苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物-改性胶粉复合改性沥青路用性能流变学分析

为研究改性剂掺量对苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物(styrene-butadiene-styrene block copolymer,SBS)-改性胶粉(modified rubber powder,MCR)复合改性沥青路用性能的影响,通过常规流变学试验方法,定性对比研究了SBS和MCR改性剂掺量对SBS-MCR复合改性沥青黏弹性的影响,量化分析了沥青胶结料路用性能的变化规律;通过多重应力蠕变试验,对比研究了不同改性剂掺量下沥青胶结料高温抗车辙性能的提升效果和差异;基于低温弯曲蠕变试验对8种沥青胶结料的蠕变劲度模量和蠕变速率进行对比研究,分析比较了材料在低温柔性和应力松弛性方面的差异.结果表明:不同改性剂掺量的SBS-MCR复合改性沥青虽然高温PG分级相同,但其抵抗高温变形的能力却可能存在差异;SBS和MCR改性剂对沥青胶结料劲度模量的提升效果相近;8种SBS-MCR复合改性沥青胶结料低温等级为-24℃,低温路用性能良好;最终推荐改性剂的合理掺量为4％SBS+11％MCR.     

基于模糊神经网络的路桥工程建设项目应急能力评价

路桥工程建设项目发展迅速,然而其具有施工现场多、工序繁多、施工技术复杂等特点,容易造成大面积伤亡,因此对路桥工程建设项目进行应急能力评价尤为重要。为了对尚缺体系性的路桥工程建设项目应急能力领域进行评价,建立了路桥工程建设项目应急能力评价指标体系,提出了一种基于模糊神经网络的应急能力评价方法,建立了应急能力评价模型,克服了模糊综合评价法计算复杂、权重确定主观性强且效率低等缺点。并对某区域内5家路桥工程建设公司进行调研,按照模型方法进行评价,其评价结果与模糊综合评价法评价结果对比,实际结果显示,该模型方法具有精度高、操作简单等优点。     

纤维加强再生沥青混合料的压实特性研究

旨在考察纤维加强再生沥青混合料的压实特性,采用旋转压实仪成型试件并获取密实度曲线,根据密实度曲线计算压实特性参数,分析纤维种类、纤维掺量和废旧路面材料(RAP)掺配率对纤维加强再生沥青混合料压实特性的影响。研究结果表明,纤维对再生沥青混合料的压实特性有显著影响,当掺量相同时,不同种类纤维对再生混合料的压实功和压实速率的影响效果基本一致;纤维会显著提高再生混合料在开放交通后抵抗永久变形的能力,在相同掺量下,矿物纤维的作用最大,其次为聚酯纤维,木质素纤维最弱;当剂量较低时,因纤维未形成相互搭接的三维空间结构而对再生混合料的压实特性基本无影响,当纤维掺量超过0.4%时,随着纤维掺量的增大,再生混合料的可压实性逐渐变差、抵抗永久变形的能力逐渐提高;RAP掺配率越高,K1和压实能量指数(CEI)越大、密实能量指数(TDI)越大而K2越小,混合料的可压实性降低而开放交通后抵抗变形的能力增加。     

基于有限元ANSYS的半刚性基层沥青路面力学响应分析

为解决乌鲁木齐市城市道路半刚性基层沥青路面横、纵向裂缝和车辙病害严重的问题,选取乌鲁木齐市城市道路典型的半刚性基层沥青路面结构,对面层厚度、基层模量以及基层厚度进行规律性的变化,研究沥青路面结构在不同行车荷载作用下的力学分布及变化规律.利用ANSYS有限元软件对不同行车荷载作用下的半刚性基层沥青路面结构进行仿真计算,并对提取的数据进行分析.结果表明:随着沥青路面厚度的增加,沥青层拉应力和剪应力均逐渐减小,但减小幅度却各有不同;随着半刚性基层厚度的增加,沥青层拉应力和剪应力均逐渐减小,且减小幅度均较小;随着半刚性基层模量的增加,竖向位移和沥青层剪应力均逐渐减小.因此,建议沥青面层在18～20 cm取值,半刚性基层厚度在35～40 cm取值,半刚性基层模量在1500～1600 MPa取值.     

面向自动驾驶路测驾驶能力评估的避险脱离率模型

针对传统脱离率模型低估自动驾驶路测车辆驾驶能力问题,提出了避险脱离与非避险脱离概念,通过秩和检验确定脱离时长阈值,选取平均速度差、短时平均速度差、瞬时速度差为特征值,量化车辆脱离前后行为差异,利用无监督学习K-means算法辨别避险与非避险脱离类型,构建面向自动驾驶路测驾驶能力评估的避险脱离率模型。基于上海市城市道路和快速路两类场景路测数据,验证避险脱离率模型的合理性与有效性。结果表明,基于避险脱离率模型,自动驾驶路测车辆驾驶能力在城市道路与快速路场景中,分别比传统脱离率模型平均提升了4.8和7.3倍。     

基于车联网数据的运输车辆安全评价模型

为了提高运输安全管理水平和运输效率,对运输车辆安全性进行客观评价,提出了一种结合多算法的行车安全评价模型。首先,根据交通运输部公路科学研究院所给车联网数据,设计并定义了驾驶人行为的特征指标和评价指标;其次,采用回归分析方法对驾驶人的驾驶风格进行分析;接着,分别采用K-means聚类和DBSCAN聚类算法对驾驶人的不良行为进行分析;经过对比,最终选用K-means聚类算法和因子分析的结果对驾驶行为进行评价,共分为6类。该模型将机器学习中的数据挖掘和数据分析算法与道路运输行业相结合,为道路运输安全管理的研究提供了一个量化分析的工具。     

基于MFD的模拟超饱和路网交通控制策略优化

为了缓解城市路网频繁出现的超饱和交通堵塞,本文以堵塞区域路网各条路段上行驶的车辆数作为状态变量,建立路网交通的状态方程,分析路段上车辆数变化规律;同时,基于交通流宏观基本图,以路网中路段累积车辆数最优作为控制目标,建立关于堵塞区域路网系统的离散状态优化控制模型,并将该模型在某城市新区进行模拟算例应用。结果表明,这种基于交通流宏观基本图的优化控制策略能有效缓解城市路网中超饱和交通堵塞,使路网整体输出效率得到明显提升。     

山区双车道公路弯道路段小型车左右行速度特性

为研究山区双车道公路弯道路段小型车左右行速度特性,选取了8个弯道作为研究对象,使用无人机航拍获取小型车通过弯道路段的视频资料。使用图像识别技术及AE等软件获取车辆在弯道路段的左右行速度,分析其左右行速度总体差异,并借助Matlab拟合右行与左行速度差值与半径及坡度多项式关系。结果发现:左右行速度变化在入弯-出弯过程中均呈现减速-加速趋势;弯道半径大于30m时,右行速度始终大于左行速度,小于30 m时,左右行速度变化曲线交叉,右行速度先大后小,且变化曲线可近似看成以曲中所在线为对称轴对称;左右行速度差值与半径及坡度满足多项关系式,坡度越小,半径越大,速度差值越大,可对差值较大的弯道左右行方向设置不同限速值。     

基于SegNet的非结构道路可行驶区域语义分割

为了增强自动驾驶车辆对非结构化道路中可行驶区域的场景理解能力,基于SegNet深度学习网络结构,提出了一种针对非结构道路的可行驶区域语义分割方法。在传统的卷积神经网络基础上,构建编码-解码深度卷积神经网络,用于自动习得图片中非结构化道路的特征,通过在数据集上进行训练和学习,得到图像语义分割模型,可直接用该模型预测非结构道路中的可行驶区域,实现自动驾驶车辆在非结构道路中行驶时的环境感知。实验结果表明,研究方法分割效果和精确度提升明显,Dice相似度和Jaccard相似系数均可达80%以上。     

抗凝冰微表处路用性能及抗凝冰效果试验分析

为满足冬季凝冰地区道路路面特殊的使用环境,采用等质量置换法将微表处集料中的矿粉置换为抗凝冰填料,制备成抗凝冰微表处.通过掺入不同掺量的抗凝冰填料,对比分析微表处混合料的路用性能及抗凝冰效果的变化规律.结果表明:抗凝冰填料的掺入对微表处的耐磨耗性能、抗水损性能有一定的负面作用,对抗滑性能略有降低;微表处混合料中盐分的析出抑制了路面结冰,延长冰层的形成时间及降低冰层形成后的强度.与普通微表处相比,抗凝冰微表处具有较好的抑制凝冰效果.