路面使用性能评价方法的研究现状与展望.pdf

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1、文章编号：1009—9441(2011)05一O006—02路面使用性能评价方法的研究现状与展望①口口张丽娟(上海师范大学建筑工程学院，上海201418)摘要：路面使用性能评价是通过路面检测数据对路面满足使用要求的程度进行的分析和评价。概述了路面使用性能评价方法的研究现状，分析了其发展趋势。关键词：路面；使用性能；评价方法中图分类号：U416．223文献标识码：A引言随着我国公路建设的迅速发展，路面的使用与养护越来越引起有关部门的重视。路面使用性能评价方法的研究在我国取得了一定的成果，但还没有形成一套成

2、熟的理论。路面使用性能评价是在路面检测数据的基础上，对路面满足使用要求的程度进行分析和评价。根据路面使用性能评价的结果，管理部门可以了解道路的现状、服务水平和质量，进行路面使用性能预测，制定出切合实际的路面养护维修计划和资金分配方案。1路面使用性能的评价方法1．1回归模型法路面系统是一个复杂的体系，在研究初期通常是依靠专家评分，用多元回归的方法来建立客观与主观、因与果的联系，实现对路面使用性能的评价。世界上第一个路面使用性能评价模型PSI模型便属于此类。PSI评价模型将路面检测基础数据与专家评分方法结合

3、起来，通过对大量实测数据的回归分析，在专家调查评分的基础上，建立PSI与路面状况的关系。这种评价方法是将评分人员按不同的背景分组，分别乘坐选定的车辆，以选定的速度行驶在选定的路段上进行体验，评出分值，得到每个试验段的个人评分值IPSR，进而得出该路段的专家总体评价值PSR；同时道路检测人员对路面进行检测，得到路面状况的数据资料；最后用多元回归的方法建立这些①基金项目：上海师范大学产学研科研项目(D1200934)路面路况指标与各路段PSR值之间的关系，得出路面服务能力指数PSI。除此之外，加拿大的路面质

4、量指数PQI与舒适性指数RCI、日本的路面养护指数MCI与路面处治指数PRI以及我国使用的PQ[、PCI、RQI都属于此类。1．2系统分析法该方法以层次分析法和模糊数学为代表。陆亚兴¨1将评价指标体系分为总目标u、评价准则层、损坏类别层、评价指标层4个层次，然后分析模型上一层次因素与下一层次因素之间的关系，制定出排列判断矩阵元素调查表。经过专家研究，构造出各个判断矩阵，再用计算机进行层次排序及总层次排序，通过计算得出各个评价指标权重，最后得出柔性路面状况评价指标权重。依据这些数据资料再对路面进行评价。李

5、国强等【21提出的路面综合耐用性指数则是模糊数学的代表。首先进行因素分析，选定日交通量AADT、路表弯沉L、国际平整度指数IRI、路况指数PCI作为评价指标，并对其进行无量纲处理。在调查分析的基础上，建立各个指标的隶属度函数，得到路面综合耐用性指数CSI。1．3灰色理论在路面评价过程中，可能有不少信息或者机理尚不完全清楚，而实际工作中也不可能是在了解路面的全部信息后才对路面进行评价。针对路面系统本质是灰色这～特点，灰色理论引入路面使用性能评价得到了成功。何桂平等口1选用路面破损状况、路面抗滑系数、平整度

6、作为评价指标，将每一评价指标分为优、良、中、差4级确定灰类。根据灰色理论确定了各个灰聚类的白化权函数形式，通过路况评价指标的分级标准确定白化权函数的各个特征值；最后，求得各个评价指标关于每种灰类的聚类值，得·6·Research&ApplicationofBuildingMaterials出路面评价对象的聚类。1．4其他评价方法近年来，随着科技的发展、学科的交叉、计算机技术的成熟，许多新的思想与方法被引入到公路工程中，如集对分析、神经网络、遗传算法等。李清富等H]将我国学者赵克勤创立的处理不确定性问题的

7、系统理论新方法——集对分析用于路面使用性能评价中。集对分析理论的核心是将系统内的确定性予以辩证地分析和数学处理，认为不确定性是事物的本质属性，并将不确定性和确定性作为一个系统进行综合的考察。该理论在路面评价中的应用有些类似于灰色理论，但又有差异，体现了随机模糊灰色多个方面的不确定性。人工神经网络模拟了人类大脑的组织结构和功能，具有自组织、自适应以及强大的非线性映射能力，并且具有大规模、并行处理的能力，有效地避免了评价、预测过程中的主观因素以及不确定因素，实现了对路面的科学评价和预测，在路面状况评价中得到

8、了广泛的应用。模糊逻辑通过隶属函数可以处理定性、不确定和不精确的信息。模糊逻辑因其能够处理描述性的语言信息，被广泛应用于路面状况的评价中。2路面使用性能评价的研究现状2．1基于回归模型法的路面使用性能评价回归模型是在研究路况综合评价指标与各种影响因素的基础上，对大量的统计数据进行分析，建立它们之间的函数关系模型。回归模型法是以实测数据为基础，有一定的科学性。但是，路面本身是一个复杂的体系，存在着复杂性、随机性，数据的偶然性大，统计数据可能会