典型文献
基于BP神经网络的沥青混合料级配检测研究
文献摘要：
为了准确、简便检测沥青混合料的设计级配,基于图像处理,通过改进电子筛分方式,将集料颗粒的平面形状分为三类分别进行统计,得到沥青混合料的平面级配,然后使用BP神经网络对沥青混合料的设计级配进行检测,以不同粒径粗集料的平面级配作为输入层,以不同粒径粗集料的设计级配作为输出层,对200组归一化处理后的平面级配进行神经网络训练和测试.结果表明:改进后的电子筛分方式较直接使用等效直径法和等效椭圆短轴法检测沥青混合料级配具有更高的正确率;使用BP神经网络对设计级配进行检测,各粒径的平均正确率分别为 88.1％(4.75 mm),91.2％(9.5 mm),93.8％(13.2 mm),95.1％(16 mm),100％(19 mm),平面级配与设计级配的相关性较好.该方法为沥青混合料的级配检测提供了 一种新思路.
文献关键词：
沥青混合料;图像处理;电子筛分;BP神经网络;级配检测
中图分类号：
[1]
交通运输（U）
/
公路运输（U4）
/
道路工程（U41）
/
路基、路面工程（U416）
/
路面工程（U416.2）
/
路面：按使用材料分（U416.21）
/
沥青路面（U416.217）
作者姓名：
宫兴;英红;姜鹏
作者机构：
桂林电子科技大学建筑与交通工程学院,广西桂林541004
文献出处：
引用格式：
[1]宫兴;英红;姜鹏-.基于BP神经网络的沥青混合料级配检测研究)[J].河南理工大学学报（自然科学版）,2022(03):165-171
A类：
级配检测,电子筛分,短轴法
B类：
沥青混合料,不同粒径,粗集料,配作,输入层,出层,归一化处理,神经网络训练,等效直径,等效椭圆,各粒
AB值：
0.138351
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