基于风险分析的微表处养护策略研究

摘要

近年来，微表处等预防性养护技术以其在整个寿命周期中的经济效益被广泛应用，在恰当的时间采取恰当的养护方式才能获得预期的养护效果。国外主要采用全寿命期费用分析方法通过数学算法在整个寿命期内寻找养护的最佳时点，但由于我国数据积累的不够，该方法在我国难以应用；另外，我国的现有养护系统仅以均值作为使用性能预测的基础，未能体现整个路段路面使用性能的状况。鉴于此，本文主要以风险分析的方法研究微表处养护时机的选择方法和养护费用的计算方法，建立以可靠度为中心的养护策略制定方法。 路面养护策略的风险分析方法建立在三个前提之上：一是微表处养护的适用范围，二是路面使用性能的总体分布情况，三是反应路面使用性能的指标体系。国内外的实践表明，微表处适用于基层强度足够的路段，可以显著改善破损率、车辙和抗滑等指标。本文通过实测数据，应用统计检验的方法得出路面使用性能的检测指标符合正态分布，选择有代表性的指标值表示路面的总体质量情况，提出以均值反应总体的平均水平，随机数表示可能出现的情况，85％可靠度下的代表值作为微表处养护的决策值和95％可靠度下的代表值作为微表处养护的预警值共同反映道路总体质量分布情况；结合当前的研究成果和江苏省的工程实践，选择指标体系作为本文的路面使用性能评价预测的基础，在我国现行规范的基础上加入车辙指数RCI综合评价路面使用性能。 根据可靠度代表值方法，对总体的预测转化为对特定可靠度下代表值的预测。本文根据路面使用性能的衰减特点建立了路面使用性能预测模型，比较不同算法选择滚动预测作为建模的方法，以人工神经网络作为建模的基本算法，实例验证其单步预测误差在2％以内，是较好的预测方法。在此基础之上，加入修正系数建立了路面使用性能预测模型。 根据反应道路总体使用性能预测模型的结果，本文进行了养护策略的探讨，认为预防性养护就是在路面使用性能出现加速衰减之间采取积极的养护措施，遏制路面使用性能的进一步恶化，提出以95％可靠度下的代表值作为实施养护策略的预警值，通过有序样品聚类确立预防性养护时机的方法；通过费用系数建立了以可靠度为中心管理部门养护费用测算模型，通过对实际工程经验的分析，设定EPQI=85为采取微表处养护措施的阈值，建立养护费用测算方程M=M<,0>M<'*>L<'*>(1+r)<'*>CF，其中，CF=α<'*>f(PD)+b；将施工质量与合同付款建立联系，借鉴 AASHTO 工程检测中付款系数的方法，建立以施工质量为基础养护合同付款系数的确定方法，推荐判别界限为EPQI=90，推荐线性方程形式PF=αPWL+6。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章概述

1.1研究背景和意义

1.2国内外研究现状

1.2.1微表处

1.2.2风险分析

1.2.3路面使用性能评价预测模型

1.2.4路面使用性能使用性能预测方法

1.2.5预防性养护时机选择方法

1.2.6养护费用确定方法

1.3 研究内容与技术路线

第二章微表处养护评价指标体系

2.1微表处养护的特性

2.1.1微表处养护的主要作用

2.1.2微表处养护的适用范围

2.2路面使川性能评价指标体系

2.2.1影响路面使用性能的因素

2.2.2路面使用性能检测指标

2.2.3路面使用性能评价指标选择的标准

2.2.4路面使用性能评价指标体系

2.2.5各分项指标计算方法和范围的判定

2.3本章小结

第三章路面使用性能风险分析

3.1路面使用性能的风险分布特性

3.1.1估计数据分布特征

3.1.2统计分布检验

3.1.3小结

3.2平均值表征路面使用性能的总体质量

3.3承机数表征路面使用性能可能出现的风险

3.4可靠度-代表值表征路面使用性能的特定风险水平

3.5本章小结

第四章路面使用性能预测方法

4.1路面使用性能衰减特性

4.2路面使用性能滚动预测的主要算法比较

4.3人工神经网络与灰色系统预测

4.3.1人工神经网络理论

4.3.2灰色系统预测理论

4.3.3人工神经网络与灰色系统预测结果比较

4.4路面使用性能预测模型

4.4.1建立预测模型

4.4.2参数标定方法示例

4.5本章小结

第五章微表处养护策略的制定

5.1微表处等预防性养护时机选择的实质

5.2有序样品聚类

5.2.1聚类分析

5.2.2有序样品聚类思想

5.3有序样品聚类选择微表处养护最佳时机

5.3.1有序样品聚类分析预防性养护时点

5.3.2应用举例

5.4以可靠度为中心的管理部门养护费用预测方法

5.4.1费用系数CF

5.4.2建模

5.5以施工质量为基础的养护合同付款系数确定方法

5.5.1付款系数PF

5.5.2建模

5.6本章小结

第六章结论与展望

6.1主要研究成果

6.2进一步研究的问题

参考文献

附录

硕士期间发表的论文

致谢