【摘要】：近年來由道路路基病害所導致的城市道路塌陷事故頻繁發(fā)生,造成人員傷亡和巨大的經濟損失。針對城市道路路基病害所帶來的諸多問題與安全隱患,提出了一種基于探地雷達與概率神經網(wǎng)絡的城市道路路基病害預警模型。首先在分析路基病害成因的基礎上建立了城市道路路基病害評價指標體系;然后依托城市道路路基病害動態(tài)演化物理模型,使用探地雷達采集并積累樣本數(shù)據(jù);最后基于樣本數(shù)據(jù)建立概率神經網(wǎng)絡預警模型并進行仿真分析,結果表明預警準確率達到88.9%。該預警模型在鄭州市中牟縣的濱河路和薈萃路進行了應用試驗,預警結果與實際情況基本吻合,表明該預警模型可對城市道路路基病害做出有效預警,為道路養(yǎng)護和工程整治設計提供技術支撐。
[Abstract]:In recent years, urban road collapse accidents caused by road subgrade diseases occur frequently, resulting in casualties and huge economic losses. In view of many problems and hidden dangers of urban road roadbed diseases, an early warning model of urban road roadbed diseases based on ground penetrating radar and probabilistic neural network is proposed. Based on the analysis of the causes of roadbed diseases, the evaluation index system of urban roadbed diseases is established, and then based on the dynamic evolution physical model of urban roadbed diseases, GPR is used to collect and accumulate sample data. Finally, a probabilistic neural network early warning model based on sample data is established and simulated. The results show that the accuracy of early warning reaches 88.9. The model has been applied to Binhe Road and Meta Road in Zhongmu County, Zhengzhou City. The results of early warning are in good agreement with the actual situation, which indicates that the early warning model can provide an effective early warning for roadbed diseases of urban roads. Provide technical support for road maintenance and engineering renovation design.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(北京)機電與信息工程學院;
【基金】：國家重大科學儀器設備開發(fā)專項(2012YQ030126) 國家自然科學基金(41504112) 北京市交通委重點項目(TC1405AK9)資助
【分類號】：U418.5

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本文編號：2277713