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基于LTPP的瀝青路面平整度預(yù)測(cè)方法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-04-22 07:15
【摘要】:平整度是評(píng)判路面使用性能好壞的重要指標(biāo),影響行駛質(zhì)量、行車安全和道路服務(wù)質(zhì)量。本文采用路面長期性能(LTPP)數(shù)據(jù)庫提供的真實(shí)數(shù)據(jù),以平整度為研究對(duì)象,挖掘分析LTPP數(shù)據(jù)庫中的實(shí)驗(yàn)采集值,運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)考慮環(huán)境氣候、路面病害、交通荷載、路面結(jié)構(gòu)等影響因素,對(duì)加拿大五省(亞伯達(dá)、馬尼托巴、魁北克、安大略、薩斯喀徹溫)近20年收集的平整度有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,選定氣溫、冰凍指標(biāo)、降雨量、橫向裂縫、縱向裂縫、龜裂、塊裂、邊緣裂縫、修補(bǔ)、坑槽為本文分析的重點(diǎn)影響因素,對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選,完成瀝青路面平整度數(shù)據(jù)庫的重構(gòu)。首先對(duì)影響因素進(jìn)行逐項(xiàng)分析,通過因子分析和相關(guān)性分析找出各變量之間的內(nèi)部關(guān)聯(lián);然后選用logistic模型與混合效應(yīng)模型作為平整度預(yù)測(cè)模型,分別通過調(diào)整輸入?yún)?shù)從而提高兩個(gè)模型擬合精度;最后得出logistic模型和混合效應(yīng)模型的復(fù)判定系數(shù)(R~2)分別為0.731,0.754,兩個(gè)模型的精度均低于80%。針對(duì)這兩個(gè)模型擬合精度不高的問題,本文又引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)平整度,采用B-P算法,Sigmoid為模型的激活函數(shù)。為了降低復(fù)雜性,設(shè)計(jì)了三層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練該模型,將平整度影響因素作為輸入輸出樣本,通過調(diào)整輸入變量和隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù),計(jì)算均方根誤差(RMSE)與平均值誤差(MAE)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)輸入變量個(gè)數(shù)為9和隱含神經(jīng)元個(gè)數(shù)為4時(shí),RSME和MAE分別為0.881、0.682,R~2為0.876,擬合精度較高。表明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平整度預(yù)測(cè)方法具有低復(fù)雜、較高效率和精度的優(yōu)點(diǎn),并且能夠有效地評(píng)價(jià)路面使用性能。
【圖文】:

車輛,計(jì)算模型,路面平整度,面平整度


第二章 路面平整度及影響因素?cái)?shù)據(jù)的獲取與分析整度指標(biāo)(IRI)來源于對(duì)四分之一車輛模型路面平整度響應(yīng)的計(jì)行程。具體方式見圖 2.1,在每個(gè)輪子的位置上,車輛的表現(xiàn),懸掛著剛度和阻尼,該部分又與車輪和懸掛部件的彈簧下質(zhì)量彈簧和非彈簧的質(zhì)量在垂直方向上振動(dòng)。IRI 主要受波長 2.5 到 1輛的身體開始移動(dòng)時(shí),較大的波長對(duì)懸掛反應(yīng)有很小的影響,同較小的影響,軸共振的導(dǎo)致輪胎的偏轉(zhuǎn),而不會(huì)對(duì)懸掛產(chǎn)生重大面平整度成線性比例,這意味著當(dāng)高度增加到一定百分比時(shí),IR。

地理分布圖,地理分布,加拿大,路面病害


不同嚴(yán)重程度的病害也影響平整度的變化。結(jié)合以上,將平整度影響分為五大類:路面病害、交通荷載、路面結(jié)構(gòu)、環(huán)境道路。隨著時(shí)間的推移,道路的壽命會(huì)呈現(xiàn)下降趨勢(shì),路面病害也會(huì)越來越多,,如果不養(yǎng)護(hù)和維修,道路會(huì)受到嚴(yán)重破壞。接下來會(huì)重點(diǎn)分析路面病害,交通荷載,環(huán)境多因素對(duì)路面平整度的影響情況。3.1 路面病害LTPP 數(shù)據(jù)庫中通過海量歷史數(shù)據(jù)的整合與集成,提取影響路面平整度數(shù)據(jù),包整度數(shù)據(jù)的提取、交通荷載的提取、環(huán)境數(shù)據(jù)的提取及路面病害數(shù)據(jù)的提取。本文采用加拿大 5 省的高速公路 1990-2010 年的數(shù)據(jù),從大量的數(shù)據(jù)提取影響平指標(biāo),首先進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作,幫助后續(xù)平整度模型的建立。加拿大 5 省分別伯達(dá)(Alberta),馬尼托巴(Manitoba),魁北克(Quebec),安大略(Ontario)斯喀徹溫。⊿askatchewan),5 個(gè)省的地理分布如圖 2.3 所示。
【學(xué)位授予單位】:長安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:TP183;U416.217;U418.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2636294

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