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为了基于性能进行沥青混合料组成设计，对沥青混合料的综合性能优化进行了研究。根据胶浆理论，将沥青混合料的性能分为分散相主导型和分散介质主导型两类。选择4．75mm筛孔通过率、0．075mm筛孔通过率（矿粉用量）、粉胶比、空隙率作为沥青混合料性能优化决策参数。采用BP神经网络和遗传算法相结合的方法，对沥青混合料组成结构参数进行了优化。研究结果表明，随着疲劳性能的权重减小和高温稳定性权重的增大，4．75mm筛孔通过率应逐渐减小；无论对疲劳性能还是高温稳定性，都需要5％～7％的矿粉用量和足够的沥青用量；粉胶比越小