A Creep Model of Steel Slag–Asphalt Mixture Based on Neural Networks

蠕动 沥青 车辙 人工神经网络 超参数 材料科学 结构工程 计算机科学 人工智能 冶金 复合材料 工程类
作者
Bei Deng Bei Deng,Guowei Zeng,Rui Ge
出处
期刊:Applied sciences [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:14 (13): 5820-5820
标识
DOI:10.3390/app14135820
摘要

To characterize the complex creep behavior of steel slag–asphalt mixture influenced by both stress and temperature, predictive models employing Back Propagation (BP) and Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks are described and compared in this paper. Multiple stress repeated creep recovery tests on AC-13 grade steel slag–asphalt mix samples were conducted at different temperatures. The experimental results were processed into a group of independent creep recovery test results, then divided into training and testing datasets. The K-fold cross-validation was applied to the training datasets to fine-tune the hyperparameters of the neural networks effectively. Compared with the experimental curves, both the effects of BP and LSTM models were investigated, and the broad applicability of the models was proven. The performance of the trained LSTM model was observed by a 95% confidence interval around the fit errors, thereby the creep strain intervals for the testing dataset were obtained. The results suggest that the LSTM model had enhanced prediction compared the BP model for creep deformation trends of steel slag–asphalt mixture at various temperatures. Due to the potent generalization strength of artificial intelligence technology, the LSTM model can be further expanded for forecasting road rutting deformations.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
尊敬太阳发布了新的文献求助10
1秒前
风中夜天完成签到 ,获得积分10
1秒前
优雅友蕊完成签到,获得积分10
2秒前
gaga完成签到,获得积分10
3秒前
西北孤傲的狼完成签到,获得积分10
4秒前
多边形完成签到 ,获得积分10
6秒前
李cc完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
快帮我找找完成签到,获得积分10
8秒前
xiezhuochun完成签到 ,获得积分10
9秒前
12秒前
aixiaoming0503完成签到,获得积分10
13秒前
forge完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
Distance完成签到,获得积分10
17秒前
蒋念寒发布了新的文献求助10
18秒前
雪雨夜心完成签到,获得积分10
22秒前
又是一年完成签到,获得积分10
23秒前
Distance发布了新的文献求助10
24秒前
李子完成签到 ,获得积分10
25秒前
25秒前
耍酷的指甲油完成签到,获得积分20
26秒前
安小磊完成签到 ,获得积分10
27秒前
雄i完成签到,获得积分10
30秒前
明亮的遥完成签到 ,获得积分0
32秒前
安澜完成签到,获得积分10
32秒前
MG_XSJ应助1111采纳,获得10
35秒前
尊敬太阳完成签到,获得积分20
36秒前
37秒前
量子星尘发布了新的文献求助30
38秒前
健壮安柏完成签到 ,获得积分10
39秒前
Jasper应助忧郁紫翠采纳,获得10
40秒前
40秒前
41秒前
41秒前
rayqiang完成签到,获得积分10
41秒前
41秒前
41秒前
蛋堡完成签到 ,获得积分10
42秒前
43秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038184
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575908
关于积分的说明 11373872
捐赠科研通 3305715
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022