基于分形理论的高速公路沥青路面抗滑性能衰减规律研究

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1、分类号：U416.210710-2013521106专业硕士学位论文基于分形理论的高速公路沥青路面抗滑性能衰减规律研究崔宇峰导师姓名职称彭波教授专业学位类别工程硕士申请学位类别硕士及领域名称交通运输工程论文提交日期2018年4月15日论文答辩日期2018年6月9日学位授予单位长安大学StudyonattenuationlawofasphaltpavementantiskidperformancebasedonFractalTheoryADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：CuiYufengSupervisor：Prof.Pe

2、ngBoChang’anUniversity，Xi’an，China摘要目前在我国，沥青路面的应用越来越广泛，大多数高速公路均采用沥青路面结构，而路面的抗滑性能直接影响着交通安全。因此，经过试验研究探寻影响沥青路面抗滑性能的主要影响因素，并分析得出各影响因素对沥青路面抗滑性能衰减的影响规律，便可以有效预测沥青路面抗滑性能的衰减，保证沥青路面抗滑指标符合规范要求，以减少事故的发生。鉴于此，论文基于分形理论与数字图像技术，对沥青混合料的微观构成以及宏观级配进行分析，对影响路面抗滑性能的因素进行深入研究，研究结果对于预测沥青路面抗滑性能衰减具有实际应用价值。主要研究如下：（1）介绍了分形理论的定

3、义，介绍了目前我国国内主要利用集料分维数、矿料级配分维数来表征路面抗滑性能的方法，并介绍了如何利用软件对数码图片进行处理以得到可靠的分形维数；（2）基于分形理论，采用离散型外露尺寸函数对混合料微观结构进行分析，论证了路面表面分维数和集料质量分维数之间的相关性，建立了沥青混合料分维数与路表面抗滑性能之间的定量联系；（3）设计室内试验，论证了粗集料以及沥青混合料的级配对抗滑性能的衰减均有影响，并且两者产生的影响有所不同；并且发现利用集料外露尺寸分维数来实现级配对抗滑性能衰减速率影响的定量评价可以弥补室内试验的不足；（4）以室内试验为主要依据，建立了基于集料与级配的沥青路面抗滑性能预测模型，并结

4、合课题组科研项目背景，对预测模型进行了实例验证，论证了模型的可靠性。关键词：分形理论，沥青路面，抗滑性能，衰减规律，预测模型IAbstractAtpresent,theapplicationofasphaltpavementismoreandmoreextensiveinourcountry.Mosthighwaysadoptasphaltpavementstructure,whiletheskidresistanceofpavementdirectlyaffectstrafficsafety.Therefore,themainfactorsaffectingtheantiskidperf

5、ormanceofasphaltpavementareexploredthroughexperimentalresearch,andtheinfluenceofvariousfactorsontheattenuationofantiskidperformanceofasphaltpavementcanbeobtained,whichcaneffectivelypredicttheattenuationofantiskidperformanceofasphaltpavementandensurethattheantiskidindexofasphaltpavementmeetstherequ

6、irementsofstandard,soastoreducetheoccurrenceofaccidents.Inviewofthis,basedonfractaltheoryanddigitalimagetechnology,thispaperanalyzesthemicrostructureandmacrogradationofasphaltmixture,andstudiesthefactorsaffectingtheantiskidperformanceofthepavement,andtheresultshavepracticalapplicationvalueforpredi

7、ctingtheattenuationperformanceofasphaltpavement.Themainresearchcontentsareasfollows：(1)Thispaperintroducesthedefinitionoffractaltheory,andintroducesthemethodstocharacterizetheantiskidperformanceofthepavementinChi