使用神经网络预测沥青混合物的疲劄寿命
计算工程、金融与科学
2026-02-09 v2 机器学习
摘要
沥青混合物 (AC) 的耐久性和维护需求严重受其疲劄寿命的影响。传统方法获取这一特征既资源密集又耗时。本研究采用人工神经网络 (ANN) 预测 AC 疲劄寿命，重点考察应变程度、粘结剂含量和空隙含量的影响。利用大型数据集，我们针对疲劄寿命数据范围较大（通常以对数尺度表示）进行了模型优化。采用均方对数误差作为损失函数，以提升各疲劄寿命水平的预测准确性。通过对各种超参数的比较分析，我们开发了一个能够捕捉数据中复杂关系的机器学习模型。我们的发现表明，粘结剂含量显著提升疲劄寿命，而空隙含量的影响则较为不确定，取决于粘结剂水平。更重要的是，本研究提供了使用 ANN 进行建模的若干细节见解，展示了其在大数据条件下的潜在实用性。本研究开发的程序代码及所用数据均已在 GitHub 存储库中以开源方式提供，论文中附有完整访问链接。
引用
@article{arxiv.2406.01523,
title = {Predicting the fatigue life of asphalt concrete using neural networks},
author = {Jakub Houlík and Jan Valentin and Václav Nežerka},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.01523},
year = {2026}
}
备注
Accepted paper