随着我国对基础设施的投资增多,公路建设得到了快速发展。交通量与负荷量的快速增加对公路工程建设质量和数量提出了新的更高的要求。弯沉与压实度是衡量道路工程建设质量好坏的两个重要技术指标,而现行的弯沉与压实度检测方法存在费时费力的缺点,所以研究简便快速的弯沉与压实度检测方法是公路建设形势的迫切需要。便携式落锤弯沉仪具有快速、轻便、精度高等特点,本文在总结和分析国内外相关研究成果的基础上,以便携式落锤弯沉仪为平台,对路基弯沉与压实度检测方法进行了研究。主要研究成果如下:　　 (1)便携式落锤弯沉仪荷载和弯沉时程曲线蕴含着丰富的路基性能信息,本文根据动态信号分析技术和数字信号处理技术,从时域、频域和机械阻抗三个方面对便携式落锤弯沉仪时程曲线动力学特征参数进行了分析研究,针对含砾粘土和含碎石粘土路基,建立了贝克曼梁弯沉预测模型。同时建立了便携式落锤弯沉仪弯沉峰值与贝克曼梁弯沉之间的回归模型。实测数据表明,两种模型均可实现对路基贝克曼梁弯沉进行预测。　　 (2)路基本构模型参数包含压实度与含水率的信息,因而本文选择路基非线性本构模型:邓肯-张模型,结合动力非线性有限元相关理论,ABAQUS材料子程序(UMAT)基本原理,实现了便携式落锤弯沉仪荷载下路基弯沉的正算,利用均匀设计方法,构建了可以代替有限元计算的BP神经网络模型;在此基础上,基于BP神经网络非线性映射分析的独特优势和遗传算法的全局寻优能力,实现了路基本构模型参数的反算。　　 (3)本文建立了高液限粘土路基便压实度压实度预测的的回归模型,并且本文在便携式落锤弯沉仪荷载和弯沉时程曲线特征参数提取的基础上,同时利用反算得到的本构模型参数,建立了路基压实度BP神经网络预测模型。实测数据表明,两种模型对路基压实度预测精度均较高。