孟繁宇，潘晓东

(同济大学交通运输工程学院，上海 201804)

配料比是混合沥青材料的重要参数，设计人员在考虑配置材料时会考虑路面性能的要求，对各项指标参数进行严格控制［1］。路面结构的重点是沥青的中下层，其混合料配比必须符合道路工程建设标准中的要求。但是，鉴于沥青混合料的各性能之间存在着一定的矛盾，其组成设计如果兼顾到各个性能指标比较困难，特别是对功能性沥青路面达到全面性能完善的苛刻要求，以及由于其性能的多样性影响因素、复杂条件的交互性，在设计的时候需合理借助科学试验方法进行因素分析以及混料组成设计［2］。本研究采用的神经网络结合遗传算法(artificia lneutra lnetwork andgenetica lgorithm，GA－ANN)［3］能够很好地解决这一问题，并得到预期的最佳结果。

1 GA－ANN 优化模型

本研究将遗传算法(GA)与人工神经网络方法(ANN)相结合，构成 GA－ANN方法。先采用ANN极强的非线性映射能力建立起决策变量与目标函数值之间的映射关系，再利用遗传算法(GA)对决策变量在选择范围内进行搜索、寻优，并推理、预测出与之对应的目标函数值，并由目标函数值求导出该决策变量的适应能力。根据其适应能力的好坏进行遗传变异的操作，最后找到全局最优解［4－5］。

以动稳定度为性能评价指标，综合考虑其残留稳定度、低温弯曲蠕变速率、摩擦因数、渗水系数及空隙率等因素，实验设计方案如表1所示。

表1 实验设计水平及方案Table1 The levels of factors and the experiment design

2 实验结果分析

2.1 中心组合实验设计分析结果

以矿料类型X1、沥青品质X2和填加剂X3三个因素为自变量，以动稳定度DS(Y)为响应值，对柔性路面材料配比进行优化，其实验结果见表2所示，回归分析结果见表3所示。……