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
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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
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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。
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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。
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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
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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
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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。
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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