基于遗传神经网络的山区沥青路面使用性能评价研究

【摘要】：近年来,我国干线公路已经进入全面养护的“高峰期”,但由于对公路使用性能缺少客观地认识和科学地评价,导致养护时机不当、决策不合理,较多的路面出现早期损坏。山区干线公路不同于其他普通干线公路,高温多雨、地质复杂、交通繁重。建立适合于山区干线公路的评价体系,对提高养护工作质量和效率具有重要意义。本文依托于重庆市干线公路调研结果,结合沥青路面使用状况提出沥青路面使用性能评价指标,利用遗传算法(GA)和人工神经网络(BP)优势互补,建立模型对重庆市干线公路沥青路面使用性能评价进行研究。主要结论如下:首先,根据重庆市近年来的气候资料和各地区地貌特点,将重庆市分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四个片区。结合重庆市37个区县的交通检测点对55条干线公路(154段)行驶车辆数据统计分析,各分区干线公路普遍存在超限现象,主要以2轴、3轴、4轴车型为主;由重庆市2018年病害面积统计分析得出,重载交通、中等交通、轻交通干线公路病害均以裂缝为主。其中,Ⅰ片区交通量大,病害最为严重,主要病害是龟裂;Ⅳ片区主要病害类型为块状裂缝。其次,通过重庆市2012-2018城市和农村交通事故死亡率统计及原因分析,并结合重庆市干线公路养护现状和主要病害的特征,本文选用路面破损率DR、平整度IRI、裂缝率CR作为重庆市干线公路沥青路面使用性能评价指标;在重庆市干线公路沥青路面历史养护状况和现状调查的基础上,结合当地路面工程养护管理专家的丰富经验,提出重庆市干线公路路面状况指数CRI、PCI、RQI主观评价标准;使用主客观相联系的方法,对评价指标CRI、PCI、RQI模型系数进行拟合及验证。通过实例证明,选用路面破损率DR、平整度IRI、裂缝率CR适合作为重庆市干线公路沥青路面使用性能评价指标。再次,根据评价指标为非线性关系的特点,采用BP神经网络对数据进行拟合计算,避免了因路面破损率、平整度、裂缝率三个指标中的某一个指标偏高或偏低,而影响评价结果偏离实际情况;使用遗传算法基因选择、交叉、变异等关键技术,优化BP神经网络的权值和阈值,提高了BP神经网络模型的稳定性和计算精度。最后,选用重庆市80条干线公路检测数据进行模型训练,选取30条干线公路检测数据使用MATLAB工具实现GA-BP模型、BP模型计算PQI值,并与现行标准法计算结果PQI对比,显现GA-BP模型的优越性。通过工程实例验证,GABP模型对重庆市干线公路沥青路面使用性能评价更具有客观性。