基于BP神经网络的沥青混合料级配检测研究
TP391; 为了准确、简便检测沥青混合料的设计级配,基于图像处理,通过改进电子筛分方式,将集料颗粒的平面形状分为三类分别进行统计,得到沥青混合料的平面级配,然后使用BP神经网络对沥青混合料的设计级配进行检测,以不同粒径粗集料的平面级配作为输入层,以不同粒径粗集料的设计级配作为输出层,对200组归一化处理后的平面级配进行神经网络训练和测试.结果表明:改进后的电子筛分方式较直接使用等效直径法和等效椭圆短轴法检测沥青混合料级配具有更高的正确率;使用BP神经网络对设计级配进行检测,各粒径的平均正确率分别为 88.1％(4.75 mm),91.2％(9.5 mm),93.8％(13.2 mm),95....
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| Published in | 河南理工大学学报（自然科学版） Vol. 41; no. 3; pp. 165 - 171 |
|---|---|
| Main Authors | , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Chinese |
| Published |
桂林电子科技大学建筑与交通工程学院,广西桂林541004
01.05.2022
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| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1673-9787 |
| DOI | 10.16186/j.cnki.1673-9787.2020060076 |
Cover
| Abstract | TP391; 为了准确、简便检测沥青混合料的设计级配,基于图像处理,通过改进电子筛分方式,将集料颗粒的平面形状分为三类分别进行统计,得到沥青混合料的平面级配,然后使用BP神经网络对沥青混合料的设计级配进行检测,以不同粒径粗集料的平面级配作为输入层,以不同粒径粗集料的设计级配作为输出层,对200组归一化处理后的平面级配进行神经网络训练和测试.结果表明:改进后的电子筛分方式较直接使用等效直径法和等效椭圆短轴法检测沥青混合料级配具有更高的正确率;使用BP神经网络对设计级配进行检测,各粒径的平均正确率分别为 88.1％(4.75 mm),91.2％(9.5 mm),93.8％(13.2 mm),95.1％(16 mm),100％(19 mm),平面级配与设计级配的相关性较好.该方法为沥青混合料的级配检测提供了 一种新思路. |
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| AbstractList | TP391; 为了准确、简便检测沥青混合料的设计级配,基于图像处理,通过改进电子筛分方式,将集料颗粒的平面形状分为三类分别进行统计,得到沥青混合料的平面级配,然后使用BP神经网络对沥青混合料的设计级配进行检测,以不同粒径粗集料的平面级配作为输入层,以不同粒径粗集料的设计级配作为输出层,对200组归一化处理后的平面级配进行神经网络训练和测试.结果表明:改进后的电子筛分方式较直接使用等效直径法和等效椭圆短轴法检测沥青混合料级配具有更高的正确率;使用BP神经网络对设计级配进行检测,各粒径的平均正确率分别为 88.1％(4.75 mm),91.2％(9.5 mm),93.8％(13.2 mm),95.1％(16 mm),100％(19 mm),平面级配与设计级配的相关性较好.该方法为沥青混合料的级配检测提供了 一种新思路. |
| Author | 姜鹏 英红 宫兴 |
| AuthorAffiliation | 桂林电子科技大学建筑与交通工程学院,广西桂林541004 |
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| Author_FL | YING Hong JIANG Peng GONG Xing |
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| DOI | 10.16186/j.cnki.1673-9787.2020060076 |
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| DocumentTitle_FL | Research on asphalt mixture grading detection based on BP neural network |
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| Issue | 3 |
| Keywords | 级配检测 沥青混合料 电子筛分 BP神经网络 图像处理 |
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| PublicationDecade | 2020 |
| PublicationTitle | 河南理工大学学报（自然科学版） |
| PublicationTitle_FL | Journal of Henan Polytechnic University(Natural Science) |
| PublicationYear | 2022 |
| Publisher | 桂林电子科技大学建筑与交通工程学院,广西桂林541004 |
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| Title | 基于BP神经网络的沥青混合料级配检测研究 |
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