我国正以前所未有的规模开展沥青路面相关技术研究,然而,沥青路面使用耐久性仍不能达到预定的目标。有些高速公路沥青路面,设计与施工指标都满足要求,且交通量也不大,但通车2-4年,就出现了严重的早期车辙病害,损失巨大。因此,更加深入的研究沥青路面车辙破坏的内在原因、影响因素和预防控制技术,以提高抗车辙能力为目的,创新设计方法与施工工艺,已成为迫在眉捷的一项重要任务。论文在分析研究国内外沥青混合料最新研究成果的基础上,以“宁夏高速公路路面损坏调查”项目为依托,对车辙病害比较有代表性的石中高速公路北段74km路面进行了现场调查取样和试验检测,运用解剖麻雀的方法,对调查路段车辙变形在各面层中的分布、沥青混合料的级配组成,以及施工、运营过程中体积指标的变化,逐一进行了分析研究。并进一步利用随机交换人工神经网络模型,针对沥青混合料自身材料的性能指标和施工质量指标的复杂、多样性,从影响车辙变形的众多因素中,判别筛选出关键因素,即压实度、沥青饱和度VFA、粉胶比DP、粗集料比CA和细集料比FAC。论文从车辙产生的关键影响因素出发,提出矿料级配设计新方法——矿料间架结构设计方法。并利用Visual Basic编写了设计软件。该方法在分析现有设计方法特点的基础上,充分吸收现有的研究成果,整合资源,搭建平台,以控制混合料的使用性能为设计目标,选用粉胶比DP、粗集料比CA、细集料比FA。、粗细级配关键筛孔通过率PDl4四个关键因素,作为设计控制参数。通过矿料级配设计实例,验证了该方法的可行性、可靠性和兼容性,为现有的级配设计方法开辟了新的途径,向实现“设计沥青混凝土混合料”的目标又前进了一步。矿料间架结构设计方法,仅仅解决了如何设计一个矿质混合料级配的问题。设计一个抗车辙变形能力优良的沥青混合料,关键是在于设计控制参数的优化选择。因此,本文将神经网络和遗传算法两种智能方法联合,建立自适应遗传算法—神经网络AGA-CNN系统,应用到间架结构设计参数优化的研究中,力求找到抗车辙性能最佳的设计参数范围、变化规律及设计指导思想,通过参数的科学选择,快速明确地达到设计目的。最后,针对按矿料间架结构设计方法设计的混合料具有嵌挤性好、内摩阻力大、抗变形能力强,碾压过程中需要较大的有效压实功和较高的碾压温度的特点,论文提出了一阶段链式碾压新工艺。在分析计算有效压实时间的基础上,根据有效压实时间确定铺筑段的长度,充分利用按矿料间架结构设计方法设计的混合料支持高温碾压,且不推移的特性,通过改变压路机组合和行进方式,按需配置压路机的数量和类型,在有效压实时间内完成碾压工作,完全实现了高温热压的目标。实践证明,与传统工艺相比,压实度平均可以提高1～2%。论文提出的矿料间架结构设计方法和一阶段链式碾压新工艺,已在多条高速公路工程中得到应用,并取得了良好效果。