高速公路沥青路面使用性能评价及预防性养护决策分析

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1、＼一StudyonthePerformanceEvaluationandPreventiveMaintenanceDecision—-makingofExpresswayAsphaltPavement一一一ADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：ZhaoTingSupervisor：Prof．LiuHongyingChang’anUniversity,Xi’锄，China论文独创性声明本人声明：本人所呈交的学位论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个

2、人和集体，均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：丧吩历ff年。阴f夕El论文知识产权权属声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属学校。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为长安大学。(保密的论文在解密后应遵守此规定)论文作者签名：丧畸如f『年形月／7El导师签名：＼＼洲年“月，7日摘要公路交通是国民经济发展的基础，是衡量一个国家现代化水平的重要标志。路面使用性能

3、是体现公路服务水平的重要内容之一，对其进行评价是了解路面使用状况，合理制定养护维修计划的重要依据，是建立和实现路面管理系统的关键所在。预防性养护作为一种主动型养护方式，更加适应于目前我国沥青路面养护管理工作。本文以高速公路沥青路面使用性能的评价方法作为研究重点，以COST354体系为基础，提出了评价沥青路面使用性能的各个单项指标、综合指标，并根据思小高速公路沥青路面的特点，对部分评价指标进行了改进和完善，同时与我国规范评价结果进行对比，分析其中的差异并阐述造成这些差异的具体原因。鉴于目前传统养护路段划分方法的局限性，本文将模糊数学理论应用到聚类方法当中。选择SFC、SSI、IRI、

4、RD以及PCI作为统计指标，利用模糊聚类分析方法对养护路段区间进行分段，避免了传统方法的“非此即彼"的局限性，有利于路面区间分段准确性的提高。本文选取裂缝长度、摩擦系数以及平整度指数三项，建立了用于预防性养护的道路区间分段的模型，并以思小高速公路为实例进行说明。本文以我国规范为基础，用COST354方法中的综合指标确定了高速公路沥青路面适宜采取预防性养护措施的范围。然后，运用多层次模糊决策法对思小高速公路代表路段进行养护项目选择，最后运用两种方法对云南省内三条高速公路进行养护的优先排序研究。最后，针对思小高速公路已经采用的微表处、封缝、雾封层以及还原剂封层养护路段，对其使用效果进行

5、了综合评价。关键词-高速公路；沥青路面；预防性养护；性能评价；方案决策；区间分段AbstractHighwaytransportationisthebasisfornationaleconomydevelopmentandaveryimportantsymbolofacountry)slevelofmodernization．Pavementperformanceisanimportantpartwhichembodiestheserviceleveloflli曲way，theevaluationofpavementperformanceisonekeytounderstandth

6、epavementconditionandasoundbasistoconstructreasonablemaintenanceplan,inthemeantime，itisalsothekeytoestablishandrealizethepavementmanagementsystem．Asanactivemaintenancepattern,preventivemaintenancecanfulfilltherequirementofcurrentmaintenanceandmanagementofasphaltpavementmuchbetter．Thispaperfocu

7、sesontheevaluationmethodsofexpresswayasphaltpavementperformance．BasedontheCOST(EuropoanCOoperationinthefieldofScientificandTechnicalResearch)354system，thispaperputsforwardthesingleandcombinedindexofasphaltpavementperformance，andimproves