土石混合料具有压实性能好、透水性强、填筑密度大、抗剪强度高、沉降变形小、承载力高等工程特性,因此在路基工程建设中得到了广泛应用。但是传统的路基压实度检测方法如灌砂法,核子密度仪法和环刀法等,具有费工费时,破坏性大,影响施工等缺点。因此,开发与研制快速判定路基压实质量的方法是加快施工进度、提高路基压实质量的迫切需要。本文通过在设定吨位、振动频率和碾压速度下,采集不同工况下压路机的碾压轮迹(沉降量)与压实度(固体体积率)数据,进行回归分析,建立了碾压轮迹(沉降量)与压实度(固体体积率)关系的经验公式,并构建了两种典型结构类型的土石混填路基压实质量影响因素体系,进行土石混填路基压实质量影响因素分析。最后应用人工神经网络技术建立了土石混填路基密实度BP神经网络模型,并对模型的准确性和可靠性进行了验证。本文的研究成果对土石混合料填筑路基压实质量的快速、无损检测具有实际应用价值。