高盼雄
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根據交通運輸發展現狀和規劃,公路基礎設施逐步進人大規模養護周期,龐大的路網體量給開展公路養護管理和使用性能檢測評價帶來更大挑戰,大規模的公路設施養護檢測需要科學先進的檢測技術研究應用作支撐。
根據JTGH20--2007公路技術狀況評定標準,路面破損檢測的主要內容包括裂縫類、變形類、松散類以及泛油和修補等其他類,針對水泥混凝土的檢測內容,包括了裂縫類、接縫類、豎向位移類和表層類等。目前廣泛使用檢測技術可基本歸納為兩類別:一種是基于數字圖像技術的檢測,主要目的是對路表面裂縫類指標的檢測,即通過拍攝獲取路表高清圖像,對圖像進一步系統處理得到路面裂縫、修補以及泛油等破損指標結果數據;第二類是基于激光技術的位移檢測,主要目的是對路面變形指標的檢測,即通過對路表面相對變形指標的檢測,對獲取的數據進一步系統處理得到路面沉陷、坑槽等指標結果數據。普及自動化的路面檢測設備和系統研發應用是當前及今后公路路面性能檢測發展應用的方向[1]。
對路面平整度指標的檢測設備和技術主要包括斷面類和反應類兩大類,斷面類是基于檢測道路縱斷面獲取各種指標評價計算,國內外研究中,致力于對激光位移傳感器獲取路面縱向高程的數據質量、獲取數據后處理和計算方法、設備檢測效率等的不斷研究改進并取得一定成果;反應類檢測設備實質是測量記錄路面縱向高程變化影響的車輛振動顛簸指標,國際平整度指數IRI已成為國內外研究應用廣泛的平整度性能檢測評價指標,反應類檢測核心是尋求建立檢測值同IRI指數間的關系。研究如何運用反應類測量設備的數據得到IRI指數是平整度指標檢測技術方面的一個熱點研究,其中,包括對標定反應類測量設備的方法研究,IRI指數模擬及指標映射轉換方程的研究,基于BP神經網絡、廣義回歸神經網絡仿真方法及線性模擬映射的指標檢測識別的研究以及相關評價標準的研究等,目前,美國、澳大利亞等研究應用的道路平整度儀、顛簸累計儀、慣性激光斷面儀等研究應用水平較為先進。國內對平整度指標的檢測還是以斷面類設備和技術為主,反應類是研究熱點,能突破檢測速度適應和自主激光位移傳感器研發應用是研究的關鍵技術問題。雖然當前的設備都可以滿足平整度指標的快速測量,但因設備的研發設計初期幾乎都是基于高等級公路、均速連續行駛條件下的檢測,對于如何滿足當前日漸擁堵的交通環境及路口檢測停車等情況的非勻速、隨時停檢需求,仍是需進一步研究優化的問題。
路面彎沉是由于機動車行駛荷載作用于路面出現的路面垂直向下形變,是表征路基路面整體結構強度的重要指標,研究實現快速、高精度、自動化彎沉檢測以便評價路面結構強度和使用性能十分重要。總結國內出現最早且應用相對較廣的貝克曼梁、落錘式彎沉儀、自動彎沉儀,落錘式彎沉儀FWD等檢測技術設備,存在著檢測效率不高、檢測過程受交通情況限制、高級公路檢測作業安全性低、檢測結果對道路評價需要響應度不足等等問題,各學者多年研究不斷改進方法技術。隨著探地雷達技術應用于道路無損檢測的發展,國外Marecos等學者結合運用GPR探地雷達和FWD更加準確研究分析路面結構,Ahmed等驗證采用GPR和FWD相結合檢測技術評估路面質量的可靠性等。綜上,彎沉檢測技術向著高精度、自動化、快速檢測方向逐步發展[2]。
路表抗滑性能主要體現在輪胎與路面間作用的摩阻系數上。行業現行相關規范和方法中,表征路面抗滑性能的主要測試方法及測試指標包括構造深度類測試方法檢測路面構造深度MTD指標、橫向力系數測定車法檢測橫向力系數SFC指標、擺式儀法測定摩阻擺值BPN指標等,其中對構造深度類測試方法及MTD指標研究應用最為廣泛,國內外的各類先進檢測技術研究也是主要圍繞不斷優化改進對MTD指標的測試方法設備研發上,包括二維/三維數字圖像法、激光構造深度法等的研究。數字圖像處理技術的發展及在公路領域的應用,國內外眾多學者開展基于對路表面二維圖像、三維構造模型等分析的抗滑檢測技術設備研究,早期研究基于單個或雙目相機獲取路表面二維紋理圖像并提取圖像紋理特征,通過圖像灰度處理等計算出路表面測點構造深度;隨著激光技術在公路檢測中的應用,研發激光構造深度測試設備,通過二極管接收到設備發射至路表面不同深度處后反射回的激光束,計算從光束發射到不同二極管被點亮間的時差得出測試路表面測點的MTD指標值,激光法測試速度快、自動化程度高,在檢測評價干燥瀝青路表面抗滑性能上優勢突出,但對路表坑槽或裂縫較多的路段,其檢測效果受限。逐步研究中有學者基于多線激光視覺技術與數字圖像技術結合檢測方法設備,建立了基于三角測量原理的三維數學模型,實現了路表面剖面層的三維結構重建,根據優化的模型及方程計算得到三維平均紋理深度指標檢測值,檢測結果的精度大大提高,驗證中也基本滿足實驗室及外場實際檢測作業的測定要求[3]。
隨著高等級公路在近20年的大量建設,我國公路路面將面臨大規模的養護維修問題。先進的路面自動檢測裝備及其配套技術可為路面養護工程維修決策、設計與施工提供大量的基礎數據支撐。