随着我国公路建设事业的飞速发展，对路面结构进行无损检测显得尤为重要。随着落锤弯沉仪在我国路面检测中的应用，基于动力响应的路面结构反分析已广泛应用于无损评估中，本文在分析国内外现有路面反分析成果的基础上，提出了新的路面结构分析和反分析方法。
落锤式弯沉仪(FWD)对路面施加的是动荷载，而目前反分析力学模型均为静载下的线弹性层状体系。本文考虑动荷载效应，通过大型有限元分析软件ANSYS建立了路面的动力学分析模型，研究确定用有限元法模拟路面瞬态响应的求解策略，通过数值计算，对FWD荷载作用下路面结构响应的一般规律进行研究。
在对路面结构的分析和反分析中采用人工神经网络代替有限元计算，计算效率将大为提高。本文采用BP神经网络建立路面参数与路面弯沉值之间的映射关系，山于反分析问题的复杂性，本文采用单隐层的网络结构并对网络进行前、后处理。应用实例表明，预测结果令人满意。为保证网络预测的准确性同时减少实验次数，本文采用正交试验方法来构造学习样本。均匀设计万法可以在在保证样本严格均匀分散的基础上，保持因素较多水平数，同时控制训练样本数量，提高神经网络模型的精度，是路面结构神经网络模型训练样本的最优选取方法。
本文根据人工神经网络原理建立模型，开展路面结构动力响应模拟仿真和路面结构动态参数反分析研究，为进一步分析路面结构动力特性和改进路面结构性能评价策略提供帮助。只要网络的训练样本十分充足，神经网络可以建立各种输入与输出的映射关系，其预测结果十分准确。因此，本文程序的编制方法具有一定的通用性。
