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基于LTPP数据的水泥混凝土路面错台影响因素与预测模型研究

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基于LTPP数据的水泥混凝土路面错台影响因素与预测模型研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-53页
  1.1 研究目的及意义第11-12页
  1.2 国内外研究现状分析第12-51页
    1.2.1 数据评价与处理研究现状第12-16页
    1.2.2 错台影响因素分析研究现状第16-32页
    1.2.3 错台预测方法与模型研究现状第32-51页
  1.3 主要研究内容与技术路线第51-53页
第二章 美国普通水泥混凝土路面设计及实践第53-76页
  2.1 MEPDG 设计理念第53-57页
    2.1.1 MEPDG 设计方法第53-54页
    2.1.2 MEPDG 水泥混凝土路面设计参数分析第54-57页
  2.2 MEPDG 水泥混凝土路面错台模型第57-67页
    2.2.1 2002 设计指南中错台发展模型第57-59页
    2.2.2 能量差异 DE 的计算第59-60页
    2.2.3 接缝传荷系数 LTE 的计算第60-64页
    2.2.4 错台结构响应分析第64-65页
    2.2.5 错台发展模型分析第65-67页
  2.3 美国水泥混凝土路面设计实践分析第67-70页
    2.3.1 交通荷载计算方法分析第67-68页
    2.3.2 路面典型结构设计特征分析第68-70页
  2.4 基于 LTPP 的错台表现分析第70-74页
    2.4.1 LTPP 计划第70-71页
    2.4.2 错台表现分析第71-74页
  2.5 小结第74-76页
第三章 水泥混凝土路面错台机理及影响因素研究第76-94页
  3.1 错台发展机理分析第76-82页
    3.1.1 传荷能力降低过程及其影响第77-80页
    3.1.2 自由水入侵过程及其影响第80-81页
    3.1.3 行车荷载和水综合作用过程及其影响第81-82页
  3.2 错台成因分析第82-89页
    3.2.1 结构影响第82-87页
    3.2.2 行车荷载影响第87-88页
    3.2.3 环境影响第88-89页
  3.3 错台影响因素规律分析第89-92页
    3.3.1 传力杆对错台的影响规律分析第89-91页
    3.3.2 基层类型对错台的影响规律分析第91-92页
  3.4 小结第92-94页
第四章 错台样本分析数据库重构第94-122页
  4.1 LTPP 错台样本提取研究第94-97页
  4.2 LTPP 错台数据质量处理方法第97-103页
    4.2.1 空间错台数据处理及评价第97-99页
    4.2.2 错台数据时间分布评价及处理第99-103页
  4.3 LTPP 错台相关因素预处理研究第103-116页
    4.3.1 接缝养护状况预处理第104-109页
    4.3.2 设计特征数据预处理第109-113页
    4.3.3 交通荷载数据预处理第113-116页
    4.3.4 环境数据预处理第116页
  4.4 重构数据库指标统计分析第116-121页
  4.5 小结第121-122页
第五章 水泥混凝土路面错台影响因素敏感性分析第122-149页
  5.1 敏感性分析试验的相关内容分析第122-123页
  5.2 敏感性分析方法选择及其原理第123-129页
    5.2.1 敏感性分析方法选择第123-127页
    5.2.2 相关分析原理第127-129页
  5.3 基于相关分析的敏感性分析结果正确性研究第129-134页
    5.3.1 基于相关分析的错台影响因素敏感性分析第130-131页
    5.3.2 基于图形分析的错台影响因素敏感性分析第131-132页
    5.3.3 相关分析结果验证第132-134页
  5.4 不同质量数据集对敏感性分析结果的影响第134-137页
  5.5 不同试验设计对敏感性分析结果的影响第137-148页
    5.5.1 基于有无传力杆路面数据集敏感性分析结果第138-140页
    5.5.2 基于不同气候分区路面数据敏感性分析结果第140-143页
    5.5.3 不同气候分区下有无传力杆路面数据敏感性分析结果第143-146页
    5.5.4 不同试验设计下路面错台影响因素敏感性对比分析第146-148页
  5.6 小结第148-149页
第六章 错台发展的 BP 神经网络预测研究第149-182页
  6.1 现有错台发展模型预测能力对比分析第149-151页
  6.2 BP 神经网络模型建立过程优化研究第151-154页
  6.3 不同气候分区下路面错台发展的 BP 神经网络预测研究第154-166页
    6.3.1 湿润冰冻地区路面错台发展的 BP 神经网络预测第155-162页
    6.3.2 湿润非冰冻地区路面错台发展的 BP 神经网络预测第162-166页
  6.4 不同气候分区下有无传力杆路面错台发展 BP 神经网络预测研究第166-170页
    6.4.1 湿润非冰冻地区无传力杆路面错台模型建立第167-168页
    6.4.2 湿润非冰冻地区无传力杆路面错台模型预测结果分析第168-170页
  6.5 不同数据集下不同错台模型预测能力对比分析第170-172页
  6.6 错台发展的 BP 神经网络预测分析第172-180页
    6.6.1 正交试验设计第172-177页
    6.6.2 预测结果分析第177-179页
    6.6.3 预测结果验证第179-180页
  6.7 小结第180-182页
第七章 结论与展望第182-185页
  7.1 主要研究结论第182-183页
  7.2 主要创新点第183页
  7.3 进一步研究与发展第183-185页
参考文献第185-198页
发表学术论文第198-199页
致谢第199页

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