2018山东科学技术奖申报项目公示

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1、2018年度山东省科学技术奖申报项目公示一、项目名称：重载作用下沥青路面结构损伤精确诊断与耐久保持关键技术二、提名单位意见：提名单位：山东省交通运输厅我单位认真审阅了该项目推荐书及其附件材料，确认全部材料真实有效，完成人、完成单位排序无异议，相关栏目均符合山东省科学技术奖励委员会办公室的填写要求。按照要求，我单位和项目完成单位都已对该项目的拟推荐情况进行了公示，公示期间无异议。项目针对公路沥青路面损伤诊断与维护技术存在的一系列问题，通过开展沥青路面裂纹形成及裂纹扩展行为研究，预估路面结构两阶段疲劳寿命，并从路面损伤诊断和绿色改造和路面结构

2、性能保持等关键技术进行系统研究。关键技术和创新点主要体现在：(1)提出了采用三维雷达检测路面结构损伤状态的“共中点法（CMP法）”，开发了相应的三维雷达数据自动处理软件，实现了道路病害的自动分类、诊断，提高了检测效率和评价可靠性。(2)根据我国近20条高速公路历年的FWD检测数据、养护历史数据以及交通轴载和道路建设资料，建立了半刚性基层各结构层承载力状况的综合评价指标。提出了分层弯沉盆确定老路面结构层模量参数的方法，提高了路面结构层参数反算结果的可靠性。综合理论弯沉盆与实测弯沉盆的检验结果，用大量现场实测数据验证了不同弯沉盆参数评价半刚性

3、基层沥青路面面层、基层、底基层和路基的有效性。(3)提出了基于累积弯沉总和法的路面结构损伤程度相似段落划分方法，为路面结构维修分段设计提供了依据。提出了既有道路轴载谱快速测试和标定方法并开发了相应的检测分析系统，为路面结构加铺设计分析提供了交通参数。（4）提出了基于排水抗裂功能沥青混合料和冷再生混合料的路面绿色改造关键技术，明确了重载作用下相应改造路面结构典型组合，提出了相应功能材料设计和施工方法，提出了保持路面结构长期性能的加铺时机和技术。三、项目简介：众所周知，路面设计之目的在于通过路面结构合理组合、路面材料的配合比设计和路面排水设计

4、等确保路面在寿命周期内有足够的承载力和良好的使用性能，以满足交通需求。总结我国二十多年来高速公路及其他等级公路的工程实践发现，路面结构性损坏往往出现在半刚性基层，而既有半刚性基层沥青路面结构性破损诊断技术不成熟以及维修方案设计不科学，导致路面结构“开膛破肚”式的挖除重建，周期性重建造成巨大的交通、环境与资金压力。公路交通行业亟需建立符合我国国情的沥青路面结构性破损诊断评价体系与修复设计标准，全面提升公路养护维修技术水平并实现工程应用。随着公路通车里程的增长，以半刚性基层沥青路面结构性破损诊断与修复为代表的公路养护技术在交通强国战略的第二个

5、阶段“结合交通一体化提升质量和效率”将发挥举足轻重的作用。针对上述问题，课题组在交通运输部重大科技专项等支持下，在半刚性基层沥青路面结构性破损诊断及维修等关键技术方面实现重大突破，取得了一系列重要研究成果，编制了行业标准和规范，实现了研究成果的工程应用。主要创新点如下：(1)提出了采用三维雷达检测路面结构损伤状态的“共中点法（CMP法）”，开发了相应的三维雷达数据自动处理软件，实现了道路病害的自动分类、诊断，提高了检测效率和评价可靠性。(2)根据我国近20条高速公路历年的FWD检测数据、养护历史数据以及交通轴载和道路建设资料，建立了半刚性

6、基层各结构层承载力状况的综合评价指标。提出了分层弯沉盆确定老路面结构层模量参数的方法，提高了路面结构层参数反算结果的可靠性。综合理论弯沉盆与实测弯沉盆的检验结果，用大量现场实测数据验证了不同弯沉盆参数评价半刚性基层沥青路面面层、基层、底基层和路基的有效性。(3)提出了基于累积弯沉总和法的路面结构损伤程度相似段落划分方法，为路面结构维修分段设计提供了依据。提出了既有道路轴载谱快速测试和标定方法并开发了相应的检测分析系统，为路面结构加铺设计分析提供了交通参数。(4)提出了基于排水抗裂功能沥青混合料和冷再生混合料的路面绿色改造关键技术，明确了重

7、载作用下相应改造路面结构典型组合，提出了相应功能材料设计和施工方法，提出了保持路面结构长期性能的加铺时机和技术。项目已获授权发明专利8项，实用新型专利3项，软件著作权1项；成果已在国内外行业核心期刊发表论文20余篇；参加编写行业标准、专著等3部；培养博士研究生2名，硕士研究生3名。四、客观评价：交通运输部科技司主持鉴定，鉴定委员会专家组：王秉纲、陈国靖、刘家镇、冷曦晨、董平如、周绪利、谭华、张志耕、李瑾、李凌。评价意见如下：项目采用室内外试验、理论分析、工程验证等手段，开展了半刚性基层沥青路面结构性破损三维雷达诊断、旧路结构参数确定、新材

8、料研发等研究工作，取得了以下创新成果：1.提出了用小波分解加特征值进行路面破损自动分类和快速识别半刚性基层结构破损的方法；2.提出了三维雷达数据计算半刚性基层结构介电常数的共中点法，建立了相应