王志祥， 李建阁

(1.长安大学 公路学院, 陕西 西安 710064; 2.广东华路交通科技有限公司, 广东 广州 510420)

苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物(SBS)改性沥青路面有效减少了车辙、坑槽、裂缝等早期病害的出现[1-2]，增加了1～2 a使用寿命，提高了服务水平，因此SBS改性沥青的研究及应用备受青睐[3-4].SBS用量的剧增，导致了其价格上涨，以次充好、缺斤短两的现象偶有发生，使改性沥青中SBS的含量及其性能无法保证.传统评价SBS含量的方法主要基于改性沥青的储存稳定性，对其针入度、延度、软化点和黏度等物理性能进行测试，但该测试方法耗时长、准确性和重现性较差[5-6]；采用荧光显微镜定量检测SBS含量，准确性较低[7]；化学滴定方法虽然能够测试改性沥青中SBS的含量，但耗时长达2h，并且会释放有毒气体，危害试验人员身体健康[8]；通过傅里叶变换红外光谱(FTIR)仪测定改性沥青的红外谱图[9]，基于特征峰与SBS含量的线性相关性，建立不同SBS含量改性沥青标准曲线，可以测定改性沥青中SBS的含量[10]，但是其制样的均匀性难以保证，红外光谱峰的识别与提取、数据处理繁琐且复杂，这给改性沥青中SBS含量的测定带来了困难[11].深度神经网络(DNN)在精准预测方面具有显著优势[12].基于DNN，本文提出了改性沥青中SBS含量的预测模型(DNN模型)，旨在精准预测改性沥青中SBS的含量，提升沥青的质量，改善沥青路面的使用品质.

1 试验

1.1 原材料

沥青采用Shell-70#基质沥青(BA)，其性能指标见表1.改性剂为韩国LG411星型SBS与LG501线型SBS的混合物，二者掺配比(1)文中涉及的比值、用量、含量等均为质量比或质量分数.为1∶1；……