中国公路学报
CHINA JOURNAL OF HIGHWAY AND TRANSPORT
2002 Vol.15 No.4 P.4-6

沥青稳定碎石基层混合料矿料级配的优化

Optimization of aggregate gradation of asphalt stabilized base course mixtures

葛折圣　 黄晓明　

摘　要：运用遗传算法与神经网络相结合的方法,以混合料的疲劳性能为目标函数,以矿料的9.5mm筛通过量和矿粉含量为决策变量,对沥青稳定碎石基层混合料的矿料级配进行优化.将优化后的级配曲线与Superpave相应的级配进行了比较,完全满足Superpave级配设计要求.经疲劳试验验证,用优化后的矿料级配成型的马歇尔试件的疲劳寿命最长.说明运用遗传算法与神经网络相结合的方法进行沥青混合料矿料级配的优化是可行的.这种优化方法可以广泛用于解决目标函数无法用显函数形式来表达的复杂的优化问题.
关键词：沥青稳定碎石基层;遗传算法;人工神经网络;级配优化
分类号：U416.214 　文献标识码：A
文章编号：1001-7372(2002)04-0004-03

作者简介：葛折圣(1974-),男,安徽桐城人,工学博士研究生.
作者单位：葛折圣（东南大学交通学院,江苏,南京,210096）　
　　　　　黄晓明（东南大学交通学院,江苏,南京,210096）　

参考文献：

［1］葛折圣,黄晓明.沥青混合料应变疲劳性能的试验研究[J].交通运输工程学报,2002,2(1):34-37.
［2］杨群,黄晓明.沥青稳定碎石基层混合料正交试验研究[J].公路交通科技,2000,17(4):4-6.
［3］闻新,周露,王丹力,等.MATLAB神经网络应用设计[M].北京:科学出版社,2000.
［4］玄光南,程润伟.遗传算法与工程设计[M].北京:科学出版社,1996.


收稿日期：2001年12月25日

出版日期：2002年10月1日