基于路面摩擦因数的冬季典型路面状态识别模型

发布时间：2018-07-14 10:16

【摘要】：为了能够有效利用现有公路养护和管理车辆,提出了基于路面摩擦因数的冬季典型路面状态监测方法。通过使用横向力摩擦因数测试仪采集连续路面摩擦因数,挖掘冬季路面摩擦因数与路面状态之间的深度对应关系,确定模型的主要计算参数;基于四分位动态差分法和线性回归法构建了路面摩擦因数与冬季典型路面状态的关系模型,并利用情形分析关联表法对该模型识别路面状态的准确性进行了验证。研究结果表明:所提出的基于路面摩擦因数的冬季典型路面状态识别的整体准确性能够达到75%以上,识别精度满足业务需求,可以实现对全路线乃至整个路网的冬季典型路面状态连续、快速、精确的监测和识别。
[Abstract]:In order to make effective use of the existing highway maintenance and management vehicles, a typical pavement condition monitoring method based on pavement friction coefficient is proposed. By using the transverse force friction coefficient tester to collect the continuous pavement friction coefficient, the depth corresponding relationship between the pavement friction coefficient and the pavement state in winter is excavated, and the main calculation parameters of the model are determined. Based on the quartile dynamic difference method and linear regression method, the relationship model between pavement friction coefficient and typical pavement state in winter is constructed, and the accuracy of identifying pavement state is verified by using the case analysis correlation table method. The research results show that the overall accuracy of typical pavement condition recognition based on pavement friction coefficient can reach more than 75%, and the recognition accuracy can meet the business needs. It can realize continuous, rapid and accurate monitoring and identification of the typical road surface state of the whole route and even the whole road network in winter.
【作者单位】： 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室;交通运输部公路科学研究院;
【基金】：“十二五”国家科技支撑计划项目(2014BAG01B01)
【分类号】：U418.6

【共引文献】

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本文编号：2121330