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申请/专利权人：中南大学

摘要：本发明公开了一种基于BP神经网络的连续压实质量检测方法，包括：S1、利用神经网络构建能够表征压实度的力学性能指标与压路机的施工参数、压实前填料的参数以及传感器所获取的参数之间的相关性分析模型；S2、构建压实数据平台；S3、利用加速度传感器和薄膜压力传感器实时监测压实过程中振动轮的压力和振动数据，模拟实际压实过程中的情况，确定检测指标与材料刚度之间的相关性；S4、利用压实数据对计算模型进行训练获，并将最优模型导入压路机控制系统中。本发明的连续压实质量检测方法，实现了对路基压实质量的连续监测，并且具有高准确性和实时性的优势，可为工程施工提供重要的技术支持，提高施工质量和效率。

主权项：1.一种基于BP神经网络的连续压实质量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、利用神经网络构建压实度计算模型：将压路机的施工参数、压实前填料的参数以及传感器所获取的参数作为输入变量，将能够表征压实度的力学性能指标作为输出变量；利用BP神经网络构建能够表征压实度的力学性能指标与压路机的施工参数、压实前填料的参数以及传感器所获取的参数之间的相关性分析模型，即得到压实度计算模型；S2、构建压实数据平台：压实数据平台用于不断收集和存储压实过程中传感器测量的压实数据；其中，压实数据包括振动轮的加速度、经傅里叶变换的CMV数据以及振动轮的压力分布数据；S3、压实度计算模型的标定：根据影响压实质量连续检测结果的因素，在已知材料属性的道具上施加不同大小的压力和不同频率的振动，模拟实际压实过程中的情况，利用加速度传感器和薄膜压力传感器实时监测压实试验过程中振动轮的压力分布数据和振动情况，以确定振动轮是否发生跳振以及跳振下的压力变化情况；同时分析加速度传感器和薄膜压力传感器的数据，以确定检测指标与材料刚度之间的相关性；S4、实时压实度计算：利用压实数据平台所存储的压实数据对经步骤S3中标定后的压实度计算模型进行训练和优化，并将经过训练后所得的最优模型导入压路机控制系统中；在压实施工过程中，结合传感器实时获取的压实数据，压路机控制系统实时反馈施工区域的压实质量和压实均匀性，对数据进行判断，以实现对压实施工过程的实时监测。

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