本文選題：自適應(yīng)優(yōu)化　切入點(diǎn)：細(xì)分模量　出處：《科技通報(bào)》2017年11期

【摘要】：路基強(qiáng)度檢測有利于確保公路路基路面質(zhì)量,延長公路路面路基的使用壽命,為了提高路基強(qiáng)度檢測的精度,本文提出了一種基于自適應(yīng)細(xì)分模量的路基強(qiáng)度檢測模型。首先根據(jù)FWD實(shí)測彎沉盆進(jìn)行路面結(jié)構(gòu)層模量反算,將其轉(zhuǎn)化為一個多變量單目標(biāo)優(yōu)化問題,然后提出了根據(jù)信息量大小來確定算法是否進(jìn)行自適應(yīng)細(xì)分模量解空間的機(jī)制,縮小算法后期反算中的搜索空間。算法實(shí)例仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的改進(jìn)算法相比較標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法具有較好的收斂性,并且在路基強(qiáng)度檢測中誤差較小。
[Abstract]:The detection of subgrade strength is helpful to ensure the quality of roadbed and pavement, prolong the service life of roadbed, and improve the precision of subgrade strength detection. In this paper, a subgrade strength detection model based on adaptive subdivision modulus is proposed. Firstly, based on the FWD measured deflection basin, the pavement structure layer modulus is inversely calculated, which is transformed into a multivariable single-objective optimization problem. Then, a mechanism is proposed to determine whether the algorithm carries out adaptive subdivision modulus solution space according to the amount of information, so as to reduce the search space in the later backcalculation of the algorithm. Compared with the standard genetic algorithm, the improved algorithm proposed in this paper has better convergence and less error in the detection of subgrade strength.
【作者單位】： 中鐵十六局第四工程有限公司;
【分類號】：U416.1

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本文編號：1675318