基于區(qū)域三維紋理特征的路面抗滑性能評(píng)估
發(fā)布時(shí)間:2021-06-20 07:39
為實(shí)現(xiàn)路面抗滑性能非接觸式測(cè)量,提出應(yīng)用新型區(qū)域三維紋理特征來(lái)表征瀝青路面形貌構(gòu)造并評(píng)估路面抗滑性能.使用便攜式高分辨率三維激光掃描儀采集不同類型瀝青路面紋理數(shù)據(jù),同時(shí)使用動(dòng)態(tài)摩擦系數(shù)測(cè)試儀采集其路面抗滑性能數(shù)據(jù),并分別使用70和15 km/h時(shí)的動(dòng)態(tài)摩擦系數(shù)值代表高速與低速狀態(tài)下的路面抗滑性能.通過(guò)相關(guān)性分析和多元線性回歸,發(fā)現(xiàn)路面抗滑性能與多個(gè)區(qū)域三維紋理特征參數(shù)的共同作用有關(guān).建立前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,使用多個(gè)區(qū)域三維紋理特征參數(shù)預(yù)測(cè)高速與低速狀態(tài)下的路面抗滑性能.結(jié)果表明,區(qū)域三維紋理特征參數(shù)對(duì)動(dòng)態(tài)摩擦系數(shù)測(cè)試儀在70 km/h時(shí)測(cè)得的路面抗滑性能預(yù)測(cè)能力為77%,對(duì)15 km/h時(shí)測(cè)得的路面抗滑性能預(yù)測(cè)能力為69%,證實(shí)了區(qū)域三維紋理特征參數(shù)與路面抗滑性能之間存在非線性聯(lián)系.
【文章來(lái)源】:東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,50(04)北大核心EICSCD
【文章頁(yè)數(shù)】:10 頁(yè)
【部分圖文】:
圖2 支承率示意圖
除了紋理對(duì)路面抗滑性能有著顯著影響外,路面溫度也同樣影響著路面抗滑性能[31],因此在采集現(xiàn)場(chǎng)路面紋理圖像數(shù)據(jù)的同時(shí)搜集路面溫度數(shù)據(jù).然后,通過(guò)MountainsMap?計(jì)算程序測(cè)試并獲得路面區(qū)域三維紋理特征參數(shù)[22,32],再分別按照高度參數(shù)、空間參數(shù)、混合參數(shù)、體積參數(shù)、特征參數(shù)、功能參數(shù)、孤島參數(shù)和褶皺參數(shù)進(jìn)行歸類.在MountainsMap?軟件中可以觀察到路面紋理三維特征云圖,如圖4所示.區(qū)域三維紋理特征參數(shù)統(tǒng)計(jì)信息如表2所示,其中T為路面溫度.2.3 路面抗滑性能數(shù)據(jù)采集
鑒于ssk、Vmc、spd與路面摩擦系數(shù)的線性對(duì)應(yīng)關(guān)系并不明顯,本研究將分析對(duì)象擴(kuò)展到表2所示的41個(gè)特征參數(shù).類似地,首先進(jìn)行41個(gè)特征參數(shù)與路面摩擦系數(shù)的線性相關(guān)性分析,再使用多元線性回歸模型建立特征參數(shù)和路面溫度數(shù)據(jù)與路面摩擦系數(shù)之間的關(guān)系式.線性相關(guān)性分析結(jié)果如圖6所示,多元線性回歸模型的系數(shù)如表5所示,多元線性回歸的統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表6所示.從圖6可看出,41個(gè)特征參數(shù)與路面摩擦系數(shù)的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值總體不超過(guò)0.6,說(shuō)明本次采集的包含路面溫度數(shù)據(jù)在內(nèi)的紋理特征參數(shù)與路面摩擦系數(shù)的線性相關(guān)性并不明顯.從表5可以發(fā)現(xiàn),該多元線性回歸分析模型的P值低于0.05,說(shuō)明該模型與路面摩擦系數(shù)顯著相關(guān).與三參數(shù)多元線性回歸模型相比,該模型的R2有明顯提升,殘差平方和有明顯降低,說(shuō)明路面抗滑性能與多個(gè)路面區(qū)域三維紋理特征參數(shù)的共同作用有關(guān).然而,模型的R2分別為0.57和0.67,說(shuō)明該模型依然不足以解釋路面抗滑性能.
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于近景攝影測(cè)量技術(shù)的瀝青路面紋理實(shí)時(shí)識(shí)別系統(tǒng)[J]. 陳嘉穎,黃曉明,鄭彬雙,趙潤(rùn)民,劉修宇,曹青青,朱晟澤. 東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(05)
[2]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型橋梁斷面氣動(dòng)參數(shù)識(shí)別[J]. 陳訥郁,葛耀君. 土木工程學(xué)報(bào). 2019(08)
[3]瀝青路面抗滑性能研究現(xiàn)狀與展望[J]. 黃曉明,鄭彬雙. 中國(guó)公路學(xué)報(bào). 2019(04)
[4]三維表面粗糙度的表征和應(yīng)用[J]. 何寶鳳,魏翠娥,劉柄顯,丁思源,石照耀. 光學(xué)精密工程. 2018(08)
[5]高度分布函數(shù)與自相關(guān)函數(shù)對(duì)表面粗糙度參數(shù)的影響[J]. 林煒軒,王江涌. 表面技術(shù). 2017(01)
[6]基于機(jī)器視覺(jué)的表面粗糙度測(cè)量與三維評(píng)定[J]. 楊潔,李樂(lè). 光學(xué)技術(shù). 2016(06)
[7]三維表面偏斜度與陡度的規(guī)律研究[J]. 李伯奎. 計(jì)量技術(shù). 2008(10)
本文編號(hào):3238773
【文章來(lái)源】:東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,50(04)北大核心EICSCD
【文章頁(yè)數(shù)】:10 頁(yè)
【部分圖文】:
圖2 支承率示意圖
除了紋理對(duì)路面抗滑性能有著顯著影響外,路面溫度也同樣影響著路面抗滑性能[31],因此在采集現(xiàn)場(chǎng)路面紋理圖像數(shù)據(jù)的同時(shí)搜集路面溫度數(shù)據(jù).然后,通過(guò)MountainsMap?計(jì)算程序測(cè)試并獲得路面區(qū)域三維紋理特征參數(shù)[22,32],再分別按照高度參數(shù)、空間參數(shù)、混合參數(shù)、體積參數(shù)、特征參數(shù)、功能參數(shù)、孤島參數(shù)和褶皺參數(shù)進(jìn)行歸類.在MountainsMap?軟件中可以觀察到路面紋理三維特征云圖,如圖4所示.區(qū)域三維紋理特征參數(shù)統(tǒng)計(jì)信息如表2所示,其中T為路面溫度.2.3 路面抗滑性能數(shù)據(jù)采集
鑒于ssk、Vmc、spd與路面摩擦系數(shù)的線性對(duì)應(yīng)關(guān)系并不明顯,本研究將分析對(duì)象擴(kuò)展到表2所示的41個(gè)特征參數(shù).類似地,首先進(jìn)行41個(gè)特征參數(shù)與路面摩擦系數(shù)的線性相關(guān)性分析,再使用多元線性回歸模型建立特征參數(shù)和路面溫度數(shù)據(jù)與路面摩擦系數(shù)之間的關(guān)系式.線性相關(guān)性分析結(jié)果如圖6所示,多元線性回歸模型的系數(shù)如表5所示,多元線性回歸的統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表6所示.從圖6可看出,41個(gè)特征參數(shù)與路面摩擦系數(shù)的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值總體不超過(guò)0.6,說(shuō)明本次采集的包含路面溫度數(shù)據(jù)在內(nèi)的紋理特征參數(shù)與路面摩擦系數(shù)的線性相關(guān)性并不明顯.從表5可以發(fā)現(xiàn),該多元線性回歸分析模型的P值低于0.05,說(shuō)明該模型與路面摩擦系數(shù)顯著相關(guān).與三參數(shù)多元線性回歸模型相比,該模型的R2有明顯提升,殘差平方和有明顯降低,說(shuō)明路面抗滑性能與多個(gè)路面區(qū)域三維紋理特征參數(shù)的共同作用有關(guān).然而,模型的R2分別為0.57和0.67,說(shuō)明該模型依然不足以解釋路面抗滑性能.
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于近景攝影測(cè)量技術(shù)的瀝青路面紋理實(shí)時(shí)識(shí)別系統(tǒng)[J]. 陳嘉穎,黃曉明,鄭彬雙,趙潤(rùn)民,劉修宇,曹青青,朱晟澤. 東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(05)
[2]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型橋梁斷面氣動(dòng)參數(shù)識(shí)別[J]. 陳訥郁,葛耀君. 土木工程學(xué)報(bào). 2019(08)
[3]瀝青路面抗滑性能研究現(xiàn)狀與展望[J]. 黃曉明,鄭彬雙. 中國(guó)公路學(xué)報(bào). 2019(04)
[4]三維表面粗糙度的表征和應(yīng)用[J]. 何寶鳳,魏翠娥,劉柄顯,丁思源,石照耀. 光學(xué)精密工程. 2018(08)
[5]高度分布函數(shù)與自相關(guān)函數(shù)對(duì)表面粗糙度參數(shù)的影響[J]. 林煒軒,王江涌. 表面技術(shù). 2017(01)
[6]基于機(jī)器視覺(jué)的表面粗糙度測(cè)量與三維評(píng)定[J]. 楊潔,李樂(lè). 光學(xué)技術(shù). 2016(06)
[7]三維表面偏斜度與陡度的規(guī)律研究[J]. 李伯奎. 計(jì)量技術(shù). 2008(10)
本文編號(hào):3238773
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