高速公路瀝青路面使用性能評價與預測研究

趙天紅ZHAO Tian-hong

（中交路橋華南工程有限公司，中山 528400）

0 引言

隨著我國高速公路工程建設規模的不斷擴大，加強對高速公路瀝青路面使用性能的預測與評價工作也變得尤為重要。通過積極開展高速公路瀝青路面使用性能的預測與評價，并對高速公路瀝青路面使用過程中存在的安全風險問題進行合理控制，制定切實可行的高速公路瀝青路面使用性能評價預測體系，提高評價結果的可信度，在最大程度上保證高速公路瀝青路面的服務質量。

1 高速公路瀝青路面使用性能評價指標分析

1.1 瀝青路面使用性能評價概述

瀝青路面的使用性能是進行高速公路運營維護工作的主要參考指標，因此需保證評價結果符合高速公路的實際路況，保證數據的真實性、有效性、客觀性。在對高速公路瀝青路面的各項路況數據進行提取時，須合理利用相關公式，通過計算機設備對數據進行簡化，實現工作優化和成本控制。此外可按一定屬性對瀝青路面的性能進行分類記錄和統計，針對重要指標，應采取單獨評價的方式，并將各類重要指標進行組合分析，以分析結果為基礎，構建全路段瀝青路面評價體系，提高高速公路瀝青路面性能評價效率。高速公路瀝青路面使用性能的評價內容可分為路面結構性評價和路面功能性評價。路面結構性評價是以提高行車安全系數為目的，對路面損壞程度和路面承載能力進行評價；路面功能性評價是以提高行車舒適度為目的，對路面抗滑性能及平整度進行評價。

1.2 高速公路瀝青路面使用性能評價指標分析

近年來我國陸地交通運輸體系建設越來越完善，高速公路路面施工技術、施工質量也得到了極大改善，但在后期使用中，應針對性地對高速公路瀝青路面使用性能評價方法進行合理優化，保證路面使用性能評價指標選取的科學性，為路面養護管理工作提供真實可靠的參考數據。在進行高速公路瀝青路面功能性評價工作時，應以路面行駛質量為基礎，對路面平整度、抗滑系數、振動特性和振動幅度等數據進行提取，并將其作為路面功能性評價的基礎指標。在進行路面結構性評價時，應將路面損壞程度作為主要評價指標，對路面使用壽命進行合理預測，并通過分析路面承載性能，確定瀝青路面所能承受的軸載作用次數[1]。

1.3 路面使用性能評價過程中的影響因素

在對高速公路瀝青路面的使用性能進行評價時，須充分考慮以下影響因素：路面結構類型如地基結構、地基深度，路面溫度、濕度，瀝青路面等級，以及評價路段的車流量等。由于在高速公路的使用過程中，車輛荷載過大，路面濕度過大，都將導致路面結構受到一定程度的損壞，出現開裂、瀝青脫落等現象，并影響路面平整度，嚴重影響行車舒適度，因此須對評價指標進行適當調整，及時進行路面養護工作，保證路面結構性能不受影響，提高評價結果的精確性。

2 高速公路瀝青路面使用性能評價方法分析

2.1 路面損壞狀況評價分析

高速公路瀝青路面的損壞狀況分為路面破損、路面開裂、路面塌方等多個等級。通過對路面損壞狀況進行合理評價，可以保證對高速公路瀝青路面的使用性能進行科學分析，并對后續瀝青路面耐久度、使用年限等數據的預測工作提供基礎數據。現階段我國主要利用路面破損率計算公式DR對路面損壞狀況進行合理評價分析，并通過路面損壞狀況指標PCI對路面損壞狀況的評價分析結果進行整合加工，其具體計算公式如下所示：

式中：D為路面折合破損面積之和，Wi為檢測路面中不同路面災害的占比，Aij為檢測路面的損壞面積，A為檢測路面的面積，通常情況下a0取15.0，a1取0.412，該標準采用統一單位m2，PCI評價標準如表1所示。分析表1可知，路面損壞程度越嚴重，則路面的功能性評價結果就越差，說明路面的行車安全系數、行車舒適度指標越低。而路面損壞狀況指標PCI則是路面損壞狀況的直接映射，通過合理分析路面損壞率（DR）與路面損壞狀況指標（PCI），可以對高速公路的路面耐久度進行科學預測，同時根據高速公路瀝青路面組合預測模型，對路面使用性能的衰變系數進行合理計算，以科學合理地制定路面養護措施，延長高速公路的使用年限。

表1路面損壞狀況指標PCI評價標準

2.2 路面平整度評價分析

在評價過程中，須以路面國際平整度指數IRI為參考指標，對路面行駛質量指數RQI進行相應計算，完成路面平整度分析工作。高速公路瀝青路面行駛質量指數RQI計算公式如下所示：

式中：IRI為國際路面平整度指數，單位為m/km；a0為路面平整度參數，高速公路和一級公路取值為0.026，a1為預測模型參數，高速公路和一級公路取值為0.65，其評價標準如表2所示。

表2路面行駛質量指數（RQI）評價標準

2.3 路面車轍狀況評價分析

由于近年來我國高速公路通車量逐漸增加，通過瀝青路面進行重物運輸的車輛也越來越多，高強度的荷載易導致瀝青路面產生永久變形，即形成車轍，致使高速公路瀝青路面行車安全系數降低，因此須對瀝青路面車轍狀況進行精準評價。現階段我國主要利用車轍深度RD作為車轍狀況評價分析主要參考指標，在此基礎上對路面車轍深度指數RDI進行合理計算，其具體計算公式如下所示：

式中：RD為車轍深度，RDa為車轍深度參數，取值通常為10.0，a0為模型參數，取值為1.0，a1為模型參數，取值為3.0。

2.4 路面結構強度評價

在對高速公路瀝青路面的結構強度進行評價前，須進行路面強度檢測工作，現階段主要通過回彈法和鉆芯法對瀝青路面結構進行強度檢測。分析各大高速公路瀝青路面強度檢測的相關數據可知，當路基保護層的厚度超過2cm且瀝青混合料的直徑大于0.4cm，不超過0.6cm時，瀝青路面的回彈值較低，因此為降低回彈值對瀝青路面強度檢測結果的影響程度，須結合施工圖紙，利用路基保護層測定儀來精確定位保護層內直徑較大的瀝青混合料位置，導致瀝青路面強度檢測成本過高。為節約檢測成本，提高檢測精度，保證檢測效率，可利用鉆芯法對瀝青路基進行靜荷載檢測，以確定路面的抗壓強度以及存在的質量問題。同時須結合瀝青路面的實際使用情況，對檢測方法進行適當優化，保證路面承載性能檢測結果的準確性，通常情況下可以利用路面結構靜荷載計算公式S=（0.004-0.01）b對路面承載性能進行計算。在高速公路瀝青路面結構強度的實際檢測過程中，須通過校正快壓法對檢測結果進行優化處理，以1h為間隔，適當增加路面載荷，并保證荷載總增加量不小于路面額定載荷值的兩倍。

在完成高速公路瀝青路面結構強度檢測工作后，還須借助檢測儀器，對路面彎沉值進行合理測量，通過路面實際彎沉系數對瀝青路面的塑性應變大小進行合理評價，若彎沉值測量結果偏大，則說明該路段瀝青路面塑性應變與設計要求存在一定偏差，耐磨損能力較低。高速公路瀝青路面結構強度評價指標如下所示：

式中：SSL為路面結構強度系數，其值為路面設計彎沉與實際彎沉比為設計年限內一個車道的累計當量軸次，A1為公路等級系數，A2為面層類型系數，A3為路面結構類型系數，γ為設計年限內交通量的平均年增長率（%），N1為營運第一年雙向日平均當量軸次，τ為結構系數，a0通常取15.71，a1取5.19，該評價標準采用統一單位mm[2]。PSSI評價標準的取值范圍為0~100，取值越低，表示高速公路路面強度越弱，評價標準如表3所示。

表3路面結構強度指數（PSSI）評價標準

3 高速公路路面使用性能衰變預測方法

3.1 建立概率型路面性能預測模型

通過建立概率型預測模型，可以對高速公路瀝青路面使用性能在衰變過程中存在的不確定性進行高精度表達，并可以該模型為基礎，繪制瀝青路面使用性能的殘存預測曲線，通過一定的分析優化，即可建立馬爾可夫模型，在一定程度上提高預測結果的準確性，幫助相關部門制定高速公路瀝青路面養護管理策略。馬爾可夫預測模型是應用最為廣泛的概率型高速公路瀝青路面使用性能衰變預測模型，可以在一定程度上完善預測內容，優化預測工作的結構。馬爾可夫預測模型的主要應用方式是，通過分析高速公路瀝青路面使用性能的殘存預測曲線，以優化瀝青路面養護管理為目標，建立瀝青路面使用性能的轉移概率矩陣，通過對該矩陣進行合理計算，以判斷出在未來某一時間段內瀝青路面處于某一路況的相對概率。馬爾可夫概率型路面性能衰變預測模型能夠有效解決預測過程中存在的不確定性，同時由于該模型屬于隨機可變預測模型，可以根據瀝青路面的實際使用情況，對模型的內置算法進行實時更新，在一定程度上降低了預測工程的難度。同時為保證模型預測結果更符合實際，在使用概率型預測模型對高速公路瀝青路面的使用性能進行相應預測時，應充分考慮天氣狀況、地質災害等自然因素的影響。

3.2 基于不同組合方法建立組合預測模型

基于不同組合方法建立組合預測模型，即是在高速公路瀝青路面評價方法的基礎上，對車輛行駛質量指標RQI，路面損壞狀況指標PCI、路面結構強度指數PSSI等多種評價指標進行組合分析，根據分析結果建立對應模型。同時為保證組合預測模型的合理性，在模型建立初期應充分考慮車輛荷載、路基結構強度等影響因素，對模型進行適當優化，并根據預測內容及路面實際情況，科學選取路面性能衰變預測指標，及時進行瀝青路面數據采集工作，根據評價指標對采集數據進行分類整理。為最大程度保證預測效果，節約預測成本，一般情況下路面損壞狀況指標PCI、路面結構強度指數PSSI、車輛行駛質量指標RQI作為瀝青路面性能衰變組合預測模型的基礎指標。

同時由于瀝青路面使用性能評價方法復雜，評價指標數量較多，以此為基礎建立的組合預測模型，還須考慮路面抗滑性能、跳車指數等影響因素，導致建模工作相對困難，且也不利于制定瀝青路面養護管理策略，導致該模型雖然預測結構精確，但卻極少投入到實際應用中。但近年來人工智能網絡發展迅速，本著“突出重點”的建模原則，以瀝青路面實際使用時長、路面通車量、自然環境作為瀝青路面使用性能衰變組合預測模型的參考指標，以對上述基礎指標在組合預測模型中的權重占比進行修正，建立GA-灰色神經網絡智能算法，并對組合預測模型進行優化設計，建立平滑指數法預測模型，將瀝青路面實際使用時長和路面通車量因作為GA-灰色神經網絡智能算法的輸入，以年為單位，對瀝青路面的使用性能進行預測。利用GA-灰色神經網絡智能算法和平滑指數法預測模型，可以極大地減少自然環境因素對預測結果的影響程度，同時降低建模工作量，進一步提高了預測效率。

3.3 模糊預測法

模糊預測法是一種基于決策樹的高速公路瀝青路面使用性能預測模型，該模型以廣度優先搜素作為核心算法。用M表示高速公路瀝青路面使用性能衰變因素，C表示高速公路瀝青路面使用性能衰變因素的對應特點，N表示高速公路瀝青路面使用性能衰變因素對于其特點的量化程度，R表示模糊預測結果。當高速公路瀝青路面使用性能衰變因素具有多種特點時，C就具有多元性，模糊預測結果Rn則表示為：

其中，Ci表示高速公路瀝青路面使用性能衰變因素M的第i個特點，Ni表示高速公路瀝青路面使用性能衰變因素M第i個特點對應的量化程度。當模糊預測結果中的量化目標存在模糊特性時，就用“高速公路瀝青路面使用性能衰變因素，特征，模糊量值”的結構來描述預測結果。如果用μ（x）表示模糊量化程度，則模糊預測結果可表示為：

同理若M擁有許多特點，則C也擁有多元性，即模糊預測結果表示為：

其中，Ci表示M的第i個特征，μ（x）表示M第i個特點對應的模糊量化程度。如果高速公路瀝青路面使用性能衰變因素數量為M并且每個高速公路瀝青路面使用性能衰變因素都擁有n個相同的特點，對應的量值都擁有模糊特性，則此時的模糊預測結果表示為：

式中：Mi表示第i個高速公路瀝青路面使用性能衰變因素，Cy表示高速公路瀝青路面使用性能衰變因素的第j個特點，μ（ij）表示第i個高速公路瀝青路面使用性能衰變因素的第j個特點代表的模糊量化程度。可通過模糊預測法，結合高速公路瀝青路面使用性能衰變因素的特點量化程度及模糊性質，對路面使用環境變化范圍、路面耐久度、使用年限等數據進行科學合理的預測。

4 總結

通過分析路面實際情況，科學選取瀝青路面使用性能評價指標，建立瀝青路面使用性能評價方法，并以評價結果為基礎，建立組合型預測模型、概率型預測模型等基礎預測模型，并利用GA-灰色神經網絡、決策樹等智能算法對預測模型進行適當優化，在最大程度上保證預測結果的準確性。