在路基连续压实过程中,通过可靠的连续压实指标实现对路基压实程度的实时监测是实现智能压实的基础环节。本文通过分析压实计值(Compaction Meter Value,简称CMV)随碾压参数的变化,建立CMV与压实度线性拟合关系,以代替压实度作为路基压...在路基连续压实过程中,通过可靠的连续压实指标实现对路基压实程度的实时监测是实现智能压实的基础环节。本文通过分析压实计值(Compaction Meter Value,简称CMV)随碾压参数的变化,建立CMV与压实度线性拟合关系,以代替压实度作为路基压实评价指标,并基于BP神经网络建立CMV与碾压参数之间的回归关系。试验表明CMV作为评判压实质量的间接指标具有一定的可靠性,在CMV与碾压参数关系中,CMV随振动频率变化。建立的CMV-碾压参数回归模型表明振动频率、速度对CMV的相关性较高,通过调整碾压参数实现对CMV的控制是可行的。展开更多
文摘在路基连续压实过程中,通过可靠的连续压实指标实现对路基压实程度的实时监测是实现智能压实的基础环节。本文通过分析压实计值(Compaction Meter Value,简称CMV)随碾压参数的变化,建立CMV与压实度线性拟合关系,以代替压实度作为路基压实评价指标,并基于BP神经网络建立CMV与碾压参数之间的回归关系。试验表明CMV作为评判压实质量的间接指标具有一定的可靠性,在CMV与碾压参数关系中,CMV随振动频率变化。建立的CMV-碾压参数回归模型表明振动频率、速度对CMV的相关性较高,通过调整碾压参数实现对CMV的控制是可行的。