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沥青路面性能预测研究综述
来源: 沥青路面 |  发表时间:2018-12-05 |  点击:

摘要:沥青路面是中国公路路面的主要形式,其路面性能预测是养护决策的基础,是交通基础设施建设规划及资源分配的依据,能否准确高效地对沥青路面性能进行预测,至关重要。该文分析了沥青路面性能预测的复杂性和影响沥青路面性能变化的诸多因素,在深入调查分析国内外沥青路面预测方法相关研究文献的基础上,总结了现有各预测方法的特点,评述了相关领域的研究进展。根据调研结果,该文提出了现阶段该研究领域的4个关键问题:极端事件导致路面性能波动问题,维修养护导致路面性能变化问题,多因素对路面性能衰变的耦合作用问题,以及大数据在路面性能预测中的应用问题。
 
关键词:沥青路面;性能预测;极端事件;性能衰变
 
经过几十年的高速发展和快速建设,中国道路交通基础设施建设成就举世瞩目。当前,中国公路网已基本建成,每年新增公路里程不多,而养护里程却直线上升,根据交通运输部的统计数字,截止2015年底,全国公路总里程为457.73万km,而养护里程为446.56万km,路面养护率连续几年都在97%以上,可见养护工作是现在及未来的重中之重,而沥青路面是中国公路路面的主要形式,其路面性能预测是养护决策的基础,是交通基础设施建设规划及资源分配的依据,只有高效准确的路面性能预测,才能提前了解路面的状态及各项服务水平,分配养护及预养护的优先权和高效的养护及预养护策略,节约养护资金,提高效费比,改变目前这种“坏了才修,哪坏修哪,随意性强,计划性弱”的被动养护状态,使绿色养护、智能化养护成为可能。关于沥青路面性能预测方法,国内外学者进行了大量研究,取得了一定进展,但也都有明显的局限性,因为沥青路面性能的衰变过程十分复杂。
 
沥青路面性能预测复杂性分析
 
沥青路面使用性能包含路面损坏状况、平整度、车辙、抗滑性能和结构强度5项技术指标,即路面使用性能指数是一个综合指数,其包含路面损坏状况指数、路面行驶质量指数、路面车辙深度指数、路面抗滑性能指数和路面结构强度指数。路面使用性能的预测就是采用一定的方法对其中一个或多个指标进行预测。
 
而沥青路面性能预测是十分复杂的,因为影响路面性能的因素很多,包括5类,自然环境、交通荷载、路基路面结构材料、施工因素和维修养护因素,而每类因素又包括很多内容或参数。
 
环境条件,包括水、温度、日照和冻融循环等,沥青材料温度敏感性很高,温度的影响主要考虑路面的高温稳定性及低温抗裂性。沥青路面在低温高温环境下性能会发生明显改变。水(不管是地表水还是地下水)处理不好都将会影响路面性能,沥青路面在日照作用下易发生老化,冻融循环是对沥青路面耐久性的考验。
 
交通荷载包括交通量、交通组成、轴轮型、轮组数、轮胎类型及胎压、轴距、车速及荷载的当量作用次数等,任一参数变化都能使路面使用性能发生大幅变化。
 
路基路面结构材料包括路基材料及类型,路面结构层各层材料及层厚,层间结合等,这些都能影响路面使用性能。
 
施工因素包括施工时间、施工方法、施工过程控制及竣工质量,这些也同样能影响路面使用性能。
 
维修养护因素包括养护时机、养护方法的选择、养护措施的组合及养护材料质量、施工水平等。
 
以上因素都能影响路面使用性能,另外极端事件(如洪水暴风雨等)可以导致路面使用性能发生极大的波动,而维修养护的高频化及养护措施的随意性又使路面结构材料发生经常性变化及交通量重分布。各因素间又不独立,形成错综交织相互影响相互依存的复杂关系,各因素间的复杂关系及部分因素对路面性能衰变的耦合作用问题使得性能衰变过程极其复杂。
 
沥青路面性能预测方法回顾分析
 
国内外开展沥青路面性能预测工作已有几十年,所用的方法很多,但归纳起来有4类,即确定性方法、不确定性方法、仿生方法及动态方法。
 
确定性方法
 
确定性方法包括经验法和力学经验法。
 
(1)经验法。经验法是使用较多的方法,是采用传统回归的方法,通过实测数据拟合模型,确定模型形式及参数,并利用此模型预测未来的路面性能。
 
国外比较著名的有世界银行的HDM-4路面性能预测模型和早期AASHTO设计指南中的服务能力方程,对平整度、车辙和服务能力等指标进行预测。
 
中国比较著名的如孙立军提出的沥青路面性能衰变方程是非常经典的经验模型,利用初始路面性能指数、路龄、寿命因子和形状因子定量确定现状路面性能指数,非常简明,可以大体描述路面性能的衰变趋势,但无法精确反映路面的动态变化特性。张占军等对沥青路面性能衰变方程进行了双参数修正,其预测精度有所提高,但仍然没有包括交通轴载、环境状况、路面养护等外部因素对路面使用性能的影响。张金喜等提出的不同养护模式下的高速公路沥青路面状况指数预测模型,该预测模型考虑了路面养护等外部因素的影响,具有较高的精度,预测结果符合高速公路沥青路面衰变趋势和养护维修规律。丁立亚提出了基于室内动稳定度DS预测沥青路面流动型车辙的预测方法。
 
(2)力学经验法。力学经验法是先利用有限元等方法建立力学模型,计算交通荷载、温度湿度影响下路面结构内的应力应变等响应变量的数值,再采用传统回归的方法,通过实测数据拟合模型,确定模型形式及参数,并利用此模型预测未来的路面性能。
 
国外比较典型的有模型,丹麦研究人员提出的路面性能的力学经验模型,对车辙等指标进行预测。路面性能的数学模型就是在此模型基础上开发的,英国学者提出的全寿命路面性能模型与WLPPM模型很相似地预测沥青路面平整度。开发的基于力学经验法的在役路面车辙预测模型。
 
中国研究力学经验法的学者较少。汪海年等对MEPDG半刚性基层沥青路面车辙预估模型的参数进行校正,提出了考虑当地气候条件、交通荷载与参数校正的车辙预估校正模型。金荣采用力学经验模型,运用MEPDG计算机软件对沥青路面车辙和平整度性能进行了预测。
 
总之,经验法比较常见,简单方便,但不够客观,特别是经验法的预测模型具有地域性的限制,广泛地进行实际工程引用时误差较大;而力学经验法预测模型则是在建立了路面破坏与荷载交通量和应力关系模型的基础上,相比纯经验法要有一定优势,但二者都是回归方法,都是用数据拟合,同一数据可拟合出不同的回归模型,因此预测结果与真实值可以产生很大偏差。
 
不确定性方法
不确定性方法包括灰色理论方法、概率方法和模糊数学方法。
 
(1)灰色理论方法。提出了基于灰色理论方法的路面平整度预测模型,此模型相比于MEPDG模型,在很多情况下,精度较高。
 
杜二鹏等采用灰色系统理论方法,分别对路面强度指数、路面状况指数和路面平整度指标进行了建模和预测。利用实际路面检测数据进行模型的检验和修正,其预测结果的精度比传统的回归分析模型有一定提高。利用灰色理论方法建立预测模型,对路面车辙进行了预测。王朝阳等基于灰色理论方法对高速公路路面使用状况PQI的衰变规律进行了预测。
 
(2)概率方法。用ODOT数据库中的路况数据,开发了马尔科夫预测模型,并对路面破损状况进行了预测。提出了路段劣化过程的马尔科夫概率预测方法,对车辙、平整度等指标进行预测,该方法中风险模型参数确定了测点劣化状态的马尔科夫转移概率。
 
中国刘伯莹,姚祖康应用马尔科夫过程的建模方法提出了适用于北京市公路或类似条件的网级路面使用性能概率预测模型,对路面损坏状况指数进行了预测。贺得荣结合中国高速公路路面的实际养护水平,将马尔科夫矩阵与神经网络技术相结合,针对路面破损指数,路面行驶质量指数和路面抗滑性能指数提出了路面使用性能预测的组合型模型。
 
(3)模糊数学方法。利用模糊神经推理对路面损坏状况进行了预测。
 
中国马士宾等采用模糊数学方法中的信息扩散理论,根据反映路面性能的主要指标,建立了基于信息扩散理论的路面使用性能综合预测模型,并对具体路段的路面破损指数的变化趋势进行了分析。
 
总之,灰色方法主要通过对“部分”已知信息的生成、开发,提取有价值的信息,实现对系统运行行为、演化规律的描述,它适用于小样本、贫信息的情况。当然它预测的精度还不够高。概率方法假设未来路面使用性能的预测仅与当前状况相关,但这一假设与实际很难相符,不管是马尔科夫过程还是贝叶斯过程,转移概率的确定都比较主观。模糊数学中的信息扩散原理是将样本点转换成模糊集,在一定程度上弥补了由于数据的不完备性所造成的信息空白,这也导致它的精度有待提高,它也是适用于小样本、贫信息的情况。
 
人工神经网络法
利用人工神经网络,研发了关于路面开裂、行驶质量和车辙的预测模型。提出了基于人工神经网络的柔性路面平整度预测模型。
 
中国吴剑波利用神经网络建立路面抗滑预测模型,并利用人工神经网络预测值与实测值进行比较,验证了模型的有效性。赵见龙、张晓勇将小波变换理论与模糊神经网络结合起来,建立小波模糊神经网络模型,预测了路面使用性能指数。徐兆华利用神经网络原理,采用沥青路面抗滑性能单项指标建立评价模型,对沥青路面抗滑性能进行预测研究。周鹏飞等提出一种基于马尔科夫链与神经网络的组合预测模型,探讨了模型组合形式及参数确定方法并进行了路面破损指数的预测分析。
 
人工神经网络法可以同时处理定量、定性知识,但当训练方式相互矛盾时,它就会不知所措或者不收敛。
 
动态方法
采用自回归移动平均时间序列状态空间方法建立了交通基础设施性能预估模型,对弯沉指标进行了预测。
 
武建民等基于路面使用状况监测数据的时间特性,建立了以时间序列分析法的ARIMA模型,预测养护维修后路面行驶质量指数的衰变规律。袁捷等提出了将卡尔曼滤波应用于时间序列预测的方法,建立了动态自回归预测模型,进行机场道面损坏状况指数的预估。曾江洪依据湖南潭邵高速公路沥青路面车辙深度历年数据,利用时间序列法建立了能考虑不同数量滞后值的时间序列路面车辙深度预测模型,并对预测模型的修正性进行了分析。
 
目前的动态预测方法主要是时间序列法。时间序列分析是定量预测方法之一,它既承认事物发展的延续性,应用过去数据,推测事物的发展趋势,又考虑到事物发展的随机性。该方法简单易行,便于掌握,但准确性仍然不高,一般只适用于短期预测。
 
无论是确定性方法,不确定性方法,仿生方法还是动态方法,都是依赖过去的数据去预测未来的情况,但对将来可能发生哪些情况(随机扰动),如极端事件或养护操作等考虑的很少;对各因素间的复杂关系及部分因素对路面性能衰变的耦合作用亦没有考虑,而这些对路面性能的影响往往很大,是导致模型失效的根本原因,也是能否对沥青路面性能进行准确高效预测的关键。
 
沥青路面性能预测研究领域的关键问题
极端事件导致路面性能波动问题
以往的路面性能预测模型,很少考虑极端事件(如洪水暴风雨等)对路面使用性能的影响,但其能导致路面使用性能发生极大的波动,再好的路面,经过一次洪水的洗礼,其性能将大打折扣;再好的路面,经过一次自然灾害,其良好的路况将荡然无存,这种影响将完全颠覆用以往方法预测出来的结果,所以现阶段必须重视这个问题。如今,大数据时代的到来,多领域数据的共享,这个问题将有望得到考虑和解决。
 
维修养护导致路面性能变化问题
 
维修养护的高频化及养护措施的随意性导致路面结构材料发生经常性变化及交通量重分布。这将使路面原有性能衰变规律发生变化,导致预测模型失效。
 
(1)养护维修后路面结构材料的变化。在其他条件相同的前提下,养护维修措施的不同(加铺补强罩面、面层再生等)以及使用材料的不同,使得不同路段的路面具有不同的材料特性及形成各异的结构层,且其具有不同的结构强度,最终导致修复后的路面使用性能衰变具有与原先不同的规律和不同的特征。特别是大部分路段都在建成投入使用后可能经过很多次的维修,其路面结构材料发生经常性变化,致其路面性能的变化更是难以预测。
 
(2)养护维修导致的交通量重分布。路面性能的变化将影响人们出行路径的选择,某一路段路面性能很差时,人们有时会绕行避让,其上交通量会减小,而经过维修养护操作后,其路况的暂时性提高会吸引一定量的转移交通量,荷载的突然增大会导致该路段及其附近一定范围内的关联路段加速破坏,人们常说的“路越是维养,坏得越快”就是这个道理。这也是致使以往所有预测方法都出现重大偏差的重要原因。
 
多因素对路面性能衰变的耦合作用问题
 
影响路面性能衰变的因素包括环境条件,交通荷载、路基路面结构材料、施工因素、维修养护因素等。但这些影响因素互不独立,彼此有反馈和影响,形成高度交织错综复杂的关系,另外多因素对路面性能衰变的耦合作用问题,也是不容忽视的,如水温与荷载变化的耦合作用,将使路面处于更加不利的工作状态,其性能衰变规律更加难以预测,按以往的方法预测出的结果将会出现更大的偏差。
 
大数据在路面性能预测中的应用问题
中国经过30多年的交通基础设施建设,形成了世界第一的道路交通网络,同时,在路面性能检测数据方面,形成了庞大的道路路面性能数据库。按国家规定,每年需要定期进行道路性能的检测工作,单就道路路面性能来讲,每年实时道路状况的采集数据量非常大,每100km的路面信息大概就可以达到50GB,全国道路网整体的检测数据量将更加庞大,数据结构将更加多元化。这些数据包括了道路建设相关数据、路面性能检测评定数据、路面养护维修数据等,通过这些数据的分析和研究,可以得到道路性能的演变规律、探讨不同道路建设和养护维修方案的技术经济效果,提出优化道路设施建设和养护管理的理论、技术和方法,得到道路设施性能变化规律的预测模型,为道路设施建设、养护管理、投资决策等提供理论支撑。因此,借鉴大数据理论进行道路路面性能的研究,将使路面性能预测工作得到革命性的变化。
 
总结与展望
(1)该文通过对沥青路面性能预测的复杂性分析及沥青路面性能预测研究方法及现状的总结,提出了目前沥青路面性能预测研究领域的关键问题,即:极端事件导致路面性能波动问题,维修养护导致路面性能变化问题,多因素对路面性能衰变的耦合作用问题,以及大数据在路面性能预测中的应用问题。只有对这4方面问题进行深入研究,才能提高沥青路面性能预测方法的准确性和有效性,进而科学地进行养护决策、交通基础设施建设规划及资源分配。
 
(2)沥青路面性能预测研究至关重要。尽管国内外已针对该领域开展了大量研究,取得了大量成果,但未来还需对影响沥青路面性能的因素全面考虑,对沥青路面性能预测的复杂性做深入分析,在研究方法上尽可能采用多目标动态方法,如含扰动函数的多元时间序列分析方法等,以克服预测方法的局限性和预测结果的偏差。

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