山区农村公路区域路网养护管理决策研究

目前,我国农村公路较多地依靠人为经验和判断来进行养护决策,资源使用盲目性大,养护安排不合理。文中以制定科学合理的养护维修计划和资金分配方案为目标,根据山区农村公路区域路网的特点,分析了其养护措施和养护管理决策需求,确定了路网养护排序方法,构建了养护资金分配优化模型,从而实现养护资金分配优化目标。     

县乡道路网养护修复资金分配的优化分析

为解决区域县乡道路网因受养护资金约束或养护资金分配不合理,导致路面养护资金投入后路面性能得不到有效提高的问题,提出一种基于0-1背包问题模型解决县乡道路面养护资金分配优化问题的方法,进而实现在路网养护资金约束条件下提高县乡道路面养护资金的有效利用率,尽可能地提高路面使用性能。结合工程实例验证0-1背包问题模型的实用性和可行性,为区域路网养护管理者制定科学的养护修复计划提供参考。     

公路养护资金分配方法优化研究

为满足日益增长的公路养护资金需求,使养护资金使用效率最大化,该文通过对中国公路养护资金的调查分析,研究了中国公路养护费用投入状况,进行了云南省公路养护费用的全面深入调查,研究了云南省公路养护费用来源及投入情况,提出了资金限制下公路养护资金分配优化模型,并通过实例分析验证了模型的合理性和实用性,为公路养护费用的合理分配提供了理论依据。     

交互式多目标优化方法在城镇路面养护规划中的应用

考虑到路面养护多目标优化问题可能存在大量的可行解,为此引入了一种基于决策偏好模型的"交互式多目标优化优势粗糙集法"(IMO-DRSA),利用优势粗糙集法对决策者在决策过程中所提供的偏好信息进行处理,得到一种"若……那么……"的决策规则,从而帮助决策者根据预先确定的目标对养护方案实施分类及资金分配决策。     

应用粒子群模型优化路面维护资金分配

提出一种路网养护资金分配模型,根据每个路段的具体破损类型,以整个路网道路水平的最优化作为目标函数,并应用粒子群优化技术求解模型,同时以典型案例来证明模型和算法的可行性.结果表明:该算法程序在现有资金约束下能够达到最佳养护效果,使得有限的预算得到更为合理的使用.     

基于PSO算法的公路养护决策优化

目前,我国公路养护在决策中会出现养护资金分配不合理,资源未充分利用等不同程度的问题。针对路面养护,基于粒子群优化算法建立养护决策模型,可有效平衡原粒子位置和飞行速度对新粒子位置的影响度,并通过10组基准测试数据验证了PSO算法的寻优性能和收敛精度。研究结果表明:PSO算法可有效对不同路面条件下公路养护决策进行优化分析,保障养护效率。     

公路路面养护决策技术体系

公路路面养护决策是养护工程前期工作的关键环节。通过科学合理的养护决策,确定公路网在什么时间、针对哪些路段、开展什么养护措施,从而实现养护投资效益最大化。经过广泛调研及资料总结,分析了公路路面养护决策技术在我国的发展历程,总结了在推广应用过程中存在的问题及主要原因,并系统梳理了养护决策流程。分别针对路况检测技术及装备、路况评定及需求分析、病害诊断及方案设计、养护计划及资金分配、养护规划及效益分析、跟踪观测及效果评估、数据管理及辅助决策等关键环节中,目前采用的最先进技术及其发展情况进行系统阐述,从而构建了一套较为完整、规范的公路路面养护决策技术体系。同时,结合当前信息化、物联网等技术的发展,对公路养护决策技术的发展前景进行展望,提出了构建公路养护生态圈,数据驱动公路路面养护决策技术体系及公路智慧养护等未来发展预期。     

公路路面养护决策系统的开发与实践

本文介绍陕西省公路路面养护决策系统既有各具独立功能又有机结合的省级系统和地区级子系统两部分组成。该系统集路面设计，施工管理，养护决策，省局养护资金分配为一体，管理范围覆盖水泥路面，沥青路面和砂石路面，构成了真正的省级路面养护决策系统。本文从系统设计，系统模型，路面状况数据采集，系统运行等方面介绍了陕西省公路路面养护决策系统，以期与同仁交流路面管理系统开发与应用的体会，提高我国公路管理水平。     

基于路面病害修补还原换算的养护决策分析

在目前公路养护管理体系中,考评结果与路况养护资金需求呈线性比例关系,养护路面技术状况等级越高,养护需求越弱,所需养护资金越少。合理进行养护决策,选用相应的养护措施,既能有效提升路面技术状况,又能优化养护资金使用效益。文中通过路面修补病害还原换算,对比分析换算前后湖南省某年国省道道路状况及养护资金需求,为养护科学决策、养护资金投入提供新思路,解决养护考评与养护资金分配之间的矛盾。     

基于灰色马尔科夫模型的养护方案费效分析

依托某高速公路开展水泥混凝土路面中长期养护方案规划及方案技术、经济效益研究,并提出指标预测—养护需求评定—方案制定—指标再预测—技术效果评估—经济效益分析的思路,为路面中长期养护方案制定和优化养护资金分配提供了方法。收集历年数据,采用灰色马尔科夫模型预测2020年～2024年PCI、RQI、SRI数据,确定路面养护时机和方案,从技术和经济效益角度评价了路面中长期养护规划方案的效果。灰色马尔科夫模型在预测水泥混凝土路面中长期(5年)性能方面精度较高(5%),预测结果残差比率小于0.4%;路面中长期养护方案的实施可确保路面PQI在5年内保持在良好等级以上,方案技术可行;路面中长期养护规划方案的经济内部收益率21.21%,经济净现值4 157万元,动态投资回收期(含建设期)3.6年(评价年限5年),方案经济可行。