路面管理系统-4
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型,再用实测数据标定模型系数。从表达方式上也可
分为确定型和概率型路面性能预测模型。
7
4.2 预测模型回顾分析
4.2.1 确定型模型 经验型模型 建立经验型模型时,首先确定与路面某项性能 有关的各种因素,再分析路面性能与这些因素的相 关关系,然后通过这些确定的因素来预测路面性能。
美军工程公司开发的 PAVER(Sharaf E.A等,1987)系统应用 了比较简单的经验型预测模型。路况指数PCI的范围为0~100。
第四章
路面使用性能预测
沥青路面的使用性能直接影响路面的养护对策 和养护资金投入。为了在时间和空间上优化分配给 定的养护预算,确定最佳的路面养护方案,必须预 测一定时期内路面的使用性能。本章将在国内外文
献分析的基础上讨论路面使用性能预测模型,其中
包括RQI和PCI。
1
4.1
预测方法分析
我国幅员辽阔,各省在自然条件、经济条件和 交通条件方面均存在着较大差异。要建立一套实用 的路面使用性能模型,需要全面考虑各种因素的影 响。建立路面使用性能预测模型一般要考虑以下几 个问题;预测指标,影响因素和模型形式。 4.1.1 路面性能指标
NAASRA IRI , 33 QI IRI 13
4
强度 路面强度的评价指标有修正结构数SNC(Modified Structural Number)和路面弯沉。中国在早期 CPMS 中采用了结构强度指数 SSI(Structural Strength Index)。
路面抗滑
路面抗滑指标与测定方ห้องสมุดไป่ตู้有关、如制动距离数
17
1.路龄 路龄对路面性能的影响体现在路面材料在各种环 境因素作用下的老化和交通荷载的累积作用.因此, 路龄不是一个影响路面性能的单独因素,它与各种因 素相互作用。在CPMS中,如能剔除其它因素影响,就 可以分析路龄对路面性能的影响。
18
2.交通量 下图是薄沥青混凝土路面在路龄为4年时PCI与交 通量的关系.从图中可以看出,在AADT分布的各档 中,PCI变化并不大。这是因为路面破坏的直接因素 是交通轴载,而交通轴载与AADT对路面影响有一定 差别。用AADT作为交通量变量会导致一定偏差。还 因为大的交通量对路面的破坏较严重,但大交通量路 段往往等级也较高,投入的养护力度也较大,部分地 弥补了大交通量带来的影响。交通量对路况的发展的 影响不明显的另外一个原因是由干高速公路不在 CPMS的管理范围内,在分析的数据中交通量最高为8 000辆/D,这样的交通量实际分布并不是很宽,导致 了交通量对路况影响下不大的现象。
15
4.2.3
其它方法
随着人工智能技术的发展,更多的新技术已被应 用到路面性能预测模型中。如专家系统(Hass,1994) 可综合融汇路面管理专家的经验,并建立一知识库, 从而使计算机能够模拟人类专家对各种条件下的路况 进行预测。人工神经网络 ANN(Attoh-Okine,1994) [3]与一般的统计方法相比,有很多优点。ANN能 够模拟人类的思考和判断过程,根据已有的历史数据 库对其中的规律进行总结并对复杂预测问题提供实时 的解答,预测时不需要专家的介入或专门的知识。
低。该模型综合了一般确定型和概率型模型的特点,
尽可能完善地考虑了路况发展的各种环境因素,既承 认路面性能与路龄有关,也考虑了当前的路面状况。
22
模型形式 为提高此模型的适应性,与以往的模型不同, 此模型对路面性能预测曲线进行了简化. 下图表示了路面性能预测的四种典型曲线。预 测曲线的线形受路面面层结构、基层结构、交通量、 气候等因素影响。它的确定一般通过对路况数据进 行分析得到。这种模型有以下几个缺点: a)模型建立和修改需要一定的工程经验; b)模型对数据的准确性要求很高; c)在路面管理系统应用初期,因为数据不足,模型 的应用效果不好。
23
24
通过对图6-3的曲线形式的分析,可以发现路 况的发展是分阶段的,在每一个阶段内,路况衰变 是比较一致的,这样就可以对预测曲线的形式进行 简化,将路面发展分为三个阶段,即初期、中期和 末期。假定在每个阶段内,路况的衰变是一致的, 这样预测曲线就是线形的(见图6-4)。如果考虑 当前路况,那么预测指标就可以选用各指标的变化 值。对于PCI来说就是 LPCI(损失的 PCI值),即 PCI在一年内损失值,而对于 RQI来说就是LRQI (损失的RQI值),即RQI在一年内的损失值。 LPCI和LRQI的分段是一致的,实际上 LPCI和 LRQI就是每个阶段内的线段的斜率。
PSR 0.72 0.0783 SRbefore 0.013 OL
PSR 2.86 0.184SRbefore 0.87PSRbefore
9
挪威公路局在1986至1990年开发了PMS,并建立 了平整度预测模型,作为路面优化决策的基础。预测 模型的形式见下式。
Ad IRI d IRI i ( IRI1 IRI i ) Al
b
c
13
Ullidtz(1993)在路面性能数学模型 MMOPP (Mathematic Model of Pavement Performance)中建立了路面 破损与荷载交通量和应力的关系。在单轴拉伸情况下材料模量 的降低与横断面积的丧失有关,破坏率可用下式表示。
dA n K( ) dN 1
P (1) P (0) P
P ( n1) P ( n ) P P (0) P n
马尔可夫预测模型的优点是考虑了路况预测的不确定性,在数据少 时结合工程经验建模准确性相对较高,而且模型可以从使用寿命的任 意一年开始预测。缺点是模型对状态概率转移矩阵进行预测,不如对 路况指标预测直观。
C=100—bX
8
明尼苏达运输部(Lukanan和Han,1994)在1984年针 对路面破损和服务性能指数PSI开发了路面性能预测模 型。在模型中考虑了下列因素:a)服务等级,b)路 面数据,包括材料类型、厚度和修建年份筹,c)路况 数据,包括破损、表面状况指数SR(Surface Rating) 和服务能力分级PSR,d)交通量,包括AADT和货车平 均日交通量HCADT,e)弯沉 和 f)土壤数据。模型预 测罩面后PSR的提高值,形式如下。
3
平整度
平整度评价指标比较统一,这主要表现在国际 平整度指数IRI(International Roughness Index), 有时也用 NAASRA(National Association of Australian State Roughness Authorities Roughness Meter)或四分之一车指数 QI(Quarter-Car Index)。NAASRA和 QI可以通过标定与 IRI建立 联系,
16
4.3
CPMS使用性能预测模型
4.3.1 路面影响因素确定
影响路面性能的因素很多,但是在模型中不能包 含所有的因素。原因为;a)虽然有些影响因素如排水 等对路面性能十分重要,但是在路面管理系统中并未 考虑。因此,在系统中无法取得相应数据,模型中也 就无法考虑此类影响因素。b)如果模型考虑的变量较 多,模型将变得过于复杂而难以开发和应用。 下面通过对山东和江西CPMS数据的分析,来确定 CPMS中各影响因素的影响程度,并进而确定哪些因素 应包含在模型中。
建立可靠的性能预测模型,首先需要分析路面性能 的影响因素。即使在路况预测模型中未考虑全部的影响 因素,对这些影响因素的研究也有助干确定预测模型的 适用范围。这些影响因素包括以下几类。 1、路面类型 2、气候条件 3、路龄因素 4、公路等级 5、交通量 6、养护水平 7、路面材料 8、指标间的相互影响 9、其他因素
A A0
E 1 E0
Et E0 ( A Bage)a
12
路面永久变形(pd)是与时间或荷载重复次数 有关的因素,在PERS中,根据面层压缩应变或应 力的经验关系计算。
N pd A 6 10 s E a B C
19
20
4.3.2 模型描述
CPMS建立预测模型的主要目的是预测一定条件下
未来的路面性能,据此进行养护和处治对策、经济评
估和优化分析。路面性能预测模型应满足:
a)模型应能代表路面发展的全过程; b)模型形式应尽量简单,容易建立和修改; c)模型应满足边界条件(孙和刘,1995)。
在分析以往各种路面性能预测模型的基础上,建立
路面性能包括破损、平整度、强度和摩擦系数四 大指标。国外的路面管理系统基本上不包含路面强度 和抗滑性能的预测模型。原因是其决策模型和寿命周 期费用分析模型只考虑路面破损和路面平整度两项指 标。
2
路面被损
路面破损反映路面结构的完整性.采用的评价指 标有综合和分项指标两种。综合指标是指各种破损状 况通过一定的折算系数折算成当量破损面积,再联系 路面总面积来反映路面破损的总体状况。如, AASHO的服务能力指数PSI采用了路面破损综合评价 模型;CPMS和美国空军采用了路况指数PCI分项指 标(Pavement Condition Index)等作为病害综合评价 指标 。 PSI=5.03—1.911(l+SV)一0.01—1.38RD
在动态轮载下应力状况非常复杂,直接计算路面破坏 需要复杂的有限元分析。替代办法是利用沥青面层底部的 应变,据此建立以下的经验模型。
E K n N E0
14
4.2.2
概率模型
确定型模型有容易建模、易于理解和易干应用等优点。但是, 路面性能的预测有不确定性,确定型模型则无法解决此问题,所以 目前不少PMS应用概率方法开发了路面性能预测模型。概率型模型 包括马尔可夫概率转移矩阵和贝叶斯概率方法。 路面马尔可夫模型可用于决策模型进行动态优化以得到合理的 养护计划(Wang等,1994)。在Wang等的模型中,路面性能评价采 用PCI,以10为间隔,将当前路况分为10个状态进行离散,形成初始 (0) 状态矩阵 P。根据日常养护和一般养护措施的应用效果。分别得到 从状态i到状态j的转移概率Pij及概率转移矩阵P。第二年及以后各年 的PCI的分布见下式,
1.5
该模型是在考虑路面结构、横断面、交通量和气 候等影响因素基础上开发的。但模型适用范围受影响 因素影响较大,当影响因素发生变化时需要对模型进 行修正。
10
力学预测模型
力学模型是利用弹性理论模型或粘一弹性理论模型,通 过结构分析得到路面在荷载作用下的应力、应变或位移方程, 模型参数可由室内试验确定。力学模型有充足的理论依据,但 计算复杂工作量大。由于它与路面管理采集的数据不一致,所 以在路面管理系统中应用得不多。作为实例,Chua等(1994) 根据破坏标准由结构反应来计算路面破损,通常接受的疲劳裂 缝的破坏标准见下式 。
0.854 * E N f 18.4C 4.325 103 t3.291 6.89
11
力学一经验预测模型
在 PERS(性能和经济评价系统)中,
UllidtZ(1993)假设路面裂缝是由路面微
隙和微缝发展来的。建立路面破损预测模 型时,首先定义破损变量: 假设胡克定律适用下式,即材料模 量的降低直接导致破损路面的增加。 沥青老化可以通过沥青模量与 沥青层年龄的函数关系得到,
SDN(Skid Distance Number),滑移指数SN(Skid
Number),横向力系数SFC(Sideway-Force
Coefficiency),摆值SRV(Skid-Resistance Value)
和平均构造深度MTD(Mean Texture Depth)。
5
4.1.2
路面性能影响因素
了一种新的路面性能预测模型。
21
模型确定 根据路面性能影响因素和开发容易程度,考虑了
主要影响变量如:路面结构(面层类型厚度和基层类
型)、路龄、交通量、以及上年的路况水平。这样从 确定型模型的角度讲,当前路况就成为路况发展的一 个约束条件。而从概率型模型角度讲,路龄也对路况 的状态转移起一个约束作用,使其概率分布的方差降
6
4.1.3
路面性能预测模型形式
路面性能顶测模型可按影响因素及预测机理分
为(a)经验型模型(Empirical Model),对实测数
据用多元回归技术回归。(b)力学模型
(Mechanistic Model),根据理论分析及室内试验得 到方程和系数。(c)力学-经验型模型
(Mechanistic-Empirical Model),首先建立力学模
分为确定型和概率型路面性能预测模型。
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4.2 预测模型回顾分析
4.2.1 确定型模型 经验型模型 建立经验型模型时,首先确定与路面某项性能 有关的各种因素,再分析路面性能与这些因素的相 关关系,然后通过这些确定的因素来预测路面性能。
美军工程公司开发的 PAVER(Sharaf E.A等,1987)系统应用 了比较简单的经验型预测模型。路况指数PCI的范围为0~100。
第四章
路面使用性能预测
沥青路面的使用性能直接影响路面的养护对策 和养护资金投入。为了在时间和空间上优化分配给 定的养护预算,确定最佳的路面养护方案,必须预 测一定时期内路面的使用性能。本章将在国内外文
献分析的基础上讨论路面使用性能预测模型,其中
包括RQI和PCI。
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4.1
预测方法分析
我国幅员辽阔,各省在自然条件、经济条件和 交通条件方面均存在着较大差异。要建立一套实用 的路面使用性能模型,需要全面考虑各种因素的影 响。建立路面使用性能预测模型一般要考虑以下几 个问题;预测指标,影响因素和模型形式。 4.1.1 路面性能指标
NAASRA IRI , 33 QI IRI 13
4
强度 路面强度的评价指标有修正结构数SNC(Modified Structural Number)和路面弯沉。中国在早期 CPMS 中采用了结构强度指数 SSI(Structural Strength Index)。
路面抗滑
路面抗滑指标与测定方ห้องสมุดไป่ตู้有关、如制动距离数
17
1.路龄 路龄对路面性能的影响体现在路面材料在各种环 境因素作用下的老化和交通荷载的累积作用.因此, 路龄不是一个影响路面性能的单独因素,它与各种因 素相互作用。在CPMS中,如能剔除其它因素影响,就 可以分析路龄对路面性能的影响。
18
2.交通量 下图是薄沥青混凝土路面在路龄为4年时PCI与交 通量的关系.从图中可以看出,在AADT分布的各档 中,PCI变化并不大。这是因为路面破坏的直接因素 是交通轴载,而交通轴载与AADT对路面影响有一定 差别。用AADT作为交通量变量会导致一定偏差。还 因为大的交通量对路面的破坏较严重,但大交通量路 段往往等级也较高,投入的养护力度也较大,部分地 弥补了大交通量带来的影响。交通量对路况的发展的 影响不明显的另外一个原因是由干高速公路不在 CPMS的管理范围内,在分析的数据中交通量最高为8 000辆/D,这样的交通量实际分布并不是很宽,导致 了交通量对路况影响下不大的现象。
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4.2.3
其它方法
随着人工智能技术的发展,更多的新技术已被应 用到路面性能预测模型中。如专家系统(Hass,1994) 可综合融汇路面管理专家的经验,并建立一知识库, 从而使计算机能够模拟人类专家对各种条件下的路况 进行预测。人工神经网络 ANN(Attoh-Okine,1994) [3]与一般的统计方法相比,有很多优点。ANN能 够模拟人类的思考和判断过程,根据已有的历史数据 库对其中的规律进行总结并对复杂预测问题提供实时 的解答,预测时不需要专家的介入或专门的知识。
低。该模型综合了一般确定型和概率型模型的特点,
尽可能完善地考虑了路况发展的各种环境因素,既承 认路面性能与路龄有关,也考虑了当前的路面状况。
22
模型形式 为提高此模型的适应性,与以往的模型不同, 此模型对路面性能预测曲线进行了简化. 下图表示了路面性能预测的四种典型曲线。预 测曲线的线形受路面面层结构、基层结构、交通量、 气候等因素影响。它的确定一般通过对路况数据进 行分析得到。这种模型有以下几个缺点: a)模型建立和修改需要一定的工程经验; b)模型对数据的准确性要求很高; c)在路面管理系统应用初期,因为数据不足,模型 的应用效果不好。
23
24
通过对图6-3的曲线形式的分析,可以发现路 况的发展是分阶段的,在每一个阶段内,路况衰变 是比较一致的,这样就可以对预测曲线的形式进行 简化,将路面发展分为三个阶段,即初期、中期和 末期。假定在每个阶段内,路况的衰变是一致的, 这样预测曲线就是线形的(见图6-4)。如果考虑 当前路况,那么预测指标就可以选用各指标的变化 值。对于PCI来说就是 LPCI(损失的 PCI值),即 PCI在一年内损失值,而对于 RQI来说就是LRQI (损失的RQI值),即RQI在一年内的损失值。 LPCI和LRQI的分段是一致的,实际上 LPCI和 LRQI就是每个阶段内的线段的斜率。
PSR 0.72 0.0783 SRbefore 0.013 OL
PSR 2.86 0.184SRbefore 0.87PSRbefore
9
挪威公路局在1986至1990年开发了PMS,并建立 了平整度预测模型,作为路面优化决策的基础。预测 模型的形式见下式。
Ad IRI d IRI i ( IRI1 IRI i ) Al
b
c
13
Ullidtz(1993)在路面性能数学模型 MMOPP (Mathematic Model of Pavement Performance)中建立了路面 破损与荷载交通量和应力的关系。在单轴拉伸情况下材料模量 的降低与横断面积的丧失有关,破坏率可用下式表示。
dA n K( ) dN 1
P (1) P (0) P
P ( n1) P ( n ) P P (0) P n
马尔可夫预测模型的优点是考虑了路况预测的不确定性,在数据少 时结合工程经验建模准确性相对较高,而且模型可以从使用寿命的任 意一年开始预测。缺点是模型对状态概率转移矩阵进行预测,不如对 路况指标预测直观。
C=100—bX
8
明尼苏达运输部(Lukanan和Han,1994)在1984年针 对路面破损和服务性能指数PSI开发了路面性能预测模 型。在模型中考虑了下列因素:a)服务等级,b)路 面数据,包括材料类型、厚度和修建年份筹,c)路况 数据,包括破损、表面状况指数SR(Surface Rating) 和服务能力分级PSR,d)交通量,包括AADT和货车平 均日交通量HCADT,e)弯沉 和 f)土壤数据。模型预 测罩面后PSR的提高值,形式如下。
3
平整度
平整度评价指标比较统一,这主要表现在国际 平整度指数IRI(International Roughness Index), 有时也用 NAASRA(National Association of Australian State Roughness Authorities Roughness Meter)或四分之一车指数 QI(Quarter-Car Index)。NAASRA和 QI可以通过标定与 IRI建立 联系,
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4.3
CPMS使用性能预测模型
4.3.1 路面影响因素确定
影响路面性能的因素很多,但是在模型中不能包 含所有的因素。原因为;a)虽然有些影响因素如排水 等对路面性能十分重要,但是在路面管理系统中并未 考虑。因此,在系统中无法取得相应数据,模型中也 就无法考虑此类影响因素。b)如果模型考虑的变量较 多,模型将变得过于复杂而难以开发和应用。 下面通过对山东和江西CPMS数据的分析,来确定 CPMS中各影响因素的影响程度,并进而确定哪些因素 应包含在模型中。
建立可靠的性能预测模型,首先需要分析路面性能 的影响因素。即使在路况预测模型中未考虑全部的影响 因素,对这些影响因素的研究也有助干确定预测模型的 适用范围。这些影响因素包括以下几类。 1、路面类型 2、气候条件 3、路龄因素 4、公路等级 5、交通量 6、养护水平 7、路面材料 8、指标间的相互影响 9、其他因素
A A0
E 1 E0
Et E0 ( A Bage)a
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路面永久变形(pd)是与时间或荷载重复次数 有关的因素,在PERS中,根据面层压缩应变或应 力的经验关系计算。
N pd A 6 10 s E a B C
19
20
4.3.2 模型描述
CPMS建立预测模型的主要目的是预测一定条件下
未来的路面性能,据此进行养护和处治对策、经济评
估和优化分析。路面性能预测模型应满足:
a)模型应能代表路面发展的全过程; b)模型形式应尽量简单,容易建立和修改; c)模型应满足边界条件(孙和刘,1995)。
在分析以往各种路面性能预测模型的基础上,建立
路面性能包括破损、平整度、强度和摩擦系数四 大指标。国外的路面管理系统基本上不包含路面强度 和抗滑性能的预测模型。原因是其决策模型和寿命周 期费用分析模型只考虑路面破损和路面平整度两项指 标。
2
路面被损
路面破损反映路面结构的完整性.采用的评价指 标有综合和分项指标两种。综合指标是指各种破损状 况通过一定的折算系数折算成当量破损面积,再联系 路面总面积来反映路面破损的总体状况。如, AASHO的服务能力指数PSI采用了路面破损综合评价 模型;CPMS和美国空军采用了路况指数PCI分项指 标(Pavement Condition Index)等作为病害综合评价 指标 。 PSI=5.03—1.911(l+SV)一0.01—1.38RD
在动态轮载下应力状况非常复杂,直接计算路面破坏 需要复杂的有限元分析。替代办法是利用沥青面层底部的 应变,据此建立以下的经验模型。
E K n N E0
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4.2.2
概率模型
确定型模型有容易建模、易于理解和易干应用等优点。但是, 路面性能的预测有不确定性,确定型模型则无法解决此问题,所以 目前不少PMS应用概率方法开发了路面性能预测模型。概率型模型 包括马尔可夫概率转移矩阵和贝叶斯概率方法。 路面马尔可夫模型可用于决策模型进行动态优化以得到合理的 养护计划(Wang等,1994)。在Wang等的模型中,路面性能评价采 用PCI,以10为间隔,将当前路况分为10个状态进行离散,形成初始 (0) 状态矩阵 P。根据日常养护和一般养护措施的应用效果。分别得到 从状态i到状态j的转移概率Pij及概率转移矩阵P。第二年及以后各年 的PCI的分布见下式,
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该模型是在考虑路面结构、横断面、交通量和气 候等影响因素基础上开发的。但模型适用范围受影响 因素影响较大,当影响因素发生变化时需要对模型进 行修正。
10
力学预测模型
力学模型是利用弹性理论模型或粘一弹性理论模型,通 过结构分析得到路面在荷载作用下的应力、应变或位移方程, 模型参数可由室内试验确定。力学模型有充足的理论依据,但 计算复杂工作量大。由于它与路面管理采集的数据不一致,所 以在路面管理系统中应用得不多。作为实例,Chua等(1994) 根据破坏标准由结构反应来计算路面破损,通常接受的疲劳裂 缝的破坏标准见下式 。
0.854 * E N f 18.4C 4.325 103 t3.291 6.89
11
力学一经验预测模型
在 PERS(性能和经济评价系统)中,
UllidtZ(1993)假设路面裂缝是由路面微
隙和微缝发展来的。建立路面破损预测模 型时,首先定义破损变量: 假设胡克定律适用下式,即材料模 量的降低直接导致破损路面的增加。 沥青老化可以通过沥青模量与 沥青层年龄的函数关系得到,
SDN(Skid Distance Number),滑移指数SN(Skid
Number),横向力系数SFC(Sideway-Force
Coefficiency),摆值SRV(Skid-Resistance Value)
和平均构造深度MTD(Mean Texture Depth)。
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4.1.2
路面性能影响因素
了一种新的路面性能预测模型。
21
模型确定 根据路面性能影响因素和开发容易程度,考虑了
主要影响变量如:路面结构(面层类型厚度和基层类
型)、路龄、交通量、以及上年的路况水平。这样从 确定型模型的角度讲,当前路况就成为路况发展的一 个约束条件。而从概率型模型角度讲,路龄也对路况 的状态转移起一个约束作用,使其概率分布的方差降
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4.1.3
路面性能预测模型形式
路面性能顶测模型可按影响因素及预测机理分
为(a)经验型模型(Empirical Model),对实测数
据用多元回归技术回归。(b)力学模型
(Mechanistic Model),根据理论分析及室内试验得 到方程和系数。(c)力学-经验型模型
(Mechanistic-Empirical Model),首先建立力学模