高速公路沥青路面技术状况灰色预测方法

根据高速公路沥青路面检评数据连续观测值不多、样本偏少的实际,采用灰色系统理论建立预测模型预测路面技术状况,结合实例介绍了灰色预测的使用方法与预测结果,表明灰色预测方法预测高速公路沥青路面技术状况效果良好。     

基于PCA-IPSO-RBF神经网络的沥青路面破损状况预测

针对现有路面破损状况评价指数较为单一且无法准确预测路面实际破损发展趋势的问题，为探究路面使用指标、路面性能指标和路面环境指标对路面破损状况的影响，提出基于改进粒子群优化(IPSO)与径向基(RBF)神经网络耦合的沥青路面破损预测模型.首先，利用灰色关联分析和主成分分析(PCA)筛选出主要影响因子；然后，通过改进粒子群惯性权重因子，调整粒子全局和局部寻优能力，并利用IPSO算法训练RBF模型中的参数；最后，以主成分分析降维后数据为输入，建立路面破损状况的IPSO-RBF神经网络预测模型.实例研究表明，PCA-IPSO-RBF神经网络预测模型预测平均绝对误差为0.841 6.因此，针对复杂非线性路面破损状况预测问题，该模型能够准确预测沥青路面破损状况，为路面养护决策提供有力支持.     

参数自适应跟踪法预测高速公路路面使用性能

为了准确预测高速公路路面使用性能，采用参数自适应跟踪法，按照自动计算出来的级比系数调整历年数据的权重，预测未来路面使用性能，并通过该方法对西安-三原某段路面的历史数据进行了研究和预测。结果表明：路面状况指数、路面行驶质量指数、路面强度系数和路面抗滑摆值的预测数据有较高的精度。该方法能够随着时间的推移和样本的扩大而自行修正模型的动态参数，使模型预测值不断逼近路面的实际观测值。     

以地表沉降量作为沥青路面破损控制标准的研究

按照现行的规范,沥青路面破损状况指数PCI(Pavement Condition Index)是根据路面破损情况,将路面质量分为优、良、中、次、差5个等级来对路面状况进行评价的,是对已经出现破损的路面进行质量评价的方法,属事后调查,破损面积均以实际量测数据来计算.而预测城市地铁浅埋暗挖车站施工对沥青路面造成破损的状况属事前预测,因此破损面积需要通过理论计算获得.另外,规范中制订的路面破损状况评价标准也可以作为城市地铁车站浅埋暗挖施工造成沥青路面破损的控制标准.本文采用PECK理论模拟计算地铁车站暗挖施工导致沥青路面的破损,建立风险事件导致的地表最大沉降值与路面状况指数PCI之间的数值关系,作为沥青路面破损控制的标准.     

基于灰色马尔可夫模型的路面状况指数预测

随着公路使用年数的增加,路面使用性能的衰减不可避免。为延长道路使用寿命,公路养护管理单位需要在适当的时间采取合适的路面养护措施。近年来,我国多个地区开展了预防性养护时机和养护措施的研究。路面使用性能的预测作为预防性养护的基础,可以给公路管理部门提供决策依据。本文运用灰色马尔可夫模型对路面破损状况进行预测。模型兼有灰色预测和马尔可夫预测的优点,预测精度较高。实例表明,与其他模型相比,该模型有较高的实用性。     

基于衰变-Markov模型的沥青路面性能预测研究

为解决在路面使用性能各项指标的预测过程中,预测值与实测值间误差波动较大这一问题,采取同济大学孙立军教授提出的标准衰变方程作为预测模型的基础,充分调查浙江省S101省道嘉兴段现有路况,根据收集的公路路面结构、厚度和交通量轴载数据等资料,对其沥青路面性能变化进行预测,即对路面损坏状况指数PCI和行驶质量指数RQI这两个在路面使用性能指数PQI中占较大权重的指标进行预测,继而采用Markov模型对其预测结果进行修正,建立与养护策略相对应的Markov转移矩阵而得到衰变-Markov预测模型,为之后能准确掌握沥青路面使用性能变化趋势并得到合理的养护决策提供可靠依据.     

基于神经网络冷再生层最大剪应力预测

目的针对乳化沥青冷再生路面内部剪应力过大易导致路面产生车辙等路面破坏问题,对其内部剪应力进行预测,减少此类病害,更好地选择路面结构参数,提高冷再生层内部抗剪强度.方法以乳化沥青冷再生层的厚度、模量,水泥稳定碎石的厚度、模量以及土基模量为输入参数,以冷再生层最大剪应力为输出参数,运用遗传算法对初始参数进行优化,运用灰色神经网络理论构建冷再生层最大剪应力预估模型;构建多元线性回归模型预测最大剪应力,对二者的预测能力进行分析.结果笔者建立的神经网络模型预测值与实测值拟合效果良好,最大误差仅为4.119 2%,能够进行准确预测.多元线性回归和灰色神经网络预测模型,都可用于冷再生层最大剪应力的预测,但灰色神经网络模型对冷再生层最大剪应力数据的预测结果较优.结论把灰色神经网络预测模型与沥青路面结构的设计联系起来,可以更好地控制乳化沥青冷再生路面的剪切破坏.     

基于灰色关联分析法的辽宁省厂拌冷再生路面使用性能指数影响因素

目的探究厂拌冷再生技术应用于道路下面层累计当量轴次Ne、年平均气温和年平均降雨量对路面使用性能指数PQI的影响程度,为厂拌冷再生路面养护对策的制订提供参考依据.方法采用《辽宁省普通公路沥青路面厂拌再生技术后评价研究》提供的路面损坏状况指数、路面行驶状况指数,根据《公路技术状况评定标准》(JTG H20—2007)及《高速公路养护质量检评方法》的计算方法获得PQI值.运用M ATLAB软件,基于灰色关联分析法,对辽宁省5个气候区内的典型乳化沥青厂拌冷再生干线公路的路面使用性能指数PQI进行相关因素影响分析.结果 PQI与每条车道累计当量轴次Ne,年平均气温和年平均降雨量之间的灰关联度分别为:气候Ⅰ区0. 578 0,0. 731 2,0. 553 6;气候Ⅱ区0. 638 4,0. 730 3,0. 556 0;气候Ⅲ区0. 619 5,0. 772 2,0. 584 6;气候Ⅳ区0. 710 1,0. 699 4,0. 538 9;气候Ⅴ区0. 814 7,0. 857 6,0. 710 7.结论年平均气温对PQI的影响最大,累计当量轴次Ne次之,年平均降雨对PQI的影响最小.     

路面状况综合评价的灰色方法

为提高路面状况综合评价方法的科学性和适用性，减少评价过程中人为因素的影响，根据路面系统本身具有的“灰色”本质的特点，应用灰色系统理论的灰色聚类方法提出了对路面状况进行综合评价的方法。该方法算法简单明了，有理论依据，可用性强，评价方法和指标能满足国内道路管理的实际情况和要求。     

波罗的海干散货指数预测的非等间隔灰色波形预测方法

为提高对波罗的海干散货指数(BDI)预测的准确度,根据BDI指数这类波动幅度不规律的时间序列的特征,提出一种非等间隔的灰色波形预测方法,即应用分位数法选取非等间隔的等高线,并有选择地对等高时刻序列进行GM(1,1)建模.通过对BDI指数月数据的建模与预测表明,非等间隔的灰色波形预测方法较传统的灰色波形预测方法和ARMA(1,1)模型在预测精度和运算效率方面具有明显优势.     

高速公路沥青路面性能综合评价模型的探讨

利用河北省高速公路调查数据，针对高速公路行车对路面性能的要求，引入了抗摩擦指数概念，并用灰并联分析法来综合评价高速公路沥青路面性能，建立能正确反映高速公路的综合评价模型。     

高速公路沥青路面使用性能马尔可夫概率预测

在整理和分析沈大高速公路路况多年普查数据的基础上,对应用引入回归技术的路面性能马尔可夫过程概率预测方法进行了探讨.提出了相应的北方高速公路路面损坏状况、路面行驶质量和路面综合状况的马尔可夫概率预测模型,并重点探讨了该模型的特点及实用性,得到“路面使用性能随时间基本呈负指数函数形式衰减”和“马尔可夫概率预测模型有一定的局限性和使用范围”的结论.     

沥青路面温度场的预估模型

通过对路面温度实测数据和气象部门提供的标准气象资料进行回归分析，建立了沥青路面温度场预估模型．分析了预估模型地区差异的产生原因和解决途径，并引入历年月平均气温作为地区修正系数．路面温度实测值和预测值的对比表明，预估模型具有广泛的适应性和较高的预测精度．     

粒料回弹模量室内试验方法

回弹模量是表征粒料刚度和抵抗变形能力的一个重要指标.中国的《公路沥青路面设计规范》(JTG D50-2017)和美国路面力学-经验设计方法(MEPDG)均采用回弹模量作为沥青路面柔性基层的力学设计参数,用于表征基层材料在车辆动荷载作用下的刚度以及抗永久变形能力.首先,基于中外文献调研分析,介绍了粒料回弹模量的影响因素.其次,对中外回弹模量室内试验规程进行了对比分析,并结合室内粒料回弹模量试验结果,提出了粒料回弹模量室内试验方法中的不足和改进方案.最后,总结了中外现有常用回弹模量预测模型的主要考虑因素.研究成果有助于未来修订粒料室内回弹模量试验规程以及建立新的粒料回弹模量预测模型.     

用折衷规划进行路面管理的多目标优化

为实现有限资源约束下路面管理效益的最大化和费用的最小化,提出多目标优化方法.应用折衷规划的数学方法建立路面管理决策双目标优化模型,目标函数为路网平均路面性能和维修设备工作时间最大化,约束条件包括维修费用、人力以及最低路面性能等;通过路网养护维修数据对模型进行验证.计算结果表明,维修费用和维修人员的使用率分别达到92.8%和99.9%.该方法是路面管理的有效优化工具,能够实现路面管理的多目标决策.     

基于灰色关联度分析和支持向量机 回归的沥青路面使用性能预测

沥青路面使用性能多因素预测是一个复杂的非线性问题,传统预测模型存在很多不足。为弥补传统模型的缺陷,建立一个高精度、长周期、多因素的预测模型,通过灰色关联度分析对各因素进行降维处理,选择与沥青路面使用性能关联度较大的影响因素进行支持向量机回归非线性预测,提出了基于灰色关联度分析和支持向量机回归(GRA-SVR)的沥青路面使用性能预测模型。最后选用广云高速实测车辙指数(RDI)值进行实例验证,并同GM(1,1)和PPI两种模型的预测结果进行了对比分析。结果表明:基于GRA-SVR建立的多因素预测模型具有很好的精度和可操作性,可在长周期过程中使用,为大数据养护决策提供了模型参考和依据。     

基于模糊数学的公路路面裂痕检测技术

根据公路路面实际裂痕灰度值比背景灰度值低,而路面非背景和非裂痕像素灰度值比背景灰度值高或低很多,设计了一种基于模糊数学的公路路面裂痕检测的新技术.首先使用改进的基于乘性模型的灰度校正算法对原始图像进行预处理,接着根据OTSU最大类间方差法计算得到原图像前景与背景的最佳阈值作为渡越点,构造一个新的模糊隶属度函数对预处理后的图像进行模糊处理,然后用Sobel算子对模糊后的图像边缘检测判断得到含有裂痕信息的区域,最后用图像分割算法区域分割出含有裂痕信息的图像子块.实验证明,新提出的方法在处理速度和检测准确性方面基本能够满足实际需要,能实时、自动检测出模糊图像的裂痕.     

高速公路路面使用性能预测模型的研究

分析了路面使用性能的变化趋势及影响因素,论述了高速公路路面性能预测模型及分类,并详细介绍了各类模型的作用。