沥青混合料表面构造水平及分布特性预测模型

陈 德 韩 森 苏 谦 漆 祥

(1西南交通大学土木工程学院, 成都 610031)(2西南交通大学高速铁路线路工程教育部重点实验室, 成都 610031)(3长安大学公路学院, 西安 710064)(4长安大学特殊地区公路工程教育部重点实验室, 西安 710064)

沥青混合料表面构造水平及分布特性预测模型

陈 德1,2,4韩 森3,4苏 谦1,2漆 祥3

(1西南交通大学土木工程学院, 成都 610031)(2西南交通大学高速铁路线路工程教育部重点实验室, 成都 610031)(3长安大学公路学院, 西安 710064)(4长安大学特殊地区公路工程教育部重点实验室, 西安 710064)

为了在设计阶段评价和预测沥青混合料表面构造水平及其分布特性,运用提出的沥青混合料表面构造水平及分布特性二维图像测试方法，测试了具有不同设计参数的沥青混合料不同波长处的表面构造水平.研究了设计参数对沥青混合料表面构造水平的影响规律, 结果表明, 随着空隙率、集料粒径的增大，沥青混合料表面构造特征波水平值增大；而随着沥青饱和度、集料级配分形维数，及截面上单位面积内集料方向角正弦值、集料规则度、集料间接触长度的增加，沥青混合料表面构造特征波水平值降低.在此基础上，建立了基于设计参数的沥青混合料表面构造水平及分布特性预测模型,并通过试验检验了该预测模型的准确性，结果表明该模型可准确预测沥青混合料表面构造水平及其分布特性.

道路工程;沥青混合料;表面构造;图像处理;预测模型

路面表面构造水平及分布特性直接影响路面抗滑降噪性能[1],而现行规范中规定的沥青混合料设计方法基本属于体积设计法范畴,未涉及沥青混合料表面抗滑性能及噪声水平,难以适应现代社会对路面行车安全及环保低噪声的要求[2]．因此,实现基于抗滑降噪性能的沥青混合料优化设计,能有效提高路面抗滑降噪性能．而建立依据设计参数的沥青混合料表面构造水平及分布特性预测模型,是实现基于抗滑降噪性能沥青混合料优化设计的重要组成部分和前提条件[3]．

本文运用提出的基于二维图像处理技术的沥青混合料表面构造水平及分布特性测试方法,测试具有不同设计参数的沥青混合料表面构造水平及分布特性，得到了影响表面构造特性的沥青混合料中空隙、集料及沥青胶浆3组成部分的关键设计参数;分析沥青混合料3组成部分对其表面构造水平的影响程度．在此基础上,建立沥青混合料表面构造水平及分布特性预测模型,为实现基于抗滑降噪性能的沥青混合料优化设计提供理论基础．

1 基于二维图像处理技术的沥青混合料表面构造水平及分布特性测试方法

依据文献[4]规定,沥青路面表面构造按波长可分为微观构造、宏观构造、大构造和巨观构造4类．其中大构造和巨观构造可通过严格控制施工质量及减少或消除工后路基不均匀沉降,来减轻对路面行车舒适性的影响．对于沥青路面抗滑、降噪性能影响较大的微观构造和宏观构造,主要取决于沥青混合料表面构造水平及分布特性．具有相同表面构造整体水平的2种沥青混合料,其表面构造分布特性可能完全不同,如图1(a)所示．当车辆行驶在图1(a)所示的2种沥青混合料铺筑的路面上时,产生的轮胎/路面接触摩擦阻力及噪声水平并不相同[5-6]．因此准确客观地测试评价沥青混合料表面构造水平及其分布特性是目前亟待解决的问题．

本文根据二维图像处理技术,研发了价格低廉、易于推广的沥青混合料表面构造测试法(2-dimension image texture analysis method,2D-ITAM)[5],如图1(b)、(c)所示．2D-ITAM的详细介绍见文献[5]．

2D-ITAM测试系统运用图像处理技术,从沥青混合料断面扫描图像中识取混合料表面构造线[5];然后依据ISO 13473-4[7]中的规定,通过下式计算一定波长范围内的沥青混合料表面构造水平指标LTX,i-j:

(1)

式中,LTX,m为不同波长处的沥青混合料表面构造水平指标;m,i,j分别为波长．本文分别计算能够表征沥青混合料表面微观构造和宏观构造水平及其分布特性的指标LTX,0.13-0.5和LTX,0.5-31.5．其中,LTX,0.13-0.5表示波长范围为0.0125～0.5 mm的沥青混合料表面构造水平指标,覆盖了ISO 134873-2[4]中规定的路面表面微观构造的大部分波长范围;LTX,0.5-31.5表示波长范围为0.4～50 mm的沥青混合料表面构造水平指标,覆盖了ISO 134873-2[4]中规定的路面表面宏观构造的全部波长范围．

(a) 表面构造分布特性

(b) 2D-ITAM测试硬件系统

(c) 2D-ITAM分析软件操作界面

2 试验设计

从沥青混合料断面扫描图像(见图2)可以发现,影响沥青混合料表面构造特性的主要因素有空隙(尤其是开口空隙)、集料及沥青胶浆3部分．

图2 沥青混合料断面扫描图像

因此,本研究通过改变集料、沥青及施工等设计参数,实现对沥青混合料中空隙、集料及沥青胶浆特性的改变,期望得到较大的表面构造分布范围．试验时选取工程中常用的密实型及多孔型沥青混合料:沥青混凝土混合料(AC)和开级配磨耗层沥青混合料(OGFC)．详细的试验设计方案见表1和表2．

表1 沥青混凝土(AC)混合料试验设计方案

表2 开级配沥青碎石(OGFC) 混合料试验设计方案

采用《公路工程沥青及沥青混合料试验规程》(JTG E20—2011)中规定的方法拌制沥青混合料;然后用小型钢轮压路机碾压成型测试试件,如图3所示;并钻取芯样,测试沥青混合料试件的体积指标．

(a) 第1步

(b) 第2步

(c) 第3步

(d) 第4步

(e) 第5步

(f) 第6步

(g) 第7步

(h)第8步

将沥青混合料试件切割并扫描得到断面图像,采用2D-ITAM测试沥青混合料表面构造水平及分布;并运用沥青混合料内部结构分析软件iPas[8]测试获取表征沥青混合料内部集料及沥青胶浆特性．在获取了各种沥青混合料的体积、内部结构及表面构造等指标后,进行沥青混合料中空隙、集料及沥青胶浆3部分表征参数的选取,并建立沥青混合料表面构造水平及分布预测模型．

3 沥青混合料关键设计参数选取

由沥青混合料表面构造水平随波长的变化图(见图4)可得,不同波长处的表面构造水平不同,即不同波长处的构造水平对沥青混合料表面构造整体水平的贡献不同．最大表面构造水平LTX,ch对应的波长值对沥青混合料表面构造整体水平的贡献最大,故最能代表相应沥青混合料的表面构造波长特性,因此将其称为沥青混合料表面构造特征波长[3]．由沥青混合料表面构造特征波长处向两边搜索,直至求取表面构造能量水平下降50%以内的全部波长范围,也就是从特征波长处开始分别向短波段和长波段求取比特征波长处表面构造水平小3 dB以内的所有波长(图4中框内的所有波长);然后将该范围内所有波长处的沥青混合料表面构造水平叠加在一起,得到表征沥青混合料表面构造整体水平特性的特征波水平,详见文献[3]．

图4 沥青混合料表面构造特征波长及特征波水平

为了选取合理的沥青混合料关键设计参数,分别将影响沥青混合料表面构造水平的空隙、集料及沥青胶浆这3部分表征参数与表面构造特征波水平进行相关性分析,结果如图5所示．

(a) 空隙率和沥青饱和度

(b) 集料级配分形维数及90%通过率处的集料粒径

(c) 100 cm2内集料方向角正弦值及规则度值总和

(d) 集料接触长度总和

4 预测模型建立

4.1 不同波长处沥青混合料各组成部分对其表面构造影响分析

(2)

式中,LTX(λi)为采用2D-ITAM测得波长λi处的表面构造水平, dB;D90是指90%通过率处对应的集料颗粒粒径, mm;c1,c2,c3及c4分别为分析模型的回归系数,见表3．

为了验证多项式回归分析模型(2)的可靠性,分别对各级表面构造倍频程中心频率对应波长处的表面构造水平回归模型进行统计学显著性检验,即相关系数检验、回归方程F检验及回归系数t检验．

表3 不同波长处的回归系数值及相应t检验值

注:t1,t2,t3,t4分别为分析模型回归系数c1,c2,c3,c4的检验值；t0.025(55)为标准临界值.

首先,由相关系数检验计算得到各级表面构造倍频程中心频率对应波长处的沥青混合料中,空隙、集料及沥青胶浆这3部分关键设计参数和表面构造水平之间的相关系数r2,如表4所示．

表4 不同波长处的回归方程F检验及相关系数值

由表4可得,各级表面构造倍频程中心频率对应波长处的相关系数r2值均较大,说明按式(2)的多项式回归模型得到的回归拟合程度良好．由回归方程F检验及回归系数t检验计算可得,各级波长处沥青混合料3个关键设计参数与其表面构造水平之间回归模型的F检验值远大于标准临界值F0.025(3, 55),说明不同波长处基于式(2)建立的回归分析模型是显著的;且不同波长处回归模型中回归系数的t检验值大于标准临界值t0.025(55)(见表3),说明不同波长处基于式(2)建立的回归分析模型中各回归系数是显著的,即沥青混合料中空隙、集料及沥青胶浆对其表面构造水平均有较大程度的影响．

4.2 沥青混合料表面构造水平随波长分布预测模型

虽然上述沥青混合料设计参数与表面构造水平之间的回归分析模型(2)具有良好的可靠度;但该回归模型未能体现出沥青混合料表面构造随波长的分布特性．而具有相同表面构造整体水平(平均断面构造深度MPD值相同)的2种沥青混合料,其表面构造分布特性可能完全不同(见图1(a)),当车辆行驶在此2种沥青混合料铺筑的路面上产生的轮胎/路面接触摩擦阻力及噪声水平也不尽相同[2,6,13-14];且由图4可得不同波长处的沥青混合料表面构造水平不同．因此,为了实现基于表面抗滑降噪功能的沥青混合料优化设计,需要建立沥青混合料表面构造水平随波长的分布特性预测模型．

依据沥青混合料表面构造水平LTX,m的计算公式[5],选取代表表面宏观构造上限的倍频程中心频率处的波长31.5 mm作为标准波长λ0．λ0表征波长在25～50 mm范围内的表面宏观构造水平．然后对各级表面构造倍频程中心频率处的波长与λ0的比值取对数,在回归模型(2)的基础上,建立基于设计参数的沥青混合料表面构造水平及分布特性预测模型,即

(3)

式中,λ为各级表面构造倍频程中心频率处的波长, mm;a1,a2,～,a8分别为预测模型系数．

为了得到基于设计参数的沥青混合料表面构造水平及分布特性预测模型中相应的系数值,本文将各级表面构造倍频程中心频率对应波长处采用2D-ITAM测得的表面构造水平,与使用该模型(3)计算得到的表面构造水平之间的误差平方和最小作为计算求解目标,运用自适应的Levenberg-Marquardt[15]数值计算法,求解模型(3)中相应的系数值，得到的系数如表5所示．

表5 预测模型参数值

5 预测模型准确性检验

实际工程生产中,由于受原材料等条件的限制,沥青混合料设计时,可调节的主要参数为集料级配、油石比及压实温度．因此,为了检验预测模型(3)的准确性,本文选取固定的集料最大公称粒径为13.2 mm,通过改变沥青混合料类型、集料级配、油石比及压实温度(见表6),期望得到较大的表面构造分布范围．

采用《公路工程沥青及沥青混合料试验规程》(JTG E20—2011)中规定的车辙板成型方法,成型车辙板,钻取芯样,测试体积指标;并切割扫描试件,得到沥青混合料断面扫描图像．使用2D-ITAM[5]测试各级表面构造倍频程中心频率对应波长处的表面构造水平．由于室内试验试件尺寸的限制,此处只考虑对沥青混合料表面抗滑降噪性能影响较大的宏观构造和微观构造水平,测试倍频程中心频率对应波长为0.13～31.50 mm范围内各级波长处的表面构造水平;并运用分析软件iPas[8]等测试获得沥青混合料的3个关键设计参数,使用预测模型(3)预测各级表面构造倍频程中心频率对应波长处的沥青混合料表面构造水平．将由2D-ITAM测得的各级表面构造倍频程中心频率对应波长处的表面构造水平与使用模型(3)计算得到的表面构造水平进行相关性分析,结果如图6所示．

表6 预测模型准确性验证试验设计方案

图6 沥青混合料表面构造水平预测与实测值相关性分析

由图6可得,基于模型(3)预测得到的各级表面构造倍频程中心频率对应波长处的表面构造水平与运用2D-ITAM实测值之间的回归系数R2adj为0.89,且t检验p值为4.22×10-17,远小于1.0×10-4;同时回归趋势线与45°对角线吻合程度良好．这充分说明基于模型(3)预测得到的各级表面构造倍频程中心频率对应波长处表面构造水平与2D-ITAM法实测值之间具有良好的相关性．因此可得,采用预测模型(3)可以很好地预测和评价不同波长处沥青混合料表面构造水平及分布特性．

6 结论

1) 通过分析沥青混合料中空隙、集料及沥青胶浆与表面构造特征波水平之间的相关性,提出了影响表面构造特性的沥青混合料中空隙、集料及沥青胶浆的关键设计参数.

2) 研究了各级表面构造倍频程中心频率对应波长处沥青混合料3组成部分对其表面构造水平的影响程度,建立了基于设计参数的沥青混合料表面构造水平及分布特性预测模型,并运用Levenberg-Marquardt数值计算法,求得了模型中相应的系数值.

3) 通过对比分析该表面构造预测模型所得各级表面构造倍频程中心频率对应波长处的表面构造水平与2D-ITAM实测值,得出该模型可以很好地预测和评价不同波长处的沥青混合料表面构造水平及分布特性.

References)

[1]车勇. 轮胎噪声的预测方法与试验研究及优化设计[D]. 武汉: 武汉理工大学机电工程学院, 2010.

[2]周富强, 杨群, 郭忠印,等. 橡胶砂改性沥青混凝土力学与降噪性能研究[J]. 建筑材料学报, 2007, 10(4): 418-423. DOI: 10.3969/j.issn.1007-9629.2007.04.008． Zhou Fuqiang, Yang Qun, Guo Zhongyin, et al. Study on mechanical and noise reduction performance of crumb rubber modified asphalt concrete [J].JournalofBuildingMaterials, 2007, 10(4): 418-423. DOI: 10.3969/j.issn.1007-9629.2007.04.008．(in Chinese)

[3]陈德. 沥青混合料表面构造图像评价方法及抗滑降噪性能预测研究[D]. 西安:长安大学公路学院,2015.

[4]International Organization for Standardization. ISO 13473-2 Characterization of pavement texture by use of surface profiles — Part 2: Terminology and basic requirements related to pavement texture profile analysis [S]. Geneva, Switzerland: International Organization for Standardization, 2002.

[5]Chen D, Roohi Sefidmazgi N, Bahia H. Exploring the feasibility of evaluating asphalt pavement surface macro-texture using image-based texture analysis method [J].RoadMaterialsandPavementDesign, 2015, 16(2): 405-420. DOI:10.1080/14680629.2015.1016547.

[6]Losa M, Leandri P, Bacci R. Empirical rolling noise prediction models based on pavement surface characteristics [J].RoadMaterialsandPavementDesign, 2010, 11(1): 487-506. DOI:10.1080/14680629.2010.9690343.

[7]International Organization for Standardization. ISO 13473-4 Characterization of pavement texture by use of surface profiles—Part 4: Spectral analysis of texture profiles [S]. Geneva, Switzerland: International Organization for Standardization, 2008.

[8]Coenen A. Image analysis of aggregate structure parameters as performance indicators of rutting resistance [D]. Madison, USA: University of Wisconsin-Madison, 2011.

[9]Weibull W. A statistical distribution function of wide applicability [J].JournalofAppliedMechanics, 1951, 18: 293-297.

[10]Mandelbrot B B.Thefractalgeometryofnature[M]. New York, USA: Freeman Press, 1982:55-92.

[11]Wang L B.Mechanicsofasphalt:Microstructureandmicromechanics[M]．New York, USA: Mc Graw-Hill professional, 2011.

[12]Sefidmazgi N R. Hot mix asphalt design to optimize construction and rutting performance properties [D]. Madison,USA: University of Wisconsin-Madison, 2013.

[13]Marquardt D W. An algorithm for least-squares estimation of nonlinear inequalities [J].JournaloftheSocietyforIndustrialandAppliedMathematics, 1963, 11(2): 431-441. DOI:10.1137/0111030.

[14]丛卓红, 王莎,郑南翔,等. 抗滑降噪型隧道沥青混合料设计[J]. 中国公路学报,2012, 25(4): 36-42. Cong Zhuohong, Wang Sha, Zheng Nanxiang, et al. Asphalt mixture design with anti-skidding and low noise performance in tunnel pavement [J].ChinaJournalofHighwayandTransport, 2012, 25(4): 36-42. (in Chinese)

[15]Rajaei M, Sefidmazgi N, Bahia H. Establishment of relationship between pavement surface friction and mixture design properties [J].TransportationResearchRecord:JournaloftheTransportationResearchBoard, 2014, 2457: 114-120. DOI:10.3141/2457-12.

Prediction model of level and distribution of HMA surface texture

Chen De1,2,4Han Sen3,4Su Qian1,2Qi Xiang3

(1School of Civil Engineering,Southwest Jiaotong University, Chengdu 710064, China)(2Key Laboratory of High-Speed Railway Engineering of Ministry of Education, Southwest Jiaotong University, Chengdu 710064, China)(3Highway School,Chang’an University, Xi’an 710064, China)(4Key Laboratory for Special Area Highway Engineering of Ministry of Education,Chang’an University, Xi’an 710064, China)

To evaluate and predict the level and distribution of hot mixed asphalt (HMA) surface texture at design stage, the level of the surface texture at different wavelengths of HMA with different design parameters is tested by using the proposed 2D image texture analysis method (ITAM). The influence law of design parameters to the HMA surface texture is studied. The results show that the level of characteristic wavelength of surface texture is improved as the air voids, aggregate size increase. However, it decreases with the increased voids filled with asphalt, fractal dimension of aggregate gradation, and sine of aggregate direction angle, regularity of aggregate, contacting length of aggregate in unit area of mixture section. On this basis, a prediction model of the level and distribution of HMA surface texture based on the design parameters is established. Experiments are designed to test the accuracy of the prediction model, and the results indicate that the model is a powerful and robust tool in predicting the level and distribution of HMA surface texture.

highway engineering; hot mixed asphalt(HMA) mixture; surface texture; image analysis; prediction model

10.3969/j.issn.1001-0505.2017.03.030

2016-09-01. 作者简介: 陈德(1989—),男,博士,讲师, chendelu435@163.com．

国家自然科学基金面上资助项目(51578076,5178467)、中央高校基本科研业务费科技创新资助项目(2682016CX009)、中央高校基本科研业务专项费“特殊地区公路工程教育部重点实验室”开放基金资助项目(310821171103)．

陈德,韩森,苏谦，等.沥青混合料表面构造水平及分布特性预测模型[J].东南大学学报(自然科学版),2017,47(3):599-606.

10.3969/j.issn.1001-0505.2017.03.030.

U418.1

A

1001-0505(2017)03-0599-08