考虑热流通道效应的沥青路面温度数据的处理方法研究

以温度场实测数据为基础,提出了温度实测数据的处理及拟合方法.路面实测温度沿深度呈散点分布,但在短时间间隔内路面沿深度的升温曲线近似为线性分布.根据导热理论推断温度沿深度的二次导数为深度的一次函数,可以近似用三次曲线拟合路面温度的深度分布;用最小二乘拟合路面温度的深度曲线,发现路面内部存在热流通道,温度高的部位热流大,温度低的位置热流小.最后推荐采用加权最小二乘法拟合路面温度分布.     

公路平面线形指标恢复方法对比研究

以既有路段为研究对象,分别基于理想道路中线平面坐标数据和实测道路中线平面坐标数据对比分析三次样条插值法、最小二乘拟合法、纬地平面智能布线法的适用性和稳定性,提出等距分组最小二乘拟合圆曲线法。结果表明,对于理想道路中线平面坐标数据,3种方法恢复的圆曲线半径均可靠,其中最小二乘拟合法恢复缓和曲线长度的结果不稳定;对于实测道路中线平面坐标数据,三次样条插值法的适用性差且增大测量点密度不能提升恢复结果的可靠性,最小二乘拟合法和纬地平面智能布线法恢复圆曲线半径较可靠且通过增大测量点密度可在一定程度上提升缓和曲线长度恢复的可靠性。     

足尺路面试验环道路面温度曲线特征及拟合研究

为了对路面温度变化规律及特征进行分析,分析了足尺路面试验环道RIOHTRACK路面结构温度季节性变化和日变化的一般规律。路面结构内部温度随着季节变化呈现交替性变化,且不同深度处温度在全年有两个交叉时段,在这两个交叉时段,路面结构内部不同深度处温度差达到最小;路面结构内部温度是由大气温度和大地温度共同作用影响的,而日温差为0℃的最小深度位置即为这两个温度场相互作用的平衡点。该平衡点上部结构温度,主要受大气温度变化的影响,其日温度随着大气温度变化呈现周期性波动,波动曲线呈现非对称波的特点。基于日温度变化曲线非对称波的特点以及路面温度随深度变化的规律,研究了路面温度日变化曲线和路面温度随深度变化曲线的拟合方法,分别从时间和深度两个维度建立了路面温度的时间函数模型和随深度变化函数模型。通过模型对实测数据的拟合结果表明:所建立的时间函数模型对路面结构日温度变化曲线具有很高的拟合精度,能较好地契合温度曲线非对称波的特点;所建立的路面结构温度随深度变化函数模型对路面结构温度随深度的变化曲线具有很高的拟合精度,能较好地反映路面结构温度随深度变化的规律。     

基于多因素的道路线形拟合方法综合评价

为研究不同道路线形拟合方法的优缺点,对道路改扩建工程线形拟合方法选择提供一定的指导,故选取了基于GPS数据的最小二乘法、基于MATLAB的半自动线形拟合法、三次样条曲线法3种拟合方法,对这3种方法进行多因素评价。提出了基于层次分析法的多因素评价体系,对3种方法的精度、稳定性、难易性进行了探究。结果表明:最小二乘法精度最高;样条曲线法最简便;稳定性方面基于MALTLAB的半自动拟合最强。最后利用层次分析法进行拟合方法评价,最小二乘法评分最高,基于MATLAB的半自动化拟合法是基于GPS数据的最小二乘法的61.05%,三次样条曲线法是最小二乘法的42.72%。     

基于统计回归法的沥青路面温度场模型

在实测31820组路面温度数据和5 554组气象数据的基础上,研究路面温度场预估模型,重点解决以往模型在较深处预估精度不足的问题.通过采用分段函数形式、考虑不同深度处路面温度受环境因素影响延后、引入深度衰减因子等手段得到了新的路面温度场模型.提出了不同深度处气温和太阳辐射对路面温度影响的延后时间,二者分别为0～4h和2...     

橡胶沥青混合料动态模量及其主曲线研究

采用单轴压缩动态模量试验测试了不同油石比橡胶沥青混合料在4组不同试验温度、9个不同荷载频率下的动态模量和相位角,然后根据时温等效原理,通过Sigmoidal函数和非线性最小二乘法拟合确定了混合料动态模量主曲线和不同温度间的平移因子。结果表明:橡胶沥青混合料动态模量随温度升高而降低,随加载频率减小而减小;在最佳油石比时橡胶沥青混合料动态模量最高,高温稳定性最好;参考温度为20℃的动态模量主曲线可以很好地拟合试验数据;动态模量平移因子并不适用于相位角主曲线;动态模量主曲线的建立为路面动态设计方法的形成提供了材料参数方程。     

基于小波降噪与最小二乘支持向量机的公路软基沉降预测模型

根据沉降数据的特性,以最小二乘支持向量机为核心技术构建预测模型,提出了一种路基沉降预测的新方法。由于测量误差不可避免,沉降数据通常含有噪声,不宜直接进行拟合,因此首先采用小波分析的方法对原始沉降数据进行降噪预处理,然后馈送到最小二乘支持向量机完成沉降预测。最后用某高速公路实测数据进行了实例分析,并与BP神经网络预测结果进行了对比,计算结果表明,小波分析结合支持向量机的模型有较好的预测精度,将该模型应用于公路软基沉降预测是可行的和值得研究的。     

基于线性LRS与基于SRS的空间数据转换方法

本文主要研究基于线性LRS的空间数据到基于SRS的空间数据转换,并以二维空间为例进行讨论。提出采用Lagrange型插值、差商及Newton插值、差分及等距采样点插值及最小二乘逼近插值4种整体插值的数据转换方法,提出分段线性插值和分段多项式最小二乘拟合插值两种分段插值的数据转换方法,并分析所提出插值转换方法的优缺点。     

沥青路面车辙的多参数预估模型研究

利用加速加载试验及室内车辙试验建立沥青路面的车辙预估模型。室内车辙试验考虑了3种不同温度、3种不同轮载及3种不同试件厚度共27种工况,每种工况加载1h得到室内车辙曲线;加速加载试验采用了3种路面结构,利用传感器实测路面温度,每种路面结构采用实际轮胎加载50万次得到加速加载车辙曲线。车辙预估模型采用指数形式,模型自变量包括抗剪强度、剪应力、加载次数、路面温度及行车速度。其中抗剪强度采用单轴贯入试验测定,剪应力采用弹性有限元方法计算,计算中采用的模型参数均为实测参数。以试验数据及力学计算数据为基础利用遗传算法求解模型系数,得到沥青路面的多参数车辙预估模型。通过验证该模型可以很好地拟合试验数据,同时该模型适应度广、精度高。     

BP神经网络在土工合成材料蠕变预测中的应用研究

过对目前广泛应用于加筋土工程的土工合成材料-CE131土工网、SDL25土工格栅进行不同应力水平作用下的长期荷载蠕变试验,获得大量的实验数据.在此基础上,运用最小二乘和BP神经网络对其蠕变量进行预测.最小二乘原理是在曲线族中寻找一曲线去拟合实验数据,从得到的误差平方和σ=0.00116来看,其拟合精度较高.BP神经网络具有自适应学习和记忆能力,尤其是三层BP神经网络模型,所得预测值与实际值误差最大为0.91%,较最小二乘3.4%的误差改善了许多,该法为蠕变预测找到了一条新的途径.     

光线强弱对数字图像计算构造深度的影响研究

选取普通水泥混凝土路面、普通拉毛水泥混凝土路面、大孔隙改性水泥混凝土路面三种路面结构类型，分别在晴天和阴天两种光线条件下拍摄数字图像照片，运用MATLAB数字图像技术将路面表面图像像素值量化，通过最小二乘法原理和Tablecurve 3D软件建立曲面拟合模型，提出基于数字图像处理技术的路面表面构造深度计算方法，并分析光线强弱对数字图像构造深度的影响。结果表明:路面表面数字图像构造深度计算方法具有便捷、快速、客观等优点；光线强弱对运用数字图像技术分析路面表面构造深度的影响可以忽略；三种路面结构类型相比，大孔隙改性水泥混凝土路面数字图像表面构造深度最大，具有良好的抗滑性能和排水功能。     

基于非稳态温度场解析解的沥青混凝土路面温度分布研究

研究以实测气象资料来预估沥青混凝土路面结构层内温度场的分布状况为目的.通过分析太阳辐射、大气温度两种主要影响参数,运用传热学理论建立沥青混凝土路面二维非稳态温度场解析方程.并在云南大理地区埋设温度传感器进行实时数据采集,对计算模型和实测数据相关关系进行了对比分析.最终在云南省不同温度分区基础上,计算得到不同路表温度的结构内部温度分布曲线.研究结果表明:建立的以太阳辐射和大气温度日变化规律为基础的温度场解析方程模型计算结果与实测结果相比,误差最大3℃左右;温度分布曲线反映出在不同路表温度时,结构内部一定深度内温度分布的规律性和温度梯度的改变趋势,能有效地帮助材料设计,计算结果证明了该模型的合理性和有效性.     

最小二乘法中的不确定度评估及应用

本文分析了当被测量的估计值由实验数据用最小二乘法拟合的直线或曲线上得到时,预期的估计值或表征曲线拟合参数的标准不确定度的评定方法,并实例演示了计算过程,最后得到预期估计值的测量不确定度。     

济南黄河三桥超声回弹综合测强曲线回归分析

采用最小二乘法原理和lstopt工具箱方法对青银高速公路济南黄河三桥混凝土构件实测超声波声速值、回弹值和强度值进行回归分析,分析各相关数据的变化规律并对其进行拟合,得出该桥梁混凝土构件超声回弹综合测强专用曲线;通过抽样试验验证了该曲线的准确性,为该桥梁后期混凝土构件强度测定提供了一种快速、间接的无破损检测方法.     

基于有限混合分布建模方法的道路轴载模型研究

车辆轴载谱是道路路面设计的关键。对此,提出采用有限混合分布建模方法,精确模拟车辆轴载的分布特性,建立了基础经典分布选择、分布参数校核和基于最小二乘误差优化等方法。并基于四条高速公路的实测WIM数据,校验了该有限混合分布模型,获得车辆单轴和联轴的典型荷载分布模式。结果表明:采用对数正态分布与正态分布线形组合的有限混合分布模型,能很好地拟合车辆轴载的分布特征,R2均在0.96以上,拟合精度高。该混合分布模型具有参数易校验、连续可微等优点,可广泛适用于任意数据类型,其形成的全概率模型也可为道路路面设计提供理论依据。     

公路交通量预测的生长曲线模型及参数研究

公路交通量随时间的发展变化,可用生长曲线模型预测远景交通量。针对模型参数的拟合问题,提出一种基于相关系数最优的参数拟合方法。将生长曲线方程化为线性方程,通过线性相关系数取极值求出饱和交通量,再由线性最小二乘拟合求取另外两个参数。     

BP神经网络在土工合成材料蠕变预测中的应用研究

通过对目前广泛应用于加筋土工程的土工合成材料-CE131土工网、SDL25土工格栅进行不同应力水平作用下的长期荷载蠕变试验，获得大量的实验数据。在此基础上，运用最小二乘和BP神经网络对其蠕变量进行预测。最小二乘原理是在曲线族中寻找一曲线去拟合实验数据，从得到的误差平方和σ=0．00116来看，其拟合精度较高。BP神经网络具有白适应学习和记忆能力，尤其是三层BP神经网络模型，所得预测值与实际值误差最大为0．91％，较最小二乘3．4％的误差改善了许多，该法为蠕变预测找到了一条新的途径。     

移动轴载作用下路面沥青层动态响应模量主曲线研究

路面沥青混合料层的模量是路面设计的必要参数之一，为定量分析现场沥青层的实际模量特性，提出了一种由现场实测应变数据出发，确定沥青层动态响应模量主曲线的方法，实现了对沥青层现场动态特性的精准表达。首先，实测了柔性基层、半刚性基层2类典型沥青路面不同温度及轴载移动速度下的沥青层动态应变响应；其次，以实测应变波形为基础，分析了不同加载工况下的现场沥青层加载频率特征；最后，基于实测应变值，利用有限元模型反演得到沥青层的动态响应模量，结合沥青层加载频率，建立了沥青层动态响应模量主曲线，并进一步对该主曲线的可靠性进行了验证。研究结果表明：沥青层内部加载频率与轴载移动速度呈正比，且与温度正相关；沥青层现场动态响应模量值随温度升高显著减小，随轴载移动速度增大而增大；结合加载频率及响应模量反演结果，可利用Sigmoidal模型很好地拟合得到沥青层响应模量主曲线；验证结果表明，该主曲线可较为准确地预估其他温度及轴载移动速度下的沥青层响应模量值。所提出的确定沥青层动态响应模量主曲线的方法可为其他试验路应变实测数据的处理提供参考。     

某公路新老路基结合处处治分析

研究了选择合适填料和控制压实度、设置路堤挡土墙、改变台阶的开挖尺寸等方法和措施对新老路基不均匀沉降的影响。通过与依托工程的实测数据比较,验证了所选模型的正确性。并采用非线性最小二乘法来拟合沉降曲线,得到沉降与时间的方程式,用来预估新老路基任一时刻的沉降值和最终沉降值。     

基于CAM复数模量模型的沥青混合料玻璃态转变温度确定

利用频率扫描试验数据建立沥青混合料在参考温度下的CAM复数模量主曲线方程,通过非线性最小二乘法拟合得到CAM复数模量主曲线模型和WLF方程的参数,再根据CAM复数模量主曲线模型、WLF推导得到沥青混合料玻璃态转变温度计算公式,并通过温度扫描试验测定沥青混合料玻璃态转变温度对计算结果进行验证。结果表明,通过CAM复数模量主曲线模型计算沥青混合料玻璃态转变温度的方法可行,且沥青混合料的玻璃态转变温度随着荷载作用频率的增加而升高。