路面养护资金优化分配研究
发布时间：2021-03-11 04:20
路面养护资金缺乏是我国道路管理部门普遍存在的问题,特别是随着我国高速公路建设事业的繁荣发展,高速公路网的里程逐渐增长,范围不断扩大,科学地分配有限的养护资金,确定路网养护方案实施的时间、地点、养护类型,渐渐成为道路管理者的一项迫切需求,这也为养护资金优化分配问题赋予了现实的意义。本文以数学规划理论为基础,以山西省高速公路网为具体研究对象。通过对路面性能变化的逻辑关系分析,提出了两种基于路面损坏状况指数PCI建立的混合整数二次规划模型,实现对路面多年度养护资金的优化分配。第一种基于优化的资金分配模型以最大化路网规划期平均优良路率为目标,在受到养护资金、养护方案唯一等约束的同时,考虑了规划期内路元在接受不同养护措施后性能曲线发生变化的动态响应问题。针对优化的养护资金模型存在的问题,在该模型基础上,又提出了第二种基于阈值的养护资金优化分配模型。第二种模型优化目标不变,在第一种模型约束基础上加入根据交通、PCI建立的路面养护类型决策树,实现了基于阈值的养护资金优化分配。最后,本文选择山西高速局部路网建立养护资金优化分配模型,利用优化软件Lingo完成实例计算,验证了模型的可行性。通过对结果进行...
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
路面使用性能指标变化曲线
东南大学硕士学位论文14图2-2路面使用性能指标变化曲线路面使用性能预测方法按照其模型形式大致可被分为三类，分别是确定型模型、概率型模型以及机器学习模型，下面分别对这三种模型进行介绍。2.2.1确定型模型确定型模型指的是能够针对某项路面使用性能评价指标，能够预测其确定值的预测模型，常见的预测模型包括经验模型，力学-经验模型以及力学模型。确定型模型一般根据某一具体场景建立，如曾胜与韦慧（2011），徐剑等人（2015），肖金平等人（2015）在其文章中提出的模型[33][34][35]。图2-3路面使用性能典型衰变模式
东南大学硕士学位论文18图2-4神经网络结构示意图Okine在1999年建立的神经网络模型中选择了环境数据、交通量以及路面结构作为输入变量，以实现对于路面平整度IRI的预测，并且还在其文章中探讨了训练神经网络的学习率与动量项的不同取值[46]。汪凡等人（2009）在建立神经网络模型时考虑了6项影响因素，分别是当量轴次、路龄、每年最热月的月平均最高气温、每年最冷月的极端最低气温、每年的年降雨量、养护费用，以路面综合评价指标PQI作为输出变量[47]。韩燕华（2013）选择年平均日交通量、年平均气温、年平均降雨量作为BP人工神经网络的输入参量，将路面弯沉值和破损率作为输出变量，通过神经网络训练程序，达到建立预测模型的目的[48]。刘红遍（2015）选取路龄、养护前的车辙代表深度值、养护前路面弯沉值、面层厚度、路基干湿状态、基层回弹模量、交通量和温度湿度作为影响因素建立神经网络预测模型，并对实施养护后路面的变形值进行预测[49]。2.3本章小结本章主要介绍了两个方面的内容，一是路面使用性能评价方法，这一类方法可以帮助道路管理者了解路面使用性能的空间分布情况，从而确定需要养护的路段的具体位置；二是路面使用性能预测方法，这一类方法可以描述路面在整个使用寿命内的使用性能指标变化情况，从而帮助道路管理者了解路面使用性能的时间分布，确定需要路段的养护时间。路面使用性能评价方法，其核心在于量化路面使用性能。由于道路结构本身及其所处环境的复杂性，路面的使用性能可以从不同的角度来进行评价，比如路面结构强度，
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于α-鲁棒的普通公路养护资金分配模型研究[J]. 吴道新. 科学决策. 2016(08)
[2]公路养护资金分配方法优化研究[J]. 杨永红,晋敏,白钰,王选仓. 中外公路. 2015(04)
[3]湖南省高速公路路面使用性能衰变模型[J]. 肖金平,韦慧,赵健,李振存. 中南大学学报(自然科学版). 2015(07)
[4]乳化沥青冷再生路面性能衰变与病害特征分析[J]. 徐剑,石小培,秦永春. 公路. 2015(05)
[5]基于BP神经网络的路面使用性能预测分析[J]. 韩燕华. 土工基础. 2013(03)
[6]基于路面使用性能衰变规律的沥再生实施时机研究[J]. 曾胜,韦慧. 铁道科学与工程学报. 2011(04)
[7]沥青路面网级管理系统中资金优化模型[J]. 彭华,孙立军,陈长. 同济大学学报(自然科学版). 2010(08)
[8]基于BP神经网络的路面使用性能预测模型[J]. 汪凡,杨建喜. 中外公路. 2009(01)
[9]基于多目标遗传算法的高速公路多目标路面养护决策优化[J]. 邹国平,虞安军,黄铮. 筑路机械与施工机械化. 2007(07)
[10]利用SCE算法进行高速公路路面养护决策优化[J]. 刘军,程建川. 交通与计算机. 2006(04)
博士论文
[1]基于组合预测与模糊优化的高速公路路面养护决策研究[D]. 温胜强.大连理工大学 2009
[2]高速公路路面养护管理系统决策优化的研究[D]. 喻翔.西南交通大学 2005
硕士论文
[1]某县道网路面养护修复决策技术研究[D]. 李绍杰.华南理工大学 2017
[2]基于神经网络的高速公路沥青路面预防性养护预测模型研究[D]. 刘红遍.长安大学 2015
[3]高速公路沥青路面养护管理决策优化研究[D]. 王凯.长安大学 2014
[4]公路路面维护资金分配的优化决策研究[D]. 徐龙.上海交通大学 2013
本文编号：3075848
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
路面使用性能指标变化曲线
东南大学硕士学位论文14图2-2路面使用性能指标变化曲线路面使用性能预测方法按照其模型形式大致可被分为三类，分别是确定型模型、概率型模型以及机器学习模型，下面分别对这三种模型进行介绍。2.2.1确定型模型确定型模型指的是能够针对某项路面使用性能评价指标，能够预测其确定值的预测模型，常见的预测模型包括经验模型，力学-经验模型以及力学模型。确定型模型一般根据某一具体场景建立，如曾胜与韦慧（2011），徐剑等人（2015），肖金平等人（2015）在其文章中提出的模型[33][34][35]。图2-3路面使用性能典型衰变模式
东南大学硕士学位论文18图2-4神经网络结构示意图Okine在1999年建立的神经网络模型中选择了环境数据、交通量以及路面结构作为输入变量，以实现对于路面平整度IRI的预测，并且还在其文章中探讨了训练神经网络的学习率与动量项的不同取值[46]。汪凡等人（2009）在建立神经网络模型时考虑了6项影响因素，分别是当量轴次、路龄、每年最热月的月平均最高气温、每年最冷月的极端最低气温、每年的年降雨量、养护费用，以路面综合评价指标PQI作为输出变量[47]。韩燕华（2013）选择年平均日交通量、年平均气温、年平均降雨量作为BP人工神经网络的输入参量，将路面弯沉值和破损率作为输出变量，通过神经网络训练程序，达到建立预测模型的目的[48]。刘红遍（2015）选取路龄、养护前的车辙代表深度值、养护前路面弯沉值、面层厚度、路基干湿状态、基层回弹模量、交通量和温度湿度作为影响因素建立神经网络预测模型，并对实施养护后路面的变形值进行预测[49]。2.3本章小结本章主要介绍了两个方面的内容，一是路面使用性能评价方法，这一类方法可以帮助道路管理者了解路面使用性能的空间分布情况，从而确定需要养护的路段的具体位置；二是路面使用性能预测方法，这一类方法可以描述路面在整个使用寿命内的使用性能指标变化情况，从而帮助道路管理者了解路面使用性能的时间分布，确定需要路段的养护时间。路面使用性能评价方法，其核心在于量化路面使用性能。由于道路结构本身及其所处环境的复杂性，路面的使用性能可以从不同的角度来进行评价，比如路面结构强度，
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于α-鲁棒的普通公路养护资金分配模型研究[J]. 吴道新. 科学决策. 2016(08)
[2]公路养护资金分配方法优化研究[J]. 杨永红,晋敏,白钰,王选仓. 中外公路. 2015(04)
[3]湖南省高速公路路面使用性能衰变模型[J]. 肖金平,韦慧,赵健,李振存. 中南大学学报(自然科学版). 2015(07)
[4]乳化沥青冷再生路面性能衰变与病害特征分析[J]. 徐剑,石小培,秦永春. 公路. 2015(05)
[5]基于BP神经网络的路面使用性能预测分析[J]. 韩燕华. 土工基础. 2013(03)
[6]基于路面使用性能衰变规律的沥再生实施时机研究[J]. 曾胜,韦慧. 铁道科学与工程学报. 2011(04)
[7]沥青路面网级管理系统中资金优化模型[J]. 彭华,孙立军,陈长. 同济大学学报(自然科学版). 2010(08)
[8]基于BP神经网络的路面使用性能预测模型[J]. 汪凡,杨建喜. 中外公路. 2009(01)
[9]基于多目标遗传算法的高速公路多目标路面养护决策优化[J]. 邹国平,虞安军,黄铮. 筑路机械与施工机械化. 2007(07)
[10]利用SCE算法进行高速公路路面养护决策优化[J]. 刘军,程建川. 交通与计算机. 2006(04)
博士论文
[1]基于组合预测与模糊优化的高速公路路面养护决策研究[D]. 温胜强.大连理工大学 2009
[2]高速公路路面养护管理系统决策优化的研究[D]. 喻翔.西南交通大学 2005
硕士论文
[1]某县道网路面养护修复决策技术研究[D]. 李绍杰.华南理工大学 2017
[2]基于神经网络的高速公路沥青路面预防性养护预测模型研究[D]. 刘红遍.长安大学 2015
[3]高速公路沥青路面养护管理决策优化研究[D]. 王凯.长安大学 2014
[4]公路路面维护资金分配的优化决策研究[D]. 徐龙.上海交通大学 2013
本文编号：3075848
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