道路路面性能预测.
高速公路沥青路面使用性能评价及养护决策
高速公路沥青路面使用性能评价及养护决策目前，我国高速公路绝大多数都采用半刚性基层沥青路面的结构形式，由于沥青路面工程的复杂性、多变性及早期结构设计不成熟和施工质量控制等种种原因，许多高速公路建成通车后，随着高速公路交通量的迅速增加、汽车轴载的加大、超载重载严重以及渠化交通的形成，高速公路路面均出现不同程度的裂缝、永久变形、坑槽、松散等破损，尤以车徹和横向裂缝为主要破损类型，降低了路面使用性能，甚至引起路面结构损坏。
由于我国早期主要以高速公路建设为主，忽视了养护技术的发展与研究；高速公路路面结构在交通荷载和自然环境因素的不断作用下，其路面使用性能有逐年下降的趋势。
因此，为了保持高速公路服务水平，延缓路面性能的衰退，减少资产损失，延长路面使用寿命，是高速公路养护管理的主要任务。
而对高速公路养护管理部门而言，所面临的关键问题是如何科学评价路面技术状况，合理分配有限的资金，将养护资金在最佳的时机以最佳的方式使用到最需养护的设施上，以保证最佳的整体服务水平，即以最低的成本取得最大的"收益"。
路面使用性能的影响因素很多且关系复杂，涉及到设计、施工和运营各个环节，并且绝大部分因素都具有不确定性。
高速公路建成通车后，便一直承受着车辆荷载的反复作用，同时还经受着气候、环境一年四季的交替变化影响。
除这些外部影响因素－路面材料的性能、施工质量和后期养护水平等都对路面性能有着不同程度的影响。
研究半刚性基层沥青路面使用性能的发展规律和路面破损的类型、成因及影响因素，提出合理的高速公路路面使用性能评价与预测方法，对我国高速公路沥青路面的养护与管理具有十分重要的意义，也将为促进我国公路交通基础设施的长期健康发展作出重要贡献。
1高速公路路面使用性能单项评价指标确定1.1高速公路沥青路面损坏特征众所周知，路面在行车荷载和自然因素的综合作用下，将会出现各种损坏现象，如横向裂缝、紙向裂缝、车撤、沉陷、坑槽、拥包等。
路面使用性能评价
04
路面使用性能影响因的大小直接影响路面的磨损程度，交通量 越大，路面磨损越严重。
车辆类型
不同车辆对路面的作用不同，重型车辆对路面的 破坏作用更大。
荷载分布
荷载在路面上的分布情况也会影响路面的使用性 能，如集中荷载容易导致路面局部破损。
环境因素
温度变化
02
路面使用性能评价指标
路面破损状况
01
02
03
裂缝类破损
包括龟裂、块裂、纵裂和 横裂等，反映路面结构层 的承载能力和稳定性。
变形类破损
如车辙、波浪拥包等，体 现路面在车辆荷载作用下 的变形能力。
松散类破损
如坑槽、松散等，表示路 面材料的粘结性能及抗剥 落能力。
路面平整度
国际平整度指数（IRI）
平整度检测
利用平整度仪等设备测量 路面的纵断面和横断面， 评估路面的平整程度。
抗滑性能检测
采用摩擦系数测定仪等设 备，测量路面的摩擦系数， 评估路面的抗滑性能。
实验室模拟法
材料性能测试
在实验室中对路面材料进行物理和化 学性能测试，如抗压强度、抗折强度、 耐磨性等。
结构性能模拟
加速加载试验
在实验室中模拟实际交通荷载和环境 条件，对路面进行加速加载试验，以 预测路面的使用寿命和性能变化。
路面结构强度
弯沉值
表示在标准轴载作用下路面的总 垂直变形，反映路面结构层的整 体承载能力。
回弹模量
描述路面材料在荷载作用下产生 的应力与应变之间的关系，体现 路面的刚度特性。
03
路面使用性能评价方法
现场检测法
破损状况检测
通过人工或自动化设备对 路面破损情况进行详细调 查，记录破损类型、程度 和位置。
高速公路路面性能评价预测模型
收稿日期：２０１８－０１－１２；修改日期：２０１８－０１－３０作者简介：周 辉（１９９２－），男，安徽霍邱人，合肥工业大学硕士研究生．高速公路路面性能评价预测模型周 辉， 谢 康， 扈惠敏（合肥工业大学土木与水利工程学院，安徽合肥 ２３０００９）摘 要：文章根据路况调查及养护实践，分析安徽省高速公路路面病害特征，建立与实际路况吻合的，且可用于大修养护决策的路面性能评价指标及预测模型。
从而达到在有限养护资源的前提下，选择适宜的大修养护时间、适宜的大修路段及合适的养护措施，最大化的提高养护资金的利用效率，降低一条高速公路或整个高速公路网的全寿命周期养护成本，提高高速公路服务水平和资源利用效率。
关键词：高速公路；路面性能；评级指标；预测模型中图分类号：Ｕ４１２．３６＋６／Ｕ４１６．２１７ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７３－５７８１（２０１８）０１－００５８－０４０ 引 方近年来，随着国家对交通基础设施建设投资力度的加大，我国高速公路通车里程快速增长，到２０１６年底，中国高速公路总里程已达到１３．１万ｋｍ。
安徽省高速公路里程为４ ５４３ｋｍ。
根据路龄统计，可发现安徽省通车时间在１０年以上的高速公路里程已经占到通车总里程的５２．８％。
按照沥青路面的设计寿命（高速公路沥青路面１５年），安徽省早期修建的高速公路有相当高的比例已进入或即将进入大修周期，加之部分路段交通量的迅猛增长、重型车辆比例较大，安徽省高速公路的养护任务非常繁重，已然迎来了高速公路大修养护工作的“小高峰”。
为提高高速公路大修养护项目的决策及管理水平，实现资源的最优化利用，需要对大修时机做系统全面的分析研究。
优化路面评价指标、建立符合实际的预测模型。
１ 预测方法及预测指标路面性能预测是指分析处理实测路面性能数据，应用各类数学知识建立性能模型，进而估算出各项路面性能指标的发展趋势，判断未来的路面状况，可据此分析未来的路面养护需求，并根据预测得到的路况指标值来确定大修或改建措施，同时可预估某路段在未来何时、需要多少养护资金。
橡胶混凝土与普通混凝土路面路用性能预测对比
Ltd, S handong J ina n 250031 C hina; 3. Sha ndong Tra nsporta tion
Institute, Sha ndong J ina n 250031 Ch ina )
Ab stra ct: The rubber cement conc re te ha s got mo re and more a ttention in the road enginee ring because of its good ability of defo rmation and toughne ss. In th is te st, the
测可知 :橡胶混凝土路面在使用的过程中 ,其平整
度、断板率、错台Байду номын сангаас累积损伤均 小于 基质混凝土路
面。因此 ,在荷载与气候的作用下 ,橡胶混凝土路
面的使用性能优于基质混凝土路面 。
关键词 :橡胶颗粒水泥混凝土 ; AASHTO力学经验
指南 ;性能预测
中图分类号 : U416. 2
高速公路路面疲劳寿命的预测研究
高速公路路面疲劳寿命的预测研究在当今时代，高速公路的发展和建设得到了极大的重视和支持，其建设的规模和速度也在不断加快。
与此同时，随着车辆的不断增多和行驶里程的增加，高速公路的使用寿命也成为了人们关注的焦点之一。
对于高速公路路面疲劳寿命的预测研究，不仅有助于保障高速公路的正常使用，还可以有效节约经济成本和资源投入。
一、疲劳寿命的定义及影响因素疲劳寿命是指高速公路路面在一定的荷载作用下，所能承受的循环加载次数。
疲劳寿命的长短会直接影响路面的使用寿命和维修成本。
高速公路疲劳寿命的主要影响因素有以下几个方面：1. 材料的品质：道路材料的品质直接决定了道路的承载力和耐久性。
2. 荷载的作用：车辆行驶会对道路产生荷载作用，且荷载对路面的疲劳损伤较大。
3. 环境的影响：如气候变化、地形变化等环境因素均会影响路面疲劳寿命。
4. 施工方法：施工过程中的施工方法和质量，也是决定路面疲劳寿命的重要因素之一。
二、预测模型的应用预测模型是对高速公路路面疲劳寿命进行预测的一种方法。
通过收集历史的数据和现场调查，可以建立合适的预测模型来预测路面的疲劳寿命。
目前常见的预测模型有三种：经验公式法、统计学模型和人工神经网络模型。
经验公式法是利用经验公式对路面的疲劳寿命进行预测。
这种方法主要是基于先前对路面疲劳性能的实验和观察，通过统计分析建立模型，然后对未来的疲劳寿命进行预测。
但是该方法存在着不精确、不可靠、受到影响因素过多、准确性较低等缺点。
统计学模型是一种基于统计分析的预测方法。
该方法通过对多个影响因素之间的相关性进行研究，对路面疲劳寿命进行预测。
对于数据的处理和分析要求比较高，但是预测结果相对稳定可靠。
人工神经网络模型是利用现代计算机技术，模拟生物神经系统运作方式，建立一个结构完整、自适应的人工神经网络。
该模型可以处理大量高维度、非线性、复杂数据，并通过网络学习和训练，不断提高预测的准确性。
三、现有技术的问题与解决方法目前，高速公路路面疲劳寿命的预测研究已经取得了一定的进展，但是还存在一些问题：1. 数据的收集：路面疲劳寿命的预测需要大量的数据，如车辆荷载、温度、湿度、交通流量等，但是目前数据的收集仍然存在一些困难。
高速公路沥青路面使用性能评价及预测研究
高速公路沥青路面使用性能评价及预测研究一、本文概述随着交通基础设施的快速发展，高速公路作为连接城市与地区的重要纽带，其建设与维护质量直接关系到交通的顺畅与安全。
其中，沥青路面作为高速公路的主要铺设材料，其使用性能的评价及预测研究显得尤为关键。
本文旨在深入探讨高速公路沥青路面的使用性能评价方法及预测模型，以期为路面的科学养护和合理设计提供理论支撑和技术指导。
本文将首先介绍沥青路面使用性能评价的基本概念及研究意义，明确评价指标的选择原则和评价体系的构建方法。
在此基础上，通过对现有文献的梳理和分析，总结国内外在沥青路面使用性能评价方面的研究成果和不足。
随后，本文将重点研究沥青路面的性能退化规律，探讨不同因素（如交通量、气候条件、材料性能等）对路面性能的影响机制。
通过实地调研和试验数据分析，建立基于多因素耦合的沥青路面使用性能预测模型，并对模型的准确性和可靠性进行验证。
本文的研究不仅有助于深入理解沥青路面的性能退化机理，还可为路面的预防性养护和维修决策提供科学依据。
本文的研究成果也可为新型路面材料的研发和应用提供理论支持，推动高速公路沥青路面技术的持续发展和创新。
二、沥青路面使用性能评价指标沥青路面作为高速公路的主要路面类型，其使用性能直接影响到道路的安全性和舒适性。
为了准确评估沥青路面的使用性能，需要建立一系列科学、合理的评价指标。
这些指标应能够全面反映沥青路面的各项性能，包括结构强度、路面平整度、抗滑性能、耐久性等。
结构强度是评价沥青路面使用性能的重要指标之一。
它反映了路面在承受车辆荷载作用下的抵抗变形和破坏的能力。
常用的结构强度评价指标包括弯沉、回弹模量等。
弯沉反映了路面在受到垂直荷载作用下的变形情况，回弹模量则反映了路面材料的弹性性质。
路面平整度是评价沥青路面行驶舒适性的重要指标。
平整度好的路面能够有效减少车辆行驶时的颠簸和振动，提高行车的平稳性和舒适性。
常用的平整度评价指标包括国际平整度指数（IRI）和路面平整度标准差等。
高速公路路面使用性能评价、预测及养护决策的研究的开题报告
高速公路路面使用性能评价、预测及养护决策的研究的开题报告一、研究背景高速公路是现代城市交通的重要组成部分，而路面是高速公路的重要组成部分。
路面的状况对车辆行驶的安全性和舒适性有很大影响。
因此，对路面的使用性能进行评价、预测以及养护决策具有重要的意义。
二、研究目的本研究旨在开展高速公路路面使用性能评价、预测及养护决策的研究，具体目的包括：1. 综合评价高速公路路面的使用性能。
2. 基于历史数据和预测模型，预测路面建设和维护的成本和效果。
3. 发展高速公路路面养护的决策支持系统。
三、研究内容本研究主要包括以下几个方面：1. 针对高速公路路面现状，选择评估指标，建立路面使用性能评价指标系统。
考虑到路面的平整性、坑槽、波浪度、损坏等因素对路面使用的影响，建立全面系统的评价指标体系。
2. 主要考虑路面建设和养护成本，采用多元回归和人工神经网络模型，对高速公路路面建设和养护成本进行预测。
该模型结合历史数据和影响因素，通过数据分析和建模，预测未来成本和效果。
3. 发展高速公路路面养护的决策支持系统。
该系统系统地记录和分析路面使用状况，建立路面维护记录和分析系统，准确地分析路面使用情况，提供科学的养护决策支持。
四、研究方法本研究主要采用的方法包括：1. 理论分析：对现有高速公路路面使用性能评价、预测及养护决策的研究成果进行理论分析，找出问题所在，为本研究提供理论基础。
2. 数据采集：通过现场观察、测量和调查等方法，收集高速公路路面使用数据，建立数据集，提高研究结果的可信度。
3. 多元回归和人工神经网络建模：采用多元回归和人工神经网络建立路面使用成本和效果预测模型，并通过数据分析来预测未来的成本和效果。
4. 决策支持系统开发：基于收集的数据和预测模型，开发高速公路路面养护决策支持系统，为养护决策提供依据。
五、预期成果1. 建立全面系统的高速公路路面使用性能评价指标体系。
2. 基于多元回归和人工神经网络模型，预测高速公路路面建设和维护的成本和效果。
基于路面性能预测的高速公路养护决策研究
基于路面性能预测的高速公路养护决策研究摘要:高速公路作为重要的交通网络，能够引领地区经济发展，目前我国的高速公路已经进入了养护时代，因此要准确合理的进行路面性能预测，结合气候状况、交通载荷、施工水平等诸多因素，强化整体的数据分析、数据集成，构建路面性能衰变曲线，进行有效的养护决策分析，有效延长高速公路的使用寿命，保证日常的行驶安全。
关键词:路面性能预测、高速公路、养护决策引言：高速公路养护维修是提高速公路使用寿命的一个重要手段，技术人员要科学准确的预测路面使用性能，结合数据模型进行分析优化，明确不同环境下路面的衰变规律，克服回归模型固有的缺陷，提高整体预测的准确度，以保证整体的行车安全。
一、路面性能预测的高速公路养护的背景道路是经经济发展的重要基础，也是综合交通运输体系的基础网络，我国目前的一级高速公路数量逐渐增多，道路养护维修工作也日益繁杂，粗放的管理模式难以适应高速公路的实际需求。
因此，顺应时代发展，强化数据集成，结合前期的施工数据与日常的交通载荷，构建路面性能预测模型，为后续的养护提供科学化，精准化，针对化的措施。
在实际管理过程中，要注重预防性养护，走低碳环保之路，大力推动新技术、新工艺、新设备，综合利用计算机技术，通过数学模型进行系统化管理，线上线下同时更新辅助养护人员做出维修决策。
随着我国基础建设快速发展，高速公路里程也在不断增高，截止到2022年底，公路总里程535万公里左右，其中高速公路17.7万公里。
交通事业在当下的社会中占据了重要地位，公路道路的施工质量不仅直接关系着交通事业安全，同时影响着经济发展效率以及整体的社会安全。
因此要明确公路道路施工技术中的难点和重点，做好前期的技术交底，结合道路施工中的危险因素，完善预防措施，提高道路交通运输的灵活性以及安全性。
高速公路在取得辉煌成就的同时，也面临着一定的问题，随着我国物流行业快速发展，重型车也越来越多，高速公路整体的车流量较大，高速公路出现不同程度的破损，其中车辙和横向裂缝作为常见的破损类型，不仅降低了路面的实用性能，同时还会影响整体你行车的安全性，因此要对路面进行养护和维修，提高路面的使用性能和经济效益比。
长期路面使用性能计划
长期路面使用性能计划英文回答：Long-Term Pavement Performance Programs.Long-Term Pavement Performance (LTPP) programs are designed to collect data on the performance of pavement structures over time. This data is used to:Develop and validate pavement design models.Calibrate pavement management systems.Evaluate the effectiveness of pavement maintenance and rehabilitation strategies.Identify and prioritize pavement research needs.LTPP programs typically involve the construction of a series of test sections that are subjected to differenttraffic loads and environmental conditions. The performance of these test sections is monitored over a period of many years, and the data is used to develop performance models that can be used to predict the performance of pavements under a variety of conditions.The LTPP program in the United States is the largest and most comprehensive pavement performance database in the world. It includes data from over 4,000 test sections that have been monitored for over 20 years. The LTPP data has been used to develop a wide variety of pavement design and management tools, and it has helped to improve the performance of pavements across the country.Other countries have also implemented LTPP programs, including Canada, the United Kingdom, Australia, and Japan. These programs have helped to improve the performance of pavements in these countries, and they have also contributed to the global knowledge base on pavement performance.LTPP programs are an essential tool for pavementengineers and researchers. The data collected from these programs is used to develop better pavement design and management tools, and it helps to ensure that pavements are safe and durable.中文回答：长期路面使用性能计划。
基于样本阵列的沥青路面使用性能预测模型研究
ｔ ｈ ｅ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｏ ｎ ｈ ｉ ｇ ｈ ｗａ ｙ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｍａ ｒ ｎｃ ｅ ｉ ｎ Ｊ ｉ ｎｇ ａ ｓ ｕ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｃ ｅ ，ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｓ ｍａ ｔ ｉ ｒ ｘ ｉ ｓ ｂ ｕ ｉ ｈ，ａ ｎ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｓ ｏ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ
对于江苏省高速公路而言 ， 影响路面使用性能 的主要 影 响 因 素 为 ： 路面 结构形 式 、 交通 量、 地 域
２ ． Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｕ Ｔ ｒ ｎｓ ａ ｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ，Ｎ ｎｊ ａ ｉ ｎ ｇ ２ １ １ １ １ ２ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｉ ｔ ｈ ａ ｓ ｉ ｍｐ ｏ ｔ ｒ ａ ｎ ｔ ｓ ｉ ｇ ｎ ｉ ｉ ｆ ｃ ｎｃ ａ ｅ ｏｒ ｆ ｒ ｏ ａ ｄ ｍａ ｉ ｎ ｔ ｅ ｎ ａ ｎ ｃ ｅ ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｐ ａ ｖ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｐ ｅ ｆ ｒ ｏ ｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ．Ａｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ
主要影响 因素 ， 构建 了样本预测 阵列 ， 据此采 用双参数模 型建立 了路 面使 用性能预 测模 型， 并基 于 自适 应跟踪 法对 双参数模型进行修 正。工程 实例表 明， 预 测模型 用于江苏省 高速公路路 面性 能预 测具有较 高的精 度。
关键词 ： 沥青路 面 ； 性 能预 测 ； 样本 阵列 ； 双参数模 型 ； 自适应修正
刘 强 ， 丁武洋 ， 刘化学
高速公路路况监测与预测系统设计与优化
高速公路路况监测与预测系统设计与优化摘要：高速公路是现代交通网络中承担重要交通运输任务的重要组成部分。
为了提高交通运输效率和道路安全性能，设计和优化高速公路路况监测与预测系统显得尤为重要。
本文介绍了高速公路路况监测与预测系统的设计原理和关键技术，以及如何优化系统以提高监测和预测的准确性和可靠性。
1. 引言高速公路是现代交通网络中的重要组成部分，其交通状况的好坏直接关系到人们的出行效率和安全。
因此，设计一套高效准确的高速公路路况监测与预测系统对于交通管理部门和驾驶员来说至关重要。
本文将详细介绍高速公路路况监测与预测系统的设计原理和关键技术。
2. 高速公路路况监测系统设计2.1 系统架构高速公路路况监测系统主要由传感器网络、数据处理中心和用户界面组成。
传感器网络负责实时采集路面和交通数据，将其传输到数据处理中心；数据处理中心负责对采集到的数据进行分析和处理，生成路况信息和预测结果；用户界面则向驾驶员和交通管理人员展示处理后的信息。
2.2 传感器选择为了准确地获取路况数据，传感器的选择至关重要。
常用的传感器包括车载摄像头、地磁传感器、微波雷达等。
不同的传感器具有不同的特点和适用场景，需要根据实际情况进行选择和布置。
2.3 数据采集与传输传感器采集到的数据需要及时上传到数据处理中心进行处理，因此，建立稳定可靠的数据传输通道至关重要。
常用的数据传输方式包括有线网络和无线网络等。
同时，为了保证数据的完整性和准确性，还需要考虑数据加密和传输安全的问题。
3. 高速公路路况预测系统设计3.1 建立模型高速公路路况的预测需要建立合适的模型来分析和预测未来的交通状况。
常用的模型包括时间序列模型、神经网络模型和回归模型等。
根据实际需求和数据特点选择适合的模型进行预测。
3.2 数据分析与处理预测模型建立完成后，需要对历史数据进行分析和处理，以提取有用的特征和建立准确的预测模型。
数据分析和处理的过程中需要考虑特征工程、异常值处理和数据清洗等问题。
5、路面状况评价指标、检测方法和预估模型(举例说明)
5、路面状况评价指标、检测方法和预估模型（举例说明）。
1）评价指标分为综合性指标和单一性指标两大类综合性指标是对路面使用性能的综合测度，优点是能反映路面总体状况，指标单一，便于比较；缺点是不能确切反映使用性能的局部特征，不便于诊断原委和制定具有针对性的对策。
单一性指标是对路面使用性能诸多局部特征的具体测度，它可以采用多项指标明确地表征路面使用性能各组分的详细情况。
《公路技术状况评定标准》在路面使用性能评价中采用了综合指标和单一指标相结合的方法。
对不同类型的路面，采用了不同的分项技术指标。
其中，沥青路面采用了路面损坏、道路平整度、路面车辙、抗滑性能和结构强度五项技术指标；水泥混凝土路面采用了路面损坏、道路平整度和抗滑性能三项技术指标；砂石路面只采用了路面损坏一项技术指标。
路面使用性能指数（PQI）反映路面的整体使用性能PQI=WPCI PCI+WRQIRQI+WRDIRDI+WSRISRIwPCI 路面损坏（PCI）的权重；wRQI 道路平整度（行驶质量，RQI）的权重；wRDI 路面车辙（RDI）的权重；wSRI 路面抗滑性能（SRI）的权重。
权重与公路等级和路面类型有关。
2）检测方法（1）路面破损检测方法:高速摄影车或其他高效测试设备测试，人工检测（目测或用量尺测）（2）路面平整度的检测方法有：３米直尺法，连续式平整度仪，车载式颠簸累积仪、车载式激光平整度仪；（3）路面车辙测定方法：路面横断面仪法、横断面尺法、激光或超声波车辙仪；（4）路面抗滑性能测定方法：手式铺砂法，电动铺砂仪，激光构造深度仪，摆式仪，磨擦系数测定车测定路面横向力系数。
（5）路面结构强度测定方法：贝克曼梁测，自动弯沉仪，落锤式弯沉仪；3）预估模型（1）路面损坏状况（PCI）包括裂缝、坑槽、沉陷和松散等各种表面破坏和损伤。
路面表面各种类型的损坏通过其对路面使用性能的影响程度加权累积计算换算损坏面积，换算损坏面积与调查面积之比（路面破损率），可直接用来衡量路面的损坏状态，也可通过路面损坏状况指数（PCI）来评价路面表面的技术状况。
基于衰变－Markov模型的沥青路面性能预测研究
基于衰变－Markov模型的沥青路面性能预测研究武昭融;李秀君;李梦晨;许光孝【摘要】In the forecasting process of pavement performance indicators,there is usually the error fluctuation between the predicted value and measured value because of using different maintenance methods.In order to solve this problem,the prediction model based on the standard decay equation suggested by Professsor Sun Lijun of Tongji University was taken as the basis of prediction model for forecasting the performance variation of a certain number of sections on the Jiaxing part of S101 provincial road.According to the data about the pavement structure,its thickness and the volume of traffic,the weight values of pavement surface condition index (PCI)and riding quality index (RQI)which are the most dominant among the commonly used pavement quality indices (PQI)were predicted.The predicted data of decay equation were further revised by adopting the Markov transfer matrix method,which provides a reliable basis for the next maintenance decision.%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。
基于灰色理论的城市道路路面使用性能预测
道路检测路面抗化性能指数SRI
德国
美国
美国各州的路面摩擦系数评 价指标不尽相同，TRB推荐以 美国 ASTM E-274实验方法 在 65km/h下测定制动力系数 SDN，以及摆式摩擦系数仪、 PFT摩阻测试仪等其他实验 仪器测定的评价指标。
详细测量原理
横向力系数是假定标准测试轮胎与以一定速度行驶的汽车前进方向成一定偏角，与潮 湿路面的接触使其产生同测试轮平面相垂直的侧向摩阻力，此力与测试轮承受的恒定 竖向荷载的比值即为横向力系数 SFC 值。
式中 ——作用在测试轮胎上的侧向摩阻力（N）。
W——作用在轮胎上的垂直荷载（N）。 侧向摩阻力可由力传感器获得，竖向荷载已知，横向力系数值可由此得到，与路面摩 擦系数值成正相关。
构 造
测量步骤：
①仪器调平
将仪器置于路面测点上，并使摆动方向与行车方向一致， 转动底板上的调平螺栓，使水准泡居中。
②调零
放松上下两个紧固把手，转动升降 把手使摆升高，并能自由摆动，然 后旋紧紧固把手。将摆处于水平释 放位置，并把指针抬至与摆杆平行 处，按下释放开关，当摆达到最高 位置下落时，用左手将摆杆接住， 重复此项操作直到调整到指针指 零。
05
预测和保护方法
路面摩擦系数预测
确定性模型 经验法、力学经验法和经验回 归法等。
概率性模型
半马尔科夫模型、马尔科夫模 型和残存曲线模型等。
保护措施
在铺筑沥青路面的面层或防滑层时，首先应 该选择良好的沥青和适宜的沥青标号与控制 好沥青用量.其次是注意采用坚硬耐磨。有棱 角的矿料，选用适宜的矿料级配，并控制细 料的用量。
道路检测路面抗化性能指数SRI
为防止沥青混凝上路面的滑溜，施工时，可 在路表再压入一定数量的预拌石屑，以提高 其表面粗糙度，具体作法是在摊铺机摊平和 预压过的表面上，撒布热拌的石解，在要求 的温度(90-100 ℃)下用中型压路机进行碾压， 使石屑嵌入表面。旧沥青路面如果不能达到 防滑标准时,也可采用铺筑防滑面层的措施。
精品PPT
车速
路面状况
在晴天，雨，雪，结冰天气下路 面摩擦系数不同。
，
精品PPT
04
路面抗滑指标和检测方法
精品PPT
各国路面抗滑评价性能指标对比
德国 德国路面摩擦系数测量主要有两种仪器一起 并 用：斯图加特摩阻力测定仪（Stuttgarter rcibungsmesser)(缩写为SRM)和横向力系数 测 试车(SCRIM)，前者测定的是制动力系数 （BFC)，而后者测定的是横向力系数(SFC)。
精品PPT
03
影响路面抗滑性能的主要因素
精品PPT
影响因素
影响因素
轮胎特性
1 静态影响因素 路面构造特性
2 动态影响因素
路面磨损状况 路面温度
路面状况
车速
精品PPT
①轮胎特性：主要是轮胎的表面特性，包括轮胎花纹和轮胎的磨损程度
混合花纹
条形花纹
横向花纹
越野花纹
轮胎磨损程度的影响
精品PPT
② 路面构造特性
精品PPT
制动距离法计算公式
制动距离:
• V —刹车开始作用时车辆的速度，km/h • —滑移到停车的距离，m
精品PPT
摆式仪法
测试指标：磨阻摆值 (以BPN为单位） 原理：摆式仪的摆锤底面装橡胶滑块，当摆锤从一定高度自由下摆时，滑块面同试验表 面接触。由于两者间的摩擦而损耗部分能量，使摆锤只能回摆到一定高度。表面摩擦阻 力越大，回摆高度越小(即摆值越大)。
全寿命沥青路面使用性能预测及实践
级 公 路 路 面 结 构 没计 ， 近 年 来 提 ５ 对 的路 面使 刚性 能 预 测 理 论 进 行 Ｔ 测 实 践 ， 定 ＿ 面 养 预 确 ｒ 路
ｆＩ 修 办 案 ， 文践 过 程 ｌ 发 现 的 问 题进 行 ＿ 讨 ，维 埘 ｛ １ ｒ 探 关键词 ： 肯路面 ； 川性能 ； 测 ； 沥 使 预 全寿 命 ； 构 没计 结 中图 分 类 号 ： ｌ ．１ Ｕ４ ６ ７ ２ 文 献标 志码 ： Ｂ 文 章 编 号 ：０ ９ ７ ６ （ ０ ２ ０ — ０ ４ ０ １０ — ７ ７２ １ ）５ ０ ２ — ４
５年计 。 渐加剧 ， 当损 坏 到 某 一 程 度 时 ， 面 就 需 要 采取 养 护 路 面累积 标 准轴次 按 １ 路 或 改建措 施 以恢 复和提 高其使 用性 能 。在 对 沥青路 面 进 行 全 寿命设 计 时 ， 仅要 考 虑路 面 的初 始性 能 和 费 不
用 ， 要考 虑路 面在罩 面或改 建 以后 的性 能和费用 。 也 这 表 ｌ 近 期交通 组成 与 交通量
就 需 要 在 路 面 设 计 时 对 未来 即将 修 建 的路 面 进 行 使
用 性能 预测 ， 划采 取养 护或 改建措 施 的时机 与方 案 ， 规
型 代 黻 群型
小客车 大客车 小货车 桑 塔 纳 ２０ １５ 中 型货 车 东 风 Ｅ ４ １ ９ ０ ０ １ Ｑ１０ ８ ７ 黄海 Ｄ ６０ Ｄ ８ ９ 大货 车 黄 河 Ｊ ６ ８ Ｎ１３ ４１ ８ 北 京 Ｂ １０ ５ ４ 拖 挂 车 东 风 Ｓ ９ ５ ８ Ｊ３ ６ Ｐ２０ ９
面全 寿 命 设 计 中 ， 要 预 测 路 面 寿 命 ， 需 进行 寿命 周 期 路面性 能 预测计算 ， 图 １ 如 所示 。
基于深度学习的沥青路面使用性能预测研究
doi: 10.3969/j.issn.1673-6478.2023.04.041基于深度学习的沥青路面使用性能预测研究张国祥 1，王卫东1，郭佳音2（1. 河北省高速公路延崇管理中心，河北 张家口 075000；2. 河北工业大学，天津 300401）摘要：在高速公路的使用过程中，路面的使用性能会由于车辆的不断经过和碾压以及天气的变化而降低。
目前，道路维护均是在道路出现裂缝和其他肉眼可见的损伤后，才进行养护和维修，这样不仅会增加路面养护和维修的费用，还会错过道路维护的最佳时机，因此早期养护和及时获取待检测信息尤为关键。
本文的主要研究内容是在深度学习的基础上对高速公路技术指标路面性能指数（PQI ）进行智能化预测。
本文利用长短记忆（LSTM ）神经网络模型对河北省某高速公路的路面状况指数PQI 进行了预测。
结果表明，预测的PQI 指标与全年的实测数据具有显著的一致性，确定性系数达到了0.7，预测结果是可靠的。
关键词：交通工程；路面性能预测；LSTM ；公路预养护；路面性能预测；深度学习 中图分类号：U416.217文献标识码：A文章编号：1673-6478（2023）04-0192-07Prediction Research of Asphalt Pavement Serviceability Based on Deep LearningZHANG Guoxiang 1, WANG Weidong 1, GUO Jiayin 2(1. Hebei Provincial Expressway Yan Chong Management Center, Zhangjiakou Hebei 075000, China;2. Hebei University of Technology, Tianjin 300401, China)Abstract: During the use of the highway, the performance of the pavement will be degraded by the constant passing and crushing of vehicles and changes in weather. Until now, road maintenance are in the road cracks and other visible damage, maintenance and repair, which will not only increase the cost of road maintenance and repair, but also miss the best time for road maintenance, so early maintenance and timely access to information to be tested is very critical. The main research of this paper is the intelligent prediction of highway technical indicator pavement performance index (PQI) on the basis of deep learning. This paper uses Long-Short Term Memory (LSTM) neural network model to predict the pavement condition index PQI of highway in Hebei Province. The results show that the predicted PQI index has a significant consistency deterministic coefficient of 0.7 with the actual measured data throughout the year, and the prediction results are reliable.Key words: traffic engineering; pavement performance prediction; LSTM; highway pre-maintenance; pavement performance prediction; deep learning0 引言在高速公路使用过程中，路面的使用性能会由于车辆的不断经过和碾压，以及天气的变化两方面的作收稿日期：2022-08-04基金项目：河北省交通运输厅科技项目（YC-201917） 作者简介：张国祥（1979-），男，河北承德人，高级工程师，从事公路工程建设工作.（）用而降低，到现在为止都是在道路出现了裂缝或其他肉眼可见的损伤后，才进行养护和维修，这样不仅会使路面养护和维修的费用增加，还会错过对道路进行养护的最佳时机，所以早期养护和及时获取待检测信第4期张国祥等，基于深度学习的沥青路面使用性能预测研究193息异常关键。
基于自适应跟踪法的沥青路面使用性能预测模型
关
键
词： 沥青路面 ； 性能预测 ； 双参数修正 ； 路面状 况指数
文 献标 识 码 ： Ａ 文章 编 号 ：６ ２０ ３ （０ ８ ０－０ ５ ０ １７－ ０ ２ ２０ ）４０ ２－ ６
中图 分 类 号 ： ４６ ２ ７ Ｕ １． １
随 着高速公路 沥青路 面里程 的不断增 加 ， 路养 护管 理 丁作 变得 越 来越 重要 。 因此 ， 道 必须 建立 有效
模 拟训 练 。
目前 ， 国路 面使用性 能建模 面临 的问题是用 以建 立 模 型及检 验 模 型的数 据 严重 不 足 ， 乏必 要 的 我 缺 路面性 能实测数 据的积 累 ， 有些 系统 即使有 历史数 据可用 ， 但与建模 的要 求相差很 远 ， 本无 法使 用 。由 根 于缺乏 数据支持 ， 难从这 些有 限的数据 中得 出准确 的预 测模 型 。 因此 ， 虑 到 目前 数 据 的不 足及 未 很 考
预 测 ； 寿命 因子 作 为 交 通轴 载 的 函数 ， 立 优 化 双参 数 的 路 面 性 能 预 测 模 型 ， 利 用 某 高 速 公 路 的 历 史 数 据 将 建 并 验 证 模 型 的有 效 性 。结 果 表 明 ， 模 型 能 够 克 服缺 少 历 史 数 据 的不 足 ， 该 客观 反 映 路 面 近期 性 能 状 况 。
充 分的理 由说 明 目前广 泛接受 或者较 为熟悉 的模 型就 能够 确切 地描 述 使用 性 能 的变化 规律 。经 验模 型
除非 能够满 足所有 的物 理和数 学的边界 条件 和广泛 的数 据基础 ， 否则不 能保证 预测 的可靠性 。马尔可 夫 模 型可 以在没 有任何路 面历史 资料 的情 况下 ， 接 根据 养 护工程 师 的经 验确 定 路面 使用 性 能衰 变趋 势 ， 直 当路 面数据 资料充 足时 ， 又可对 转移概 率矩 阵进 行 校正 ， 是 马尔可 夫模 型假 设 未来 路 面使 用性 能 的预 但 测 仅与 当前路 面状况 相关 ， 这一假设 与实 际是很难 相符 的。采用概 率型模 型法能够 反 映荷载 、 但 材料 、 环 境 和养护水平 等 因素 的变异 导致 的路面 使 用性 能 不确 定 的变 化 ， 由于是 对状 态 概率 转 移矩 阵 进行 预 但 测， 不如对路 况指标 预测直 观。利用 人工智 能法建 立 的预 测模 型能 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 中的规律总结 并对 复杂的 预测问题 提供实 时的解答 ， 但需要 大量 的历史 数据 进行
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4.使用性能预测模型与方法
灰色理论的预测方法
可行性分析：对于路面使用性能预测系统而言 ,路面使用性能 的历史数据是己知的，影响路面性能的交通因素、气候因素、 工程因素等又是不确定的，导致路面使用性能变化速率的不 确定性，符合灰色系统的特征，因此可以采用灰色系统的预 测理论与方法分析研究路面使用性能的发展变化规律。
式中：PCI、PQI、SSI、SRI都以百分制记, 为相应单项评价指标权重
4.使用性能预测模型与方法
确定性模型
经验模型 力学—经验模型 时间序列法
不确定性模型
概率模型：马尔可夫概率预测 贝叶斯概率预测 灰色理论的预测方法 人工智能：神经网络预测 遗传算法预测
4.使用性能预测模型与方法
灰色理论的预测方法
4.使用性能预测模型与方法
马尔科夫概率预测方法
路面性能预测分析：马尔可夫概率预测模型的核心内容是转 移概率矩阵，对一个具体路网而言，不同路面结构、不同交 通水平、不同路龄的路面具有不同的使用性能衰变特征，其 转移概率矩阵也是不同的。
5.使用性能预测方法应用实例
灰色系统预测+马尔可夫概率预测的应用实例
沥青路面： 水泥路面： 式中： SV——平均坡度变化； C——路面裂缝面积， P——修补面积 RD——车辙平均深度，cm
；
3.性能评价指标
养护管理指数MCI （日本）
养护管理指数MCI是日本在20世纪80年代初建立的基于道路管理者的路 面使用性能评价模型,采用多元回归分析技术建立了MCI与道路平度、路面裂 缝情况、车辙等因素之间的非线性关系,MCI的取值范围为0-10。 MCI模型中 路面平整度因素影响较小，侧重从道路管理者的角度出发,主要通过路面破损 状况和车辙来反映道路行驶质量和服务水平的一项评价指标。
性能指标划分
从路面使用性能评价采用的指标来看，有单一评价指标和综合评价指标 两大类。单一评价指标是对路面使用性能的某一个方面进行衡量比较，综合 评价指标反映了路面使用性能的总体状况。
3.性能评价指标
单一指标
路面状况指数PCI 路面强度指数PSSI 路面行驶质量指数RQI 路面抗滑系数SRI
3.性能评价指标
道路路面使用性能预测
目录
1.使用性能概述 2.影响性能因素分析 3. 性能评价指标
4.使用性能预测模型与方法
2
1.路面使用性能概述
路面使用性能(Pavement Performance)的概念的提出
最早于1962年由美国各州公路与运输工作者协会(AASHTO)提出
路面使用性能的定义
对道路路面使用性能的一般理解是，路面为保障公路运输车辆的安全正常行驶 所具备的能力和属性。
综合指标
路面服务性能指数PSI （美国AASHO） 养护管理指数MCI （日本）
性能综合指标PQI
（中国）
；
3.性能评价指标
路面服务性能指数PSI （美国AASHO）
1958-1962 年 美 国 进 行 了 AASHO( 现 为 AASHTO) 道 路 试 验 , 产 生 了 AASHO道路设计方法,并提出了路面服务性能指数(PSI)的概念,以反映道路服 务水平。PSI评价模型将路面检测基础数据与专家评分方法结合起来 ,通过对 大量实测数据的回归分析,在专家调查评分的基础上,建立了PSI与路面状况的 关系。该指标最注重路面平整度的影响。
路面破损
路面弯沉
摩擦系数、横向系数 反光、炫目、能见度
2.影响性能因素分析
层 层 层 层 面 影响路面使用性能的因素很多，主要包括路面特征因素、交通因素、气候因 路面特征因素 类 类 厚 厚 材 型 型 度 度 料 素、工程因素等。在使用性能预测时，应充分分析考虑各种因素的影响，建立符 合道路实际情况的预测模型。 公路等级 交通因素 交通量 温度 气候因素 湿度 施工质量 工程因素 养护管理水平 路龄 其他因素 排水 绿化 面 基 面 基 路
分析路面使用性能的必要性
分析研究公路路面使用性能，是进行路面使用性能评价和预测的前提，也是高 速公路路面养护管理决策的基础。
1.路面使用性能概述
路面使用性能的划分
功能性能 路面的行驶质量和服务水平 平整度
结构性能
结构承载力 安全性能 外观性能
路面结构保持完好的程度
路面结构抵抗外部荷载及环境因素作用 路面的抗滑能力 道路使 灰色理论预测模型
4.使用性能预测模型与方法
马尔可夫概率预测模型
模型简介：马尔可夫概率预测模型的基本原理是根据系统现 在所处的状态，采用马尔可夫链理论得到系统未来可能达到 某种状态的概率。马尔可夫链实质上是指具有无后效性的离 散型随机过程，无后效性即是系统在将来所处的状态只与系 统现在的状态有关，而与其过去的状态无关。
主要思路： （ 1 ）采用灰色系统预测模型 ,根据路面检测的历史基础数据 ,分别对 各项指标(RQI、PSSI、PCI、SRI)进行预测； （ 2 ）通过路面使用性能评价 ,确定路面使用能现状分布情况 ,作为马 尔可夫概率预测中初始时刻各种状态的概率分布。 （3）结合灰色系统预测模型的预测结果和马尔可夫概率预测的初始 状态分布,依据评价指标的近期预测值,推算马尔可夫转移概率矩阵。 （4）以年为时间刻度,根据转移概率矩阵,预测从现状到大修(中修) 一个周期内路面使用性能的发展变化情况,作为路面养护决策的主要依据。
式中： δ ——纵向平整度标准偏差,mm； C——裂缝率,%； D——车辙平均深度，mm。
、 ； 、 、
3.性能评价指标
性能综合指标PQI （中国）
PQI是我国现行《公路沥青路面养护技术规范》中采用的综合指标。其 关于路面使用品质综合评价的思路通常用路面使用性能各分项指标的加权算 术平均值来定义PQI，即：
概念提出：“灰色系统”的概念于1982年由邓聚龙教授提出 灰色系统描述：根据灰色系统理论,将信息完全已知的系统称 为“白色系统”，将信息未知的系统称为“黑色系统”，而 将部分信息己知、部分信息未知的系统称为“灰色系统”。 理论的核心思路：将己知的数据序列按某种规则构成动态或 非动态的白色模块，再按某种变换、算法来求解未来的灰色 模型。在灰色模块中，按某种准则逐步提高白度，直到未来 发展变化规律基本明确为止。此外，灰色系统预测模型采用 的不是原始数据序列，而是生成的数据序列。
路 面 使 用 性 能 影 响 因 素
3.性能评价指标
明确性能指标划分的目的
路面性能评价是路面性能预测和道路养护决策优化的基础。
性能评价包括的方面
根据对于路面使用性能的分析，路面使用性能评价可以从路面功能评价 和结构状况评价两个方面来进行。路面功能评价包括行驶质量、服务水平评 价和安全性评价，结构状况评价则包括路面破损状况评价和结构承载力评价。