在实际生产中,就混合料配合比设计而言,在级配、集料类型、沥青品种确定的情况下,事先并不知道其沥青油石比、体积指标和抗车辙性能是否满足要求,如混合料配合比设计完成后如果抗车辙性能检验时不能满足要求,还要对沥青混合料的级配组成重新调整再进行试验,试验费时费力。所以需要建立统一的模型预测沥青混合料的VMA和抗车辙性能,从而指导沥青混合料的级配组成设计。围绕本课题的中心思想进行了以下三个方面的研究:首先,分析了VMA和抗车辙能力的影响因素。试验结果显示,VMA受级配、集料类型影响比较大;级配、集料类型、沥青类型、油石比及空隙率对抗车辙能力具有重要影响。在此基础上,探讨了根据VMA的影响因素经多元线性回归出VMA与各筛孔通过率、矿料合成毛体积密度、矿料合成表观密度的关系数学式,相关程度较好,并采用HOUDSON法预估VMA进行对比;根据动稳定度的影响因素经多元线性回归得出各筛孔通过率、沥青类型、矿料合成毛体积密度、矿料合成表观密度、油石比、空隙率之间的数学关系式,同样也取得了较好的相关性;利用沥青混合料的粘弹原理,根据Burgers模型的本构关系预测动稳定度。其次,本文采用了改进的BP神经网络处理问题。在MATLAB上分别采用多种算法对VMA和动稳定度模型进行了训练,利用神经网络的泛化能力,得到所需要的预测数据。