专利名称：：一种路面结构强度预测方法
技术领域：
：本发明涉及道路工程检测
技术领域：
，特别是指一种路面结构强度预测方法。
背景技术：
：在对公路进行维修前期，会首先对公路的路面结构强度进行预测，通过对各个区间的公路的路面结构强度进行预测之后，再选4奪适合的养护方案。目前根据公路的养护性质，将沥青路面的养护性质分为小修保养、中修和大修三种类型。这三种性质的路面养护活动在养护效果、养护费用和养护计划安排等方面存在非常大的差异。在路面的养护决策中，一般首先才艮据路面的状态指数(PCI,Pavementconditionindex)及路面平整度(RQI,ridingqualityindex)评价结果及路面弯沉数据，进而确定路面结构强度指标(PSSI，pavementstructurestrengthindex)是否满足预定要求的判断，确定应进行大修还是中修。上述的路面结构强度PSSI的检测过程是根据路面弯沉的检测数据来预测的，这种检测数据测量时间超长，只适合预测小范围路段，如抽样检测，对于几十万公里的大规模的路测，但这种预测存在以下几个问题1)目前没有快速的弯沉检测设备，大规模弯沉检测时间耗时较长；2)由于弯沉检测值受温度、湿度、检测位置及操作员的因素影响，检测数据的可重复性运算处理可靠性较差；3)路面弯沉检测费用高。以上这些问题常常导致无法准确、及时、全面地评价路面结构强度PSSI状况，从而无法进4亍科学的路面养护分析。
发明内容有鉴于此，本发明在于提供一种路面结构强度预测方法，以解决4上述通过路面弯沉的检测数据来预测路面强度PSSI时，存在的数据不准确、预测结果不能确定道路维护的问题。为解决上述问题，本发明提供一种路面结构强度预测方法，包括通过检测各个抽样路段的破损率和路面弯沉数据，获得路面质量级别，并按照路面质量级别顺序排列，获得所述各个抽样路段对应的各组路面状态指数PCI和路面结构强度指标PSSI;从各组抽样路段的PCI和PSSI值中分别运算出的PCI和PSSI移动平均值；通过所述各组移动平均值获得PSSI的梯度值，获得PSSI梯度值对应PCI变化的两个PCI的区间值；通过所述两个PCI的区间值，预测出对应的两个PSSI的区间值，并获得PCI值与PSSI值的对应图；测量被检测路面的PCI值，通过所述对应图获得被检测路面的PSSI值。优选的，所述各个抽样路段对应的各组内路面状态指数PCI和路面结构强度指标PSSI的数据个数分别为20个以上。优选的，所述从各组抽样路段的PCI和PSSI值中分别运算出PCI和PSSI移动平均值的过程包括分别获得PCI和PSSI值的滑动区间，在所述滑动区间内，按照预定的组距和计算步长，并按照以下公式获得PCI和PSSI移动平均值；<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>式中，尸c/,.一第j组的PCI移动平均值；尸S"—第j组的PSSI移动平均值;尸C/;;一第j组移动平均的PCI下限值；尸C7p—第j组移动平均的PCI上限值；j一移动平均的组距；/一移动平均计算步长。优选的，通过所述各组移动平均值获得PSSI的梯度值的过程包括将获得的各组PCI和PSSI移动平均值分别对应脚标1至K，采用公式ARS^-PM/J/(PC/w-PC/0获得pSSI的梯度值；所述获得PSSI梯度值对应PCI变化的两个PCI的区间值的过程包括按照获得的1至K个PSSI梯度值，分别顺序、逆序获得第一个大于阈值的PSSI梯度值，将两个梯度值对应的PCI移动平均值分别作为两个PCI的区间值。优选的，通过所述两个PCI的区间值，预测出对应的两个PSSI的区间值，并获得PCI值与PSSI值的对应图的过程包括采用正态分布预测出对应的所述两个PSSI值，获得的所述PCI值与PSSI值的对应图为在两个PCI的区间值之间，PCI和PSSI值为线性对应；在两个PCI的区间值之外，PCI和PSSI值为非线性对应。优选的，该方法之后还包4舌判断当前PSSI值所归属的维护区间，选择相应的公路维护级别。上面详细描述了本发明的方法，本发明可通过抽样的路段获得准确的路面PSSI,并预测出整个路段的PSSI,该方法简单、准确，降低了路面检测成本，提高了路面检测效率，可靠性强。图l是实施例的流程图；图2是PSSI和PCI分布对应关系示意图。具体实施例方式为清楚说明本发明中的方案，下面给出优选的实施例并结合附图详细i兌明。参见图1,图l是本发明实施例的流程图，包括步骤1:对选定的路段抽样检测，通过检测各个抽样路段的破损率和路面弯沉数据，获得路面质量级别，并按照路面质量级别顺序排列，获得所述各个抽样路段对应的各组路面状态指数PCI和路面结构强度指标PSSI;本发明的实施例中，可预先对选定的路段抽样检测，长度可设定为小于1公里，检测出各个路段的路面弯沉数据，来测量出各个抽样路段的PSSI，选择路面破损状况分别处于优、良、中、次和差的路段各m个(为消除随机性的影响，m—般应大于20)，其中，优、良、中、次和差的等级可通过各种路面的指标来设定，如路面的断面曲线、平整度等数值范ffl,检测这些路段的破损率和路面弯沉，计算各路段的路面使用性能指标PCI和PSSI，得出n组数据。步骤2:从所获得的n组PCI和PSSI数据中分别运算出PCI和PSSI平均值；采用统计分析中的移动平均算法，分别求取各组的PCI和PSSI的滑动平均值。对n组路况数据(PCIi，PSSIi),按如下公式计算滑动平均值尸c厶=j^E;iMGf:(尸c/,.)，尸c/,.e[尸<:/;1，_pa;.21(2)尸ss/j=y4FE/t4(7^:(尸ss厶),尸a,.e[尸c/"，pc/)2](3)尸C/"=100_(/_l)x3(4)PC:"00-(/-l)x(5-/(5).".400、，^2，…,mt(丁)+l式中，PC//.—第j组的PCI移动平均值；i^S力—第j组的PSSI移动平均值；尸C/;,—第j组移动平均的PCI下限值；FC//2—第j组移动平均的PCI上限值；d—移动平均的组距；/一移动平均计算步长。以某地试验检测数据为例，移动平均计算时取移动平均的步长1为10,各点间隔d取为5,各组PCI和PSSI共获得如表1的各组PCI和PSSI的移动平均值。点号(K)PCI移动平均值PSSI移动平均值△PSSIk192.73卯.90—287.4188.900.38382.7185.720.68477.6679.601.2172.7872.841.38667.5261.702.12762.6151.002.18857.5042.301.70950.2039.100.448<table>tableseeoriginaldocumentpage9</column></row><table>表lPCI、PSSI移动平均值及PSSI的变化梯度步骤3:通过所述各组移动平均值获得PSSI的梯度值；按照各组移动平均值对表1中的点K=l至n,按以下公式计算各点的PSSI变化梯度，即对应PCI移动平均值变化最快的各点PSSI数值廳/*=-尸c"(6)步骤4:在得出的各组PSSI的梯度值中，找出各组PSSI梯度值对应PCI变化的两个区间值；设置Trigger阈值，先从第1点开始，依次比较APSSIk和Trigger值的大小，第一个大于Trigger值的点对应的PCI移动平均值即可作为PCIa的估计值；然后，用同样的方法从最后一点反向顺序搜索第一个大于Trigger值的点，其对应的PCI移动平均值即可作为PCIb的估计值。设Trigger-l，从表1中可以看出从第一点开始第一个APSSIk大于1的点为第四点，对应的PCI为77.66;从表1中最后一点反向搜索发现第一个APSSIk大于1的点为第八个点，对应的PCI的移动平均值为57.50。由此可以确定PCIa和PCIb分别为77.66和57.50，这两个值也是区分PSSI-PCI三阶段的临界值。三个阶段的关系如图2所示，，图2为PCI值与PSSI值的对应图，存在如下关系(尸SS/"，100)(尸C/s尸C/。戯0/aiQ/a)am+&+^e，,cr2)(m6<<尸c/。戯0/6<柳<柳。)在PCI大于或等于PCIa时，PSSI分布PSSIa至100区间内；当PCI小于于或等于PCIb时，PSSI分布0至PSSIb区间内；当PCIa<PCI<PCIb时，PSSI和PCI呈线性关系，即PSSI=aPCI+b+g，g为符合正态分布N(O，c7"(平均值为0，方差为a"的随机数。步骤5:通过区间值PCIa、PCIb获得该区间中PCI和PSSI的对应关系，本实施例中估计过程如下对表l中PCI值处于PCIa和PCIb的所有点进行线性回归得如下回归方考呈式<formula>formulaseeoriginaldocumentpage10</formula>由式(7)可得模型PSSI-RQI模型中的另外两个参数a和b分别为1.91和-67.65。对表1中PCI值处于PCIa和PCIb之间的所有分组，获得PSSI的标准差，并将其平均，得模型参数s的估计值<formula>formulaseeoriginaldocumentpage10</formula>上式(8)中，D(PSSI4)~D(PSSIs)为表1中第四组到第八组分组数据的PSSI标准差。通过PCIa和PCIb的值，估计出PSSIa、PSSIb的数值，'估计过程如下假设当PCI等于PCIa时，PSSI大于PSSIa的概率为85%,也即PSSI小于PSSIa的概率为15%;在第二阶段与第三阶段的临界点处，即当PCI等于PCIb时，PSSI小于PSSIb的概率为85%。则可按如下公式估计模型参数PSSL和PSSIb:<formula>formulaseeoriginaldocumentpage10</formula>式(9)、(10)中，^(U和^.85为正态分布随机变量的上侧分位数函数，即P(x<〃o.15)=0.15，P("^.8s)=0.85。根据以上的步骤，获得如表2所示的模型参数估计值。PCIaPCIbPSSIaPSSIb3bs77.6657.5070.6052.501.91-67.6510表2PSSI-RQI模型参数估计步骤6:通过路面测量出的PCI值，按照图2的对应关系获得相应的PSSI值，判断相应的PSSI值所对应的维护区间，选择相应的7〉路维护级别，如小修，中修，大修等。上面详细描述了本发明的方法，本发明可通过抽样的路段获得准确的路面PSSI，并预测出整个路段的PSSI,该方法简单、准确，降低了路面检测成本，提高了路面检测效率，可靠性强。对于本发明各个实施例中所阐述的方法，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。权利要求1、一种路面结构强度预测方法，其特征在于，包括通过检测各个抽样路段的破损率和路面弯沉数据，获得路面质量级别，并按照路面质量级别顺序排列，获得所述各个抽样路段对应的各组路面状态指数PCI和路面结构强度指标PSSI；从各组抽样路段的PCI和PSSI值中分别运算出的PCI和PSSI移动平均值；通过所述各组移动平均值获得PSSI的梯度值，获得PSSI梯度值对应PCI变化的两个PCI的区间值；通过所述两个PCI的区间值，预测出对应的两个PSSI的区间值，并获得PCI值与PSSI值的对应图；测量被检测路面的PCI值，通过所述对应图获得被检测路面的PSSI值。2、根据权利要求1所述的路面结构强度预测方法，其特征在于，所述各个抽样路段对应的各组内路面状态指数PCI和路面结构强度指标PSSI的数据个数分别为20个以上。3、根据权利要求1所述的路面结构强度预测方法，其特征在于，所述从各组抽样路段的PCI和PSSI值中分别运算出PCI和PSSI移动平均值的过程包括分别获得PCI和PSSI值的滑动区间，在所述滑动区间内，按照预定的组距和计算步长，并按照以卞公式k得PCI和PSSI移动平均值；<formula>formulaseeoriginaldocumentpage2</formula>式中，尸C/;—第j组的PCI移动平均值;尸5外一第j组的PSSI移动平均值；尸C7v—第j组移动平均的pci下限值；尸C7p一第j组移动平均的pci上限值；,d一移动平均的组距；/_移动平均计算步长。4、根据权利要求1所述的路面结构强度预测方法，其特征在于，通过所述各組移动平均值获得PSSI的梯度值的过程包括将获得的各组PCI和PSSI移动平均值分别对应脚标1至K，采用公式AP5^/*=(^"^+i—尸^4)/(尸C4"-尸CA)获得PSSI的梯度值；所述获得PSSI梯度值对应PCI变化的两个PCI的区间值的过程包括按照获得的1至K个PSSI梯度值，分别顺序、逆序获得第一个大于阈值的PSSI梯度值，将两个梯度值对应的PCI移动平均值分别作为两个PCI的区间值。5、根据权利要求1所述的路面结构强度预测方法，其特征在于，通过所述两个PCI的区间值，预测出对应的两个PSSI的区间值，并获得PCI值与PSSI值的对应图的过程包括采用正态分布预测出对应的所述两个PSSI值，获得的所述PCI值与PSSI值的对应图为在两个PCI的区间值之间，PCI和PSSI值为线性对应；在两个PCI的区间值之外，PCI和PSSI值为非线性对应。6、根据权利要求1所述的路面结构强度预测方法，其特征在于，该方法之后还包括判断当前PSSI值所归属的维护区间，选择相应的乂>路维护级别。全文摘要本发明公开了一种路面结构强度预测方法，包括通过检测各个抽样路段的路面破损和路面弯沉数据，获得路面质量级别，并按照路面质量级别顺序排列，获得所述各个抽样路段对应的各组路面状态指数PCI和路面结构强度指标PSSI；从各组抽样路段的PCI和PSSI值中分别运算出的PCI和PSSI移动平均值；通过所述各组移动平均值获得PSSI的梯度值，获得PSSI梯度值对应PCI变化的两个PCI的区间值；通过所述两个PCI的区间值，预测出对应的两个PSSI的区间值，并获得PCI值与PSSI值的对应图；测量被检测路面的PCI值，通过所述对应图获得被检测路面的PSSI值。本发明检测准确，降低了检测成本和费用，提高了公路维护效率。文档编号E01C23/00GK101629407SQ20091016294公开日2010年1月20日申请日期2009年8月21日优先权日2009年8月21日发明者程珊珊,赵怀志申请人:赵怀志