随着全国高速公路和市政道路工程大量建设完成后,公路工程即将进入交竣工验收的高峰期。其中,路基层厚度是否达到规范标准要求是公路路基工程质量检测的重要评价内容之一,但现在在公路工程的质量检测过程中对这一关键性指标仍大多数采用开仓法量取路基层厚度或者采用高程计算控制的方法,而这类传统检测方法存在很多缺陷,难以全面、准确地掌握了解公路工程施工质量的实际情况。瑞雷面波检测方法作为一种较新型的公路工程质量检测技术,与传统检测方法相比较,该方法具有使用简单易懂、非破损性、检测的经济成本少且能迅速提取反映公路路基层状结构情况的频散曲线等优点。然后对于上百公里的高速公路路基层填筑厚度的质量检测,瑞雷面波检测方法就显现出工作量较大、检测精度不高和检测过程中路基层上表面通常存在松散覆盖层等问题。因此,有必要建立和完善一种快速的检测与资料分析评价系统。本文对瑞雷面波检测和人工神经网络非线性预测理论进行了深入探讨,研究形成了一套针对公路路基层填筑厚度质量检测和评价的方法。结合长期在公路工程质量检测领域的实践工作经验,对瑞雷面波检测方法在公路路基层填筑厚度检测的应用进行了一定的较深入的研究和探讨。并且在熟悉掌握瑞雷面波理论和人工神经网络理论的基础上,系统地推导了均匀半空间介质和层状介质的瑞雷波方程和人工神经网络BP算法公式。根据大量公路路基的瑞雷面波检测数据的采集、处理和成果的分析评价,对路基层厚度检测进行了研究和系统的探讨；基于瑞雷面波(Rayleigh Wave)频散曲线拐点与公路路基工程的各层厚度的对应关系,开展BP神经网络预测和评价公路工程路基层厚度的研究。本论文的创新点：(1)对瑞雷面波数据采集技术参数进行优化,经过多次对比试验和讨论得出野外检测的优化方案；(2)根据路基厚度质量检测现场的实际情况,正演模拟介质模型,并对结果进行总结分析；(3)基于BP神经网络综合预测系统评价公路路基工程厚度的质量指标。研究表明：在评价公路工程质量方面,瑞雷面波检测技术是一种无破损、可普及化的的检测方法,能够解决传统检测方法中的不足。BP神经网络系统对公路路基层填筑厚度分析预测具有较好的适用性,为公路路基工程厚度质量检测的应用开辟了一条新途径。