基于区域三维纹理特征的路面抗滑性能评估

发布时间：2021-06-20 07:39

　　为实现路面抗滑性能非接触式测量,提出应用新型区域三维纹理特征来表征沥青路面形貌构造并评估路面抗滑性能.使用便携式高分辨率三维激光扫描仪采集不同类型沥青路面纹理数据,同时使用动态摩擦系数测试仪采集其路面抗滑性能数据,并分别使用70和15 km/h时的动态摩擦系数值代表高速与低速状态下的路面抗滑性能.通过相关性分析和多元线性回归,发现路面抗滑性能与多个区域三维纹理特征参数的共同作用有关.建立前馈神经网络预测模型,使用多个区域三维纹理特征参数预测高速与低速状态下的路面抗滑性能.结果表明,区域三维纹理特征参数对动态摩擦系数测试仪在70 km/h时测得的路面抗滑性能预测能力为77%,对15 km/h时测得的路面抗滑性能预测能力为69%,证实了区域三维纹理特征参数与路面抗滑性能之间存在非线性联系. 

【文章来源】：东南大学学报(自然科学版). 2020,50(04)北大核心EICSCD

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

图2 支承率示意图

除了纹理对路面抗滑性能有着显著影响外,路面温度也同样影响着路面抗滑性能[31],因此在采集现场路面纹理图像数据的同时搜集路面温度数据.然后,通过MountainsMap?计算程序测试并获得路面区域三维纹理特征参数[22,32],再分别按照高度参数、空间参数、混合参数、体积参数、特征参数、功能参数、孤岛参数和褶皱参数进行归类.在MountainsMap?软件中可以观察到路面纹理三维特征云图,如图4所示.区域三维纹理特征参数统计信息如表2所示,其中T为路面温度.2.3 路面抗滑性能数据采集

鉴于ssk、Vmc、spd与路面摩擦系数的线性对应关系并不明显,本研究将分析对象扩展到表2所示的41个特征参数.类似地,首先进行41个特征参数与路面摩擦系数的线性相关性分析,再使用多元线性回归模型建立特征参数和路面温度数据与路面摩擦系数之间的关系式.线性相关性分析结果如图6所示,多元线性回归模型的系数如表5所示,多元线性回归的统计结果如表6所示.从图6可看出,41个特征参数与路面摩擦系数的相关系数绝对值总体不超过0.6,说明本次采集的包含路面温度数据在内的纹理特征参数与路面摩擦系数的线性相关性并不明显.从表5可以发现,该多元线性回归分析模型的P值低于0.05,说明该模型与路面摩擦系数显著相关.与三参数多元线性回归模型相比,该模型的R2有明显提升,残差平方和有明显降低,说明路面抗滑性能与多个路面区域三维纹理特征参数的共同作用有关.然而,模型的R2分别为0.57和0.67,说明该模型依然不足以解释路面抗滑性能.

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于近景摄影测量技术的沥青路面纹理实时识别系统[J]. 陈嘉颖,黄晓明,郑彬双,赵润民,刘修宇,曹青青,朱晟泽.  东南大学学报(自然科学版). 2019(05)
[2]基于人工神经网络的典型桥梁断面气动参数识别[J]. 陈讷郁,葛耀君.  土木工程学报. 2019(08)
[3]沥青路面抗滑性能研究现状与展望[J]. 黄晓明,郑彬双.  中国公路学报. 2019(04)
[4]三维表面粗糙度的表征和应用[J]. 何宝凤,魏翠娥,刘柄显,丁思源,石照耀.  光学精密工程. 2018(08)
[5]高度分布函数与自相关函数对表面粗糙度参数的影响[J]. 林炜轩,王江涌.  表面技术. 2017(01)
[6]基于机器视觉的表面粗糙度测量与三维评定[J]. 杨洁,李乐.  光学技术. 2016(06)
[7]三维表面偏斜度与陡度的规律研究[J]. 李伯奎.  计量技术. 2008(10)



本文编号：3238773