沥青混合料水—温—光损伤特性及检测方法研究

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时间:2019-03-13

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1、摘要摘要沥青混合料水–温–光损伤特性及检测方法研究20世纪80年代以来,随着国民经济的迅速发展,公路交通运输量迅猛增长,我国高等级公路的建设也随之大刀阔斧的展开。沥青路面由于具有表面平整、噪音低、行车舒适度高和耐摩擦性能强等优点,目前已成为我国大部分高等级公路路面的主要构造形式。在夏季高温多雨地区,降水、高温和日照辐射是影响沥青路面路用性能的主要环境因素。沥青路面在降水与高温日照的频繁交替以及交通荷载等外界因素综合作用下,会出现严重的早期破坏。频繁的降水不仅会使沥青路面表面松散、掉粒,而且会导致路面内部细集料的流失

2、,破坏路面的整体性;高温辐射作用会造成沥青的迅速老化,并最终导致沥青的粘附性和变形能力的下降;两者的交替循环作用,使外界条件瞬间变化,导致沥青路面内外出现较大的温差,从而导致微裂缝的出现,使水分更容易侵入路面内部,加速路面的损伤。因此,为了准确评价降水、高温和辐射耦合作用对沥青路面的影响,并揭示其损伤机理,需要借助新的试验方法和分析方法进行系统的分析研究。本文结合国家自然科学基金项目“基于数字图像处理技术的沥青混合料各向异性特性研究”,首先从沥青混合料路用性能入手,提出了一种沥青混合料优化设计方法;然后,从宏观表象

3、到细观机理逐渐深入,对沥青混合料在水–温–光循环作用下的损伤演变特性进行了系统的研究;最后,借助超声波无损检测方法,对沥青混合料的水–温–光损伤程度进行判断。本文开展的具体研究工作如下:1.基于响应曲面方法,以路用性能最优值为目标,对沥青混合料的成型方法进行系统的优化设计。首先,对影响沥青混合料路用性能的关键性因素进行单因素试验研究,获得各因素的适用范围;然后,按照响应曲面法中的Box-Behnken设计理论,建立了各因素与路用性能指标的响应曲面模型;最后,根据不同使用条件,利用层次分析法对路用性能各评价指标进行权

4、重分配,求出各个因素及路用性能的最优值。将该方法与规范方法成型的试件进行路用性能对比发现,该方法成型的试件路用性能明显优于规范方法成型的试件,并使沥青混合料整个成型过程更富灵活性、逻辑性和预知性。2.通过室内水–温–光循环试验模拟降水、高温和强烈辐射综合环境效果,更加实I吉林大学博士学位论文际、全面的反映了水–温–光耦合作用对沥青混合料的损伤。并通过分析水–温–光循环中沥青混合料结构参数、路用性能以及回收沥青基本指标的变化,明确不同级配沥青混合料水–温–光损伤特征和损伤机理。利用Logistic损伤判断模型对沥青混

5、合料水–温–光损伤过程进行研究,对不同级配形式沥青混合料的损伤程度及损伤速度进行定量分析。利用灰关联分析法正确评价了降水、高温、辐射和水–温–光循环作用对沥青混合料性能影响的程度,并对影响混合料路用性能的成型控制因素进行优劣排序。3.利用损伤与可靠度理论,在宏观表象层次构建了沥青混合料水–温–光损伤演变的多元Weibull统计模型,并设计了相应的算法进行参数估计以及优化。利用沥青混合料损伤演变模型的形状因子、尺度因子和梯度因子判断沥青混合料内部各点的失效特性、内部点对于外部不利条件的抵抗能力以及不同部位之间损伤发展

6、的差异,从而阐明不同级配沥青混合料在水–温–光循环中的损伤特性和演化规律。4.采用CT断层扫描技术,获取水–温–光循环试验不同阶段沥青混合料细观图像,并借助数字图像处理技术,对沥青混合料内部空隙变形、扩展过程中的特征变化及图像的分形特性进行研究分析。提出利用灰度像素差分析法进行图像的提取比对,有效的避免了沥青混合料截面图像提取时人为因素与系统误差的影响,提高了损伤前后图像的可比性。利用混合料截面图像的形状参数定量描述沥青混合料内部空隙形成、发展、连通和传播4个阶段,明确沥青混凝土在水–温–光循环过程中空隙特征的演变

7、规律。利用分形方法有效的描述沥青混合料截面空隙图像特性,通过分形维数的变化规律来揭示沥青混合料在水–温–光循环过程中截面空隙的演化方向及演化特征。5.通过超声波检测方法,快速的评价了水–温–光循环过程中密级配沥青混合料的损伤状态,并有效的预测了其损伤程度。首先利用超声波波形、振幅和频谱等声学参数的变化,通过定义波形畸变率、振幅衰减度与频率衰减度对水–温–光循环过程中密级配沥青混合料的损伤程度进行初步定量判断。之后,分别利用灰色理论、神经网络方法与支持向量机理论,建立不同温度、不同含水量情况下超声波声速与沥青混合料损

8、伤系数的回归预测模型,并根据不同适用情况对模型进行优化。研究结果显示,支持向量机方法回归预测精度较高,稳定性较好,并且有较强的推广能力,能够准确地反映超声波声速与损伤系数的关系,快速评价沥青混合料的损伤状态。关键词:沥青混合料;水–温–光循环;响应曲面法;损伤模型;CT扫描;超声波IIAbstractABSTRACTResearchonCharacteris

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