配比,作為再生瀝青混合料動模量的9個輸入?yún)?shù)。采用基因表達(dá)式編程算法對9個影響因素離散分析得到再生瀝青混合料動態(tài)模量預(yù)測模型。分析動模量預(yù)測值與實測值的擬合度以及動態(tài)模量與摻配比之間的相關(guān)性。并對各影響因素與動模量之間的敏感性進(jìn)行了分析。結(jié)果表明:預(yù)測模型得到的預(yù)測值與實測值之間具有較好的擬合度,對再生瀝青混合料動態(tài)模量的研究具有一定的參考價值。(3)進(jìn)行混凝土自收縮試驗,分析不同水灰比、硅粉摻加量對自收縮的影響。運用基因表達(dá)式編程算法研究混凝土自收縮與其主要影響因素(水灰比、礦物摻合料、骨料含量、水泥漿體含量、高效減水劑、養(yǎng)護溫度、養(yǎng)護齡期)之間的關(guān)系,得到混凝土自收縮預(yù)測模型,并將自收縮預(yù)測值與實測值進(jìn)行擬合度分析,在此基礎(chǔ)上,分析各主要影響因素與自收縮之間的相關(guān)性。研究表明:基因表達(dá)式編程算法的混凝土自收縮預(yù)測模型在精度上符合工程設(shè)計要求,對混凝土結(jié)構(gòu)設(shè)計有一定的指導(dǎo)意義。最后,在全面總結(jié)全文工作的基礎(chǔ)上,對進(jìn)一步的研究工作提出了一些建議與展望。
[Abstract]:As an important basis for pavement structure design and construction, pavement material performance research has always been a hot topic in the direction of road engineering. In this paper, the dynamic modulus of asphalt mixture, dynamic modulus of recycled asphalt mixture, autogenous shrinkage of concrete and other pavement material performance prediction models are studied by genetic expression programming algorithm. The analysis results have important practical significance for road engineering, structural engineering and other fields. Firstly, this paper systematically analyzes the research status of dynamic modulus of asphalt mixture, dynamic modulus of recycled asphalt mixture and autogenous shrinkage of concrete. The main research contents can be summarized as follows: (1) The genetic expression programming algorithm is used to predict the dynamic modulus of asphalt mixture, and the eight main factors affecting the dynamic modulus of asphalt mixture are: the void fraction (aV) of asphalt mixture. Available bitumen content (b effV), bitumen viscosity (_), loading frequency (f), cumulative residual mass fraction (34?, 38?, 4?) of bitumen mixture after 19.0, 9.5, 4.75 mm sieve, and the throughput of bitumen mixture on 0.075 mm sieve hole (200?) constitute the main parameters of predicting the dynamic modulus model of bitumen mixture. Through eight discrete parameters A prediction model of dynamic modulus of asphalt mixture based on genetic expression programming algorithm is established.The results show that the predicted values of dynamic modulus obtained by the prediction model are highly correlated with the measured values.The prediction model is compared with Witczak 1999 function model,Korea dynamic modulus prediction model and artificial neural network model. The results show that the genetic expression programming algorithm is simple and reliable in predicting the dynamic modulus of asphalt mixture. (2) Using the genetic expression programming algorithm to study the dynamic modulus prediction model of recycled asphalt mixture. Eight influencing factors in the prediction model are added to the mixture ratio of recycled asphalt pavement mixture as nine input parameters of the dynamic modulus of recycled asphalt mixture. The results show that the predicted value of the predicted model has a good fit with the measured value, and it has a certain reference value for the study of the dynamic modulus of recycled asphalt mixture. (3) Concrete. The autogenous shrinkage test was carried out to analyze the effect of different water cement ratio and silica fume content on the autogenous shrinkage of concrete.The relationship between autogenous shrinkage of concrete and its main influencing factors (water cement ratio, mineral admixture, aggregate content, cement paste content, superplasticizer, curing temperature and curing age) was studied by genetic expression programming. The results show that the prediction model of concrete autogenous shrinkage based on genetic expression programming meets the requirements of engineering design in precision and has certain guidance for concrete structure design. Finally, on the basis of a comprehensive summary of the full-text work, some suggestions and prospects for further research are put forward.
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：U414

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 耿立濤;楊新龍;任瑞波;王立志;;穩(wěn)定型橡膠改性瀝青混合料動態(tài)模量預(yù)估[J];建筑材料學(xué)報;2013年04期

2 喬志勇;莊江濤;;回收瀝青混合料摻量對再生瀝青混合料性能的影響[J];石油瀝青;2013年03期

3 馬士杰;付建村;韋金城;高雪池;;大粒徑透水性瀝青混合料動態(tài)模量預(yù)估模型研究[J];公路交通科技;2010年05期

4 韋金城;崔世萍;胡家波;;瀝青混合料動態(tài)模量試驗研究[J];建筑材料學(xué)報;2008年06期

5 馬翔;倪富健;陳榮生;;瀝青混合料動態(tài)模量試驗及模型預(yù)估[J];中國公路學(xué)報;2008年03期

6 李進(jìn);張玉貞;;工廠熱拌再生瀝青混凝土技術(shù)綜述[J];石油瀝青;2008年01期

7 趙延慶;薛成;黃榮華;;瀝青混合料抗壓回彈模量與動態(tài)模量比較分析[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報;2007年12期

8 胡霞光;李德超;田莉;;瀝青混合料動態(tài)模量研究進(jìn)展[J];中外公路;2007年01期

9 顏彬,徐世法,高金歧,高原;瀝青再生技術(shù)的現(xiàn)狀與發(fā)展[J];北京建筑工程學(xué)院學(xué)報;2005年01期

10 楊平,聶憶華,查旭東;舊瀝青路面材料再生利用調(diào)查和評價[J];中外公路;2005年01期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 田莉;基于離散元方法的瀝青混合料勁度模量虛擬試驗研究[D];長安大學(xué);2008年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前4條

1 羊明;瀝青混合料動態(tài)模量研究[D];長沙理工大學(xué);2007年

2 韋琴;舊瀝青路面再生利用技術(shù)研究[D];重慶大學(xué);2006年

3 李龍;瀝青混合料再生利用研究[D];長安大學(xué);2003年

4 羅蓉;瀝青路面廢料再生利用研究[D];重慶交通學(xué)院;2003年

，

本文編號：2187654