En primer lugar, se investigaron las correlaciones entre la textura del pavimento y la presión de los neumáticos con el área de contacto real entre el neumático y la carretera según las características de contacto estático entre el neumático y la carretera; sobre esta base, se exploraron sistemáticamente los mecanismos de influencia de la velocidad y la textura del pavimento en el coeficiente de fricción del pavimento desde el ángulo de la dinámica del sistema de acoplamiento entre el neumático y la carretera a través del sistema de pruebas dinámicas de fricción entre el neumático y el pavimento desarrollado por la propia empresa. Integrando los factores de influencia mencionados, se aplicó el método de la red neuronal BP a la regresión del modelo de predicción del coeficiente de fricción del pavimento asfáltico. Mediante la comparación entre el valor medido del modelo y el valor estimado, su coeficiente de correlación R2 alcanzó el 0,73, lo que indica que este modelo tiene una precisión de predicción satisfactoria y es aplicable al diseño antideslizante del pavimento asfáltico.
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