一种基于机器学习的沥青动态黏弹特性预测方法
 
CN202110975355.2  2021-8-24  发明申请

2021-10-22
 
  本发明公开了一种基于机器学习的沥青动态黏弹特性预测方法,所述方法采用动态剪切流变仪测试了样本的动态黏弹特性,采用元素分析仪和红外光谱仪测试了样本的微观组成结构;运用主成分分析法对微观组成结构参数进行了特征提取;通过距离相关系数法确定了动态黏弹特性参数与微观组成结构参数间的映射关系;建立了基于支持向量机机器学习算法的沥青动态黏弹特性预测模型。该方法揭示了沥青材料动态黏弹特性与微观组成结构间的对应关系,有利于快速获取沥青的动态黏弹力学响应,为沥青材料的设计生产提供了基础理论支撑,对于指导沥青及其他材料的按需设计具有积极意义。
 
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