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基于施工数据的沥青路面使用性能预测研究
| 论文题名： | 基于施工数据的沥青路面使用性能预测研究 |
| 关键词： | 沥青路面;施工数据;路面性能;沥青混合料;BP神经网络 |
| 摘要： | 施工过程中沥青混合料参数可能发生变异，且这种变异会对路面性能产生影响；现有的路面性能评价系统没有充分考虑施工过程的影响，因此需要对施工过程中的沥青混合料参数变异对使用性能的影响进行分析。同时，传统统计指标在路面性能均匀性的评价中具有一定价值但存在局限性。因此为了分析清楚沥青路面使用性能可能受到的施工过程的影响，以及合理评估路面使用性能均匀性，本文结合沥青路面施工数据预测面层使用性能，寻求分析沥青混合料参数变异对面层性能及其均匀性的影响的方法。 首先，为了能够在施工过程中合理预测出沥青路面使用性能，本文对比分析国内外众多路用性能预测模型，基于现场调研选取了《公路沥青路面设计规范》（JTGD50-2017）中的预测模型用于疲劳性能和永久变形预测，预测沥青混合料的动态模量则选取的是Witczak预测模型，为后续的分析提供了模型基础。 其次，为验证性能预测方法的可行性，在四个沥青路面施工现场进行实验并采集上述模型所需沥青混合料级配、油石比、集料密度等施工数据，分析了数据变异性及其影响因素，发现施工过程中沥青混合料类型和沥青混合料公称最大粒径均会对级配和油石比变异程度产生影响。结合所选模型预测并分析了疲劳性能与永久变形。结果表明沥青混合料参数变异可能引起沥青路面使用性能和性能均匀性的波动。 再次，为了分析级配和油石比变异对使用性能的波动的影响，本文选择BP神经网络建模，基于经过验证的数据分布，通过蒙特卡洛方法扩充数据量，然后选用合适的神经网络参数建立了沥青混合料参数变异和性能变异的关系，在此基础上进行了敏感性分析和混合料参数变异的影响分析。结果表明，蒙特卡洛方法能够为神经网络建模提供数据支撑。BP神经网络在分析沥青混合料参数变异性传递的方面具有可行性，且所建模型精确度较高。沥青混合料的油石比、0.075mm、2.36mm以及4.75mm集料通过率的变异对路面性能的影响较其他参数更为显著，需要引起重视。 最后，为了能够合理的评价使用性能均匀性，本文从若干综合评价方法中选择了优劣解距法，通过熵权法对不同性能赋权，建立了路面性能综合评估体系。结果表明，基于熵权法的优劣解距法在均匀性评价方法中具有代表性，同时在综合评估路面性能均匀性上能够展现出独特价值。建立的评估体系能够通过结合分档统计和变异程度分析两种方式直观地反映路面性能均匀性，实现了基于施工数据对施工质量均匀性的预测和评价。 |
| 作者： | 侯坤 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 高英;曹荣吉 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东南大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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