水泥混凝土路面接縫錯(cuò)臺(tái)轉(zhuǎn)換模型構(gòu)建研究

陳富強(qiáng)，陳富堅(jiān)，黃 慧

(1.廣西公路管理局, 廣西 南寧 530028; 2.桂林電子科技大學(xué) 建筑與交通工程學(xué)院,廣西 桂林 541004;3. 廣西公路技工學(xué)校，廣西 南寧 530028)

水泥混凝土路面接縫錯(cuò)臺(tái)轉(zhuǎn)換模型構(gòu)建研究

陳富強(qiáng)1，陳富堅(jiān)2，黃 慧3

(1.廣西公路管理局, 廣西 南寧 530028; 2.桂林電子科技大學(xué) 建筑與交通工程學(xué)院,廣西 桂林 541004;3. 廣西公路技工學(xué)校，廣西 南寧 530028)

為解決我國不同時(shí)期錯(cuò)臺(tái)數(shù)據(jù)的采集記錄方式與方法等差異，而造成路面長期性能模型難以構(gòu)建、路面資產(chǎn)管理難以實(shí)現(xiàn)等關(guān)鍵技術(shù)問題，依托實(shí)體項(xiàng)目廣西某高速公路工程，通過所采集的大量錯(cuò)臺(tái)檢測(cè)數(shù)據(jù)，并利用SPSS分析方法，構(gòu)建不同形式錯(cuò)臺(tái)數(shù)據(jù)間的轉(zhuǎn)換模型。結(jié)果表明：不同記錄方式的錯(cuò)臺(tái)數(shù)據(jù)之間的線性和非線性轉(zhuǎn)換模型，均具有較高的相關(guān)系數(shù)，其中尤以引入累計(jì)荷載作用次數(shù)并考慮交通流的車道和方向狀況的多元線性模型更為合理，且不存在多重共線性問題，模型擬合度也更高。路面接縫錯(cuò)臺(tái)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模型的建立，為路面性能模型的建立進(jìn)而進(jìn)行預(yù)防性養(yǎng)護(hù)時(shí)機(jī)的準(zhǔn)確切入，提供重要的理論依據(jù)，并具有重大的實(shí)際工程應(yīng)用價(jià)值。

道路工程；水泥混凝土路面；使用性能預(yù)測(cè)；SPSS分析；預(yù)防性養(yǎng)護(hù)；多重共線性

0 引 言

在交通荷載和環(huán)境等因素的綜合作用下，水泥混凝土路面不可避免地會(huì)逐漸出現(xiàn)不同程度的錯(cuò)臺(tái)、開裂、接縫料剝落、斷板、斷角等損壞。國內(nèi)外已有相關(guān)研究成果表明：接縫錯(cuò)臺(tái)是適用于預(yù)防性養(yǎng)護(hù)時(shí)機(jī)確定的重要有效指標(biāo)之一，錯(cuò)臺(tái)量處于閾值與極限值之間時(shí)實(shí)施適宜的預(yù)防性養(yǎng)護(hù)措施將取得更好的成本效益，其中閾值是應(yīng)該考慮采取預(yù)防性養(yǎng)護(hù)措施的起始點(diǎn)，而超過極限值則表明采用預(yù)養(yǎng)護(hù)措施已經(jīng)不再經(jīng)濟(jì)了[1-2]。因此，開展錯(cuò)臺(tái)的預(yù)測(cè)研究具有重要的理論和工程應(yīng)用意義。

需要指出的是，關(guān)于錯(cuò)臺(tái)模型的研究，國外大都采用平均錯(cuò)臺(tái)量指標(biāo)；而基于路段平均錯(cuò)臺(tái)量的方式，國際上已有較多的研究，并構(gòu)建了平均錯(cuò)臺(tái)量與交通荷載、路齡、路面結(jié)構(gòu)參數(shù)、溫濕度等參數(shù)的錯(cuò)臺(tái)發(fā)展預(yù)估模型。如美國SHRP P-020模型[3]；美國混凝土鋪面協(xié)會(huì)(ACPA)力學(xué)-經(jīng)驗(yàn)型模型[4]；FHWA RPPR 1997模型[5]；FHWA NAPCOM力學(xué)-經(jīng)驗(yàn)型模型[6]；PRS模型[7]等。由于模型建立時(shí)間、路面損壞的地區(qū)差異性以及考慮的側(cè)重點(diǎn)等的不同，建立的模型型式也有較大的差異。大部分錯(cuò)臺(tái)模型都將設(shè)置了傳力桿的路面與未設(shè)置傳力桿的路面分別建立模型，而且這些模型的構(gòu)建均基于平均錯(cuò)臺(tái)量這一指標(biāo)。

相比之下，在接縫錯(cuò)臺(tái)模型的研究歷程中，我國相關(guān)研究成果相對(duì)較少。近年來國內(nèi)部分道路工作者借助國家交通科技項(xiàng)目開展了一些相關(guān)的攻關(guān)研究。較為系統(tǒng)的研究是同濟(jì)大學(xué)等[8]多家研究機(jī)構(gòu)依托西部交通科技項(xiàng)目以及廣西、山西等地水泥混凝土路面實(shí)體工程開展而建立的錯(cuò)臺(tái)修正模型。

然而，我國在早期較長一段時(shí)間里，都是基于錯(cuò)臺(tái)發(fā)生數(shù)量或者長度的方式來進(jìn)行錯(cuò)臺(tái)數(shù)據(jù)的采集和統(tǒng)計(jì)，可預(yù)測(cè)性不強(qiáng)，難以構(gòu)建路面性能模型；而且，隨著快速檢測(cè)手段的普遍采用，利用測(cè)試車自動(dòng)采集并計(jì)算錯(cuò)臺(tái)量已經(jīng)成為現(xiàn)代高速公路運(yùn)行維護(hù)的重要手段。為此，有必要將我國不同時(shí)期以不同形式采集記錄的錯(cuò)臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，增強(qiáng)不同數(shù)據(jù)類型之間的銜接性和連貫性，以構(gòu)建水泥混凝土路面的長期性能模型，為水泥混凝土路面預(yù)防性養(yǎng)護(hù)的高效切入提供理論依據(jù)。

筆者依托實(shí)體項(xiàng)目廣西某高速公路工程，基于SPSS軟件進(jìn)行模型的分析，探索不同時(shí)期采用不同采集記錄方式的錯(cuò)臺(tái)數(shù)據(jù)之間的模型關(guān)系，為水泥混凝土路面長期性能模型的構(gòu)建提供必要的前提條件。

1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

1.1 早期錯(cuò)臺(tái)數(shù)據(jù)的記錄形式

錯(cuò)臺(tái)數(shù)據(jù)的記錄方式在不同時(shí)期以及不同高速公路管理處管養(yǎng)路段有所不同，普遍采用的是發(fā)生錯(cuò)臺(tái)的數(shù)量形式，而沒有以錯(cuò)臺(tái)量(錯(cuò)臺(tái)高差)的方式記錄。

1.2 按新規(guī)范要求測(cè)定的錯(cuò)臺(tái)數(shù)據(jù)

桂海高速公路桂柳段大修工程專項(xiàng)調(diào)查，即：依據(jù)JTG D40—2002《公路水泥混凝土路面設(shè)計(jì)規(guī)范》加鋪層結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中路面損壞狀況調(diào)查評(píng)定的要求，測(cè)定調(diào)查路段內(nèi)的錯(cuò)臺(tái)量，得出各路段路面每公里的平均錯(cuò)臺(tái)量[9-10]。

1.3 交通量調(diào)查數(shù)據(jù)

根據(jù)桂海高速公路桂柳段大修前的交通量調(diào)查資料來進(jìn)行適當(dāng)整理。此次調(diào)查共設(shè)置了6處觀測(cè)點(diǎn)，分別對(duì)行車道、超車道的不同軸次車型分類統(tǒng)計(jì)。

限于篇幅，筆者在模型構(gòu)建中所用到的依托工程數(shù)據(jù)包括錯(cuò)臺(tái)指標(biāo)數(shù)據(jù)、交通量數(shù)據(jù)等，具體參閱文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[8]。

2 轉(zhuǎn)換模型的構(gòu)建

轉(zhuǎn)換模型主要考慮直接轉(zhuǎn)換模型(即錯(cuò)臺(tái)量與錯(cuò)臺(tái)數(shù)之間直接構(gòu)建對(duì)應(yīng)函數(shù)關(guān)系)和引入交通量參數(shù)轉(zhuǎn)換模型兩種。其中交通量參數(shù)模型還包含交通量調(diào)查、交通流方向分布、車道分布狀況等分析。

數(shù)據(jù)模型的轉(zhuǎn)換過程主要包括：① 不引入其他參數(shù)項(xiàng)，根據(jù)散點(diǎn)圖的分布狀況初步將其擬合成線性或?qū)?shù)關(guān)系，直接將錯(cuò)臺(tái)數(shù)轉(zhuǎn)換為平均錯(cuò)臺(tái)量；②為了加強(qiáng)公路路齡對(duì)錯(cuò)臺(tái)的影響，同時(shí)也為了表征路齡相同但是交通量不同所引起的差異，引入累積交通量參數(shù)項(xiàng)；③ 根據(jù)其擬合的結(jié)果，進(jìn)行參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)分析和模型有效性分析，得出較為合理的轉(zhuǎn)換關(guān)系函數(shù)模型。

2.1 錯(cuò)臺(tái)分布狀況分析

在調(diào)查研究中，水泥混凝土路面雙向四車道(單向雙車道)的外側(cè)車道(對(duì)應(yīng)原先的行車道)與內(nèi)側(cè)車道(對(duì)應(yīng)原先的超車道)的錯(cuò)臺(tái)分布呈現(xiàn)出較大的不同。為便于比較分析，內(nèi)、外兩個(gè)車道或者上下行兩個(gè)方向?qū)?yīng)數(shù)據(jù)都完整的路段均予以保留，而對(duì)于部分路段只有一個(gè)方向或者部分車道才有的數(shù)據(jù)，則視實(shí)際情況進(jìn)行適當(dāng)處理。錯(cuò)臺(tái)隨車道以及方向分布的總體狀況如圖1。

圖1 錯(cuò)臺(tái)隨里程分布狀況對(duì)照Fig.1 Distribution of transverse joint faulting along mileage

從圖1可以看出，錯(cuò)臺(tái)數(shù)隨不同車道以及不同行車方向均表現(xiàn)出明顯的差異。總體而言：① 按車道來看，無論是上行還是下行方向，內(nèi)側(cè)車道發(fā)生的錯(cuò)臺(tái)數(shù)相對(duì)于外側(cè)車道都要少得多，但上行方向內(nèi)側(cè)車道各公里路段的錯(cuò)臺(tái)數(shù)量相對(duì)均衡而變化不大，而下行方向各公里路段差異較大；② 按方向來看，無論是內(nèi)車道還是外車道，上行方向發(fā)生的錯(cuò)臺(tái)數(shù)相對(duì)于下行方向都要少，但減少幅度不如按車道的明顯，特別是外側(cè)車道上、下行方向的錯(cuò)臺(tái)發(fā)生數(shù)差別更不明顯。

盡管桂柳高速公路于1997年建成通車，各車道以及各方向的路齡是一樣的，但是上行和下行方向交通量以及內(nèi)側(cè)車道和外側(cè)車道重型車輛、超載車輛的存在狀況的不同，會(huì)成為錯(cuò)臺(tái)分布狀況產(chǎn)生差異的主要原因。這就為引入交通量參數(shù)來構(gòu)建轉(zhuǎn)換模型提供了重要的依據(jù)，使得所構(gòu)建的模型更為合理。

2.2 點(diǎn)對(duì)點(diǎn)直接轉(zhuǎn)換模型

數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換過程包括：首先不引入其他任何參數(shù)項(xiàng)，根據(jù)以往采集的錯(cuò)臺(tái)數(shù)以及按每公里自動(dòng)采集并輸出的平均錯(cuò)臺(tái)量之間的散點(diǎn)圖可初步將其擬合成線性關(guān)系〔圖2(a)〕或?qū)?shù)關(guān)系〔圖2(b)〕，直接將錯(cuò)臺(tái)數(shù)轉(zhuǎn)換為平均錯(cuò)臺(tái)量。

圖2 平均錯(cuò)臺(tái)量與錯(cuò)臺(tái)數(shù)關(guān)系散點(diǎn)圖Fig.2 The scatter diagram between average faulting and faulting numbers

根據(jù)SPSS軟件進(jìn)行一元線性回歸分析，繼而得到錯(cuò)臺(tái)數(shù)據(jù)類型的線性回歸模型為

Ft=3.769+0.071Fn

(1)

式中：Ft為平均錯(cuò)臺(tái)量，mm；Fn為錯(cuò)臺(tái)數(shù)量，處。

模型的統(tǒng)計(jì)概述：n=196，R2=0.55，SEE=1.822。

同理，根據(jù)SPSS軟件進(jìn)行一元非線性對(duì)數(shù)回歸分析，繼而得到錯(cuò)臺(tái)數(shù)據(jù)類型對(duì)數(shù)回歸模型為

Ft=0.424 7+1.866 9ln(Fn)

(2)

模型的統(tǒng)計(jì)概述：n=196，R2=0.52，SEE=1.865。

可以看出，直接轉(zhuǎn)換關(guān)系式中線性回歸式和對(duì)數(shù)回歸式的相關(guān)系數(shù)都不算大，分別為0.55和0.52。但當(dāng)錯(cuò)臺(tái)數(shù)比較小時(shí)，線性回歸式中的初始錯(cuò)臺(tái)量就已經(jīng)達(dá)到了3.769以上，這個(gè)與工程實(shí)際允許情況相差比較遠(yuǎn)，存在不合理方面，而對(duì)數(shù)回歸式中的初始錯(cuò)臺(tái)量則為0.424 7，顯得相對(duì)合理一些。因此，僅從以上的確定系數(shù)以及合理性兩個(gè)方面考慮，對(duì)數(shù)模型更符合實(shí)際。

2.3 引入交通量參數(shù)的轉(zhuǎn)換模型

由分析可知，路齡相同的內(nèi)外車道以及上下行方向其錯(cuò)臺(tái)發(fā)生狀況存在較大差異。因此，為了表征路齡相同但是交通量不同所引起的對(duì)轉(zhuǎn)換模型的影響，還需要考慮引入累計(jì)交通量參數(shù)項(xiàng)來增強(qiáng)交通量對(duì)錯(cuò)臺(tái)的影響，并根據(jù)其擬合的結(jié)果，分析得出更為合理的轉(zhuǎn)換關(guān)系式。

首先以實(shí)地調(diào)查交通量為基礎(chǔ)，并根據(jù)關(guān)于桂柳高速公路交通量資料，得到各路段和各車道的累計(jì)交通量。以平均錯(cuò)臺(tái)量為因變量，以每公里的錯(cuò)臺(tái)數(shù)和累計(jì)交通量為自變量，分線性模型和非線性模型兩種情況。通過SPSS分析，繼而得到考慮累計(jì)交通量影響的錯(cuò)臺(tái)轉(zhuǎn)換模型。

2.3.1 交通量調(diào)查與分析

1)混合交通量車型比例

根據(jù)高速公路桂柳段大修前的交通量調(diào)查資料來進(jìn)行適當(dāng)整理。此次調(diào)查共設(shè)置了6處觀測(cè)點(diǎn)。

各路段交通量盡管有差異，但各車型(轎車及小客車除外)所占比例較為穩(wěn)定，據(jù)此可進(jìn)行相應(yīng)轉(zhuǎn)換，得到混合交通中各車型車輛數(shù)比例如表1。

表1 混合交通中各車型車輛數(shù)比例

2)混合交通量方向系數(shù)和車道分布比例

由交通調(diào)查觀測(cè)資料分析得到:上行方向(右幅)和下行方向(左幅)的車輛分配比例大致為0.5∶0.5，而內(nèi)車道和外車道各車型的分配比例見表2。

表2 車道分配系數(shù)

3)當(dāng)量軸載換算原則

由于缺乏收費(fèi)站稱重記錄數(shù)據(jù)，無法得知各種車型的實(shí)際載重量或者說空載、半載、滿載和超載的比例情況。為此，根據(jù)國家治超限有關(guān)規(guī)定，以及桂海高速桂柳段大修中所采用的標(biāo)準(zhǔn)軸載折算方法，即各混合軸次折算具體做法：轎車及小客車不計(jì)；大客車和2軸車按標(biāo)準(zhǔn)軸計(jì)；3軸和4軸分別按3個(gè)和4個(gè)標(biāo)準(zhǔn)軸計(jì)之；5軸和6軸均按5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)軸計(jì)之，得到100 kN標(biāo)準(zhǔn)軸載累計(jì)作用次數(shù)。

2.3.2 模型形式的選擇

由平均錯(cuò)臺(tái)量與錯(cuò)臺(tái)數(shù)的關(guān)系散點(diǎn)分析可知，兩者之間可認(rèn)為存在某種線性關(guān)系或?qū)?shù)關(guān)系。而通過對(duì)多種形式的模型形式進(jìn)行嘗試對(duì)比分析，認(rèn)為平均錯(cuò)臺(tái)量與累計(jì)作用次數(shù)之間更接近線性關(guān)系而非對(duì)數(shù)、指數(shù)或冪函數(shù)的關(guān)系。據(jù)此初步可決定的模型的兩種基本形式：

1)線性模型的基本型式

Ft=a+b×Ne+c×Fn

(3)

式中：Ne為累計(jì)標(biāo)準(zhǔn)軸載作用次數(shù)(以百萬計(jì))；a,b,c為回歸系數(shù)。

2)非線性模型的基本型式

Ft=a+b×Ne+c×ln(Fn)

(4)

2.3.3 模型參數(shù)的確定

將相應(yīng)錯(cuò)臺(tái)數(shù)據(jù)以及交通量數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS軟件，分別進(jìn)行多元線性回歸以及多元非線性回歸分析，確定函數(shù)的常數(shù)項(xiàng)及各變量系數(shù)，其多元線性方程式以及非線性方程式分別如式(5)和式(6)。

1)多元線性模型

考慮累計(jì)交通量影響的錯(cuò)臺(tái)轉(zhuǎn)換多元線性模型為：

Ft=1.638+0.578Ne+0.058Fn

(5)

模型的統(tǒng)計(jì)概述：n=196，R2=0.65，SEE=1.602。將其擬合效果繪制成圖〔圖3(a)〕。

2)多元非線性模型

考慮累計(jì)交通量影響的錯(cuò)臺(tái)轉(zhuǎn)換多元非線性模型為：

Ft=-0.860+0.543Ne+1.50ln(Fn)

(6)

模型的統(tǒng)計(jì)概述：n=196，R2=0.61。將其擬合效果繪制成圖〔圖3(b)〕。

圖3 平均錯(cuò)臺(tái)量與錯(cuò)臺(tái)數(shù)、累計(jì)作用次數(shù)關(guān)系Fig.3 The relationship between average faulting, faulting numbers and cumulative numbers of standard axle load

由圖3可以看出，無論是對(duì)于線性模型還是非線性模型，考慮了累計(jì)交通量的轉(zhuǎn)換模型其相關(guān)系數(shù)比未考慮累計(jì)交通量數(shù)模型都要高，數(shù)據(jù)點(diǎn)離散性相對(duì)也要小一些，而且在錯(cuò)臺(tái)數(shù)比較小時(shí)，線性回歸式中平均錯(cuò)臺(tái)量也相對(duì)較小，顯得較為合理，但是對(duì)數(shù)回歸式中當(dāng)錯(cuò)臺(tái)數(shù)和交通量較小時(shí)其平均錯(cuò)臺(tái)量為負(fù)值，不符合工程實(shí)際。因此，考慮采用引入交通量變量后的線性回歸模型為較優(yōu)模型。

3 模型變量和參數(shù)有效性檢驗(yàn)分析

在SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件中，首先將累計(jì)交通量、錯(cuò)臺(tái)數(shù)變量全部考慮進(jìn)去，采用逐步回歸法(STEPWISE)進(jìn)行全局分析，依次進(jìn)入的順序?yàn)殄e(cuò)臺(tái)數(shù)、累計(jì)交通量，沒有變量被剔除，其逐步回歸分析結(jié)果見表3～表5。

表3 模型概述

表4 回歸參數(shù)檢驗(yàn)

表5 共線性診斷

從模型的分析結(jié)果來看，各變量以及常數(shù)項(xiàng)都通過了參數(shù)檢驗(yàn)，且均為正值，符合實(shí)際情況，即錯(cuò)臺(tái)量與錯(cuò)臺(tái)數(shù)、交通量正相關(guān)。此外，從共線性診斷表可以看出，狀況數(shù)最大僅為6.634(狀況數(shù)大于10時(shí)認(rèn)為存在共線性)，而且方差比例中，錯(cuò)臺(tái)數(shù)和軸載作用次數(shù)的方差貢獻(xiàn)率90%以上均來自于自身(錯(cuò)臺(tái)數(shù)為90%、軸載作用次數(shù)為95%)，即此時(shí)已不存在多重共線性問題。

4 結(jié) 論

1)通過對(duì)不同型式線性和非線性模型的綜合研究，得到引入交通量影響的多元線性錯(cuò)臺(tái)轉(zhuǎn)換模型具有更好的擬合效果。且模型的構(gòu)建過程采用大數(shù)據(jù)，參數(shù)間不存在多重共線性，一定程度上保證了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的合理性和準(zhǔn)確度，較符合工程實(shí)際。

2)基于SPSS進(jìn)行不同時(shí)期不同采集形式的錯(cuò)臺(tái)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換模型的綜合分析，使得數(shù)據(jù)的連續(xù)性得以保證，路面長期性能預(yù)測(cè)的不間斷性得以彌補(bǔ)，這提供了一種切實(shí)可行的解決問題的基本方法和思路。

3)錯(cuò)臺(tái)隨不同車道以及不同行車方向均表現(xiàn)出明顯的差異。按車道來看，內(nèi)側(cè)車道發(fā)生的錯(cuò)臺(tái)數(shù)相對(duì)于外側(cè)車道都要少得多；而按方向來看，上行方向發(fā)生的錯(cuò)臺(tái)數(shù)相對(duì)于下行方向都要少。這為引入交通量參數(shù)提供必要的前提。

4)轉(zhuǎn)換模型主要是基于廣西北部的氣候特征和交通特點(diǎn)而構(gòu)建，并且考慮的其他基本參數(shù)主要為交通量和路齡等。今后有必要更多地考慮溫濕度參數(shù)、維修行為、路面結(jié)構(gòu)參數(shù)等的影響，積累更多的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行更為深入的研究，以保障模型具有更大的地域適用性。

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Study on Establishment of Conversion Model for Joint Faulting of Cement-concrete Pavement

CHEN Fuqiang1, CHEN Fujian2, HUANG Hui3

(1. Highway Management Bureau of Guangxi Zhuang Autonomous Region, Nanning 530028, Guangxi,P.R.China; 2. College of Architecture and Traffic Engineering, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, Guangxi, P.R.China; 3. Highway Technical Schools, Nanning 530028, Guangxi,P.R.China)

In order to find solutions to such key technical problems that a model on long term performance of pavement is difficult to set up due to the difference of faulting data collecting and recording methods in different time periods in China and difficult control of pavement as asset. Based on one real expressway project of Guangxi, by collecting large number of faulting inspection data and by use of SPSS analysis method , a conversion model among different formed faulting data was established. The results show that the linear and non-linear conversion models converting among faulting data collected and recorded by different ways possess higher corelation factor, among which the multi-element linear mode considering introduction of accumulated loading times in combination with lane and direction of traffic flow is more reasonable and no multi-collinearity problem exists and besides, the model shows higher fitness. The establishment of conversion model for pavement joining data conversion provides an important theory basis for accurate precautious maintenance timing selecting and thus is of significance and value to actual engineering application.

road engineering; cement concrete pavement; performance prediction; SPSS analysis; preventive maintenance; multi-collinearity

10.3969/j.issn.1674-0696.2016.05.15

2015-03-25；

2015-05-08

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71363012)；交通運(yùn)輸部西部交通建設(shè)科技項(xiàng)目(20073182201-9)；廣西交通科技項(xiàng)目(20122636)

陳富強(qiáng)(1978—)，男，廣西藤縣人，高級(jí)工程師，博士，主要從事道路工程方面的研究。E-mail:happylife2u@sina.com。

陳富堅(jiān)(1974—)，男，廣西藤縣人，副教授，博士，主要從事道路工程與安全方面的研究。E-mail:chenfujian@aliyun.com。

U416

A

1674-0696(2016)05-070-04