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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。
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。
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。
路面pci的计算方法路面PCI，即路面状况指数（Pavement Condition Index），是一种用于评估路面状况的指标。
PCI评估基于对路面的损坏程度、纹理深度和车辙等特性的测量。
这些测量可以帮助工程师确定路面的损坏程度，预测路面的使用寿命，并确定必要的维修或重建措施。
路面PCI的计算方法包括以下步骤：1.损坏程度评估：首先，需要对路面的损坏程度进行评估。
这可以通过观察路面的裂缝、坑洞、磨损等损坏情况来完成。
通常使用视觉评估方法，将路面损坏程度分为不同的等级，如无损坏、轻微损坏、中等损坏和严重损坏等。
2.纹理深度测量：接着，需要测量路面的纹理深度。
这可以通过使用仪器，如纹理深度计，来测量路面的宏观纹理。
纹理深度可以帮助评估路面的摩擦性能和排水性能。
3.车辙测量：最后，需要测量路面的车辙。
这可以通过使用测量工具，如激光扫描仪或超声波测距仪，来测量车辙的深度和宽度。
车辙深度和宽度与路面的承载能力和舒适度密切相关。
4.PCI计算：根据以上测量结果，可以计算出路面PCI。
PCI的计算公式通常是一个加权平均值，其中考虑到损坏程度、纹理深度和车辙等特性。
具体的计算公式可能因地区和道路类型而异。
通常，PCI的值介于0到100之间，其中较高的值表示较好的路面状况。
5.路面维护建议：根据计算出的路面PCI值，可以制定相应的路面维护建议。
例如，如果PCI值较低，可能需要采取修复损坏、重新铺设路面或其他改善措施来提高路面的状况。
如果PCI值较高，则可以继续监控路面的状况，并定期进行维护。
总之，路面PCI的计算方法包括对路面的损坏程度、纹理深度和车辙等特性的测量，并根据特定的计算公式得出PCI值。
通过了解路面PCI的值，工程师可以评估路面的状况并制定相应的维护建议，以确保道路的安全和顺畅运行。
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）。
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。
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。
