沥青路面温度预测模型及应用
沥青混凝土冻断温度_概述说明以及解释
沥青混凝土冻断温度概述说明以及解释1. 引言1.1 概述本文旨在对沥青混凝土冻断温度进行概述、说明和解释。
沥青混凝土是一种常用的道路材料，而其在低温环境下存在冻胀裂缝的风险。
因此，了解和掌握冻断温度及其影响因素对于保障道路工程的质量和安全具有重要意义。
1.2 文章结构本篇文章共分为5个主要部分。
首先是引言，介绍论文围绕的主题以及文章的目的和结构。
接下来将侧重讨论沥青混凝土冻断温度的定义、测量方法以及影响因素；然后进一步探究冻断温度与沥青混凝土性能之间的关系，并分析考虑冻断温度在工程应用中的必要性；之后将研究沥青混凝土冻断温度变化规律及其控制方法；最后对整篇文章进行总结并展望未来关于沥青混凝土冻断温度研究领域的发展方向。
1.3 目的本文旨在全面介绍并阐述沥青混凝土冻断温度的相关知识。
通过对冻断温度定义、测量方法以及影响因素等方面的探讨，揭示沥青混凝土性能与冻断温度之间的关系，并分析工程应用中考虑冻断温度的必要性。
此外，进一步研究沥青混凝土冻断温度变化规律及其控制方法，以期提供理论指导和技术支持，从而保障道路工程在低温环境下的安全可靠性。
文章结尾将总结目前对沥青混凝土冻断温度研究所取得的成果，并展望未来在该领域可以进一步开展的研究方向。
2. 沥青混凝土冻断温度的定义与测量方法2.1 冻断温度的定义沥青混凝土冻断温度指在低温环境下，当沥青混凝土由于季节性气候变化或其他原因而遭受冻结时，其强度开始迅速下降并最终产生破裂的温度。
它是评估沥青混凝土抗冻性能的重要指标之一。
2.2 冻断温度的测量方法为了准确测量沥青混凝土冻断温度，常用以下两种方法：首先是TMF(Thermal Mechanical Fatigue)试验法。
这种方法通过在低温条件下对制备好的试样进行加热和冷却循环来确定冻断温度。
具体步骤包括：将试样置于恒定载荷下，在低温环境中加热至高于冻点，并记录试样收缩、变形等参数。
随后，逐渐降低试样温度直至观察到裂纹形成并记录裂纹出现时所对应的温度。
沥青混凝土路面施工方案之温度控制与热拌技术应用
沥青混凝土路面施工方案之温度控制与热拌技术应用在道路建设中，沥青混凝土路面广泛应用于城市道路、高速公路以及机场跑道等场所。
在沥青混凝土路面施工过程中，温度控制及热拌技术的应用对确保路面质量、提高工程效益至关重要。
本文将围绕温度控制与热拌技术在沥青混凝土路面施工中的应用进行论述。
一、温度控制方案1. 环境温度监测在沥青混凝土路面施工过程中，环境温度是影响施工质量的关键因素之一。
首先，施工前应对施工现场的环境温度进行监测，确保施工温度符合设计要求。
同时，也需要注意监测施工过程中的环境温度变化，及时进行调整和控制。
2. 沥青温度控制沥青温度对于混凝土路面的质量和性能起着至关重要的作用。
在施工过程中，应根据环境温度、沥青种类和路面设计要求等因素，合理控制沥青的温度。
可采用预热设备对沥青进行预热，确保其在施工过程中的温度稳定性和一致性。
3. 骨料温度控制骨料的温度直接影响着沥青混凝土的质量和稳定性。
在施工前，应对骨料的温度进行监测，并采取相应措施进行调整。
同时，也需要注意骨料的储存和保温，防止受到外界温度的影响。
4. 摊铺温度控制摊铺温度是路面施工中最关键的环节之一。
应根据沥青混凝土类型、工程要求和环境条件等因素，合理控制摊铺温度。
摊铺机的温度控制装置应准确灵敏，能够随时进行温度调整，确保摊铺质量。
二、热拌技术的应用1. 热拌设备的选择热拌设备是在沥青混凝土路面施工中必不可少的设备之一。
在选择热拌设备时，需要考虑设备的规格、型号和生产能力等因素，确保能够满足施工的需求。
同时，也需要选择具有温度控制功能的热拌设备，确保沥青混凝土的质量。
2. 热拌过程的控制热拌过程是指将沥青和骨料进行充分混合的过程。
在热拌过程中，需要严格控制沥青和骨料的温度，保持其稳定性和一致性。
同时，还需要严格控制热拌时间和搅拌速度，确保混合物的均匀性和质量。
3. 路面浇筑和压实热拌完成后，需要将混合物快速摊铺在路面上，并进行压实。
在摊铺过程中，需要控制摊铺速度和温度，确保沥青混凝土的厚度和密实度。
沥青路面弯沉测定值温度修正的研究
情况
。
其解 不 再 是 双 解 而 是 唯 一 的
,
如图
右面
我 国 公 路 柔 性路 面 设 计 规 范 中弯 沉 沮 度 修
的两 根 直线 所示
以 此 来 推 算 沥 青 层 的 平均 温
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,
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即 随 着 路 表 温 度加 前
,
层 内某 一 深 度 处 的 温 度 不 变 或 很 少
不 能 准 确地 推 算 沥 青 层 的平 均 温 度 外
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及
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指南 中所 用 的 弯 沉 温 度 修正 方 法 的 主 要 问 题
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・
换 算 成 标准 温 度 下 的 弯 沉
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沥青路面温度预测模型及应用
以往曾由９ 个试验路段测得数据回归出温度预 测模型公式。该公式使用参数有路表温度及测量时
间、 测量时前 ５ 平均气温和待预测点深度。现在该 ｄ 原始模型基础上利用第二轮试验 ２ ５个试验路段 的
数据 回归新 的系数 。 由新数 据 回归 的温度预 测公式
如下 ：
时两者能较好吻合 ， 见图 ３ 。
据进行分析。由于不 同的温度测量均具独立性 ， 因 而需对其进行 比较 ， 以分析其中可能存在的误差。
（ ） 工记 录温度 与 机测 温度 比较 １人 分析 数 据 发现 两 种 温度 存 在差 异 ， 除数 据 处理 误 差外 ， 工记 录数据 有时 有 明显错误 。为此 ， 人 将二 者 数据 中对 应 数 值 差小 于 ５ 的数 据 再 作 比较 ， ℃ 此
放人其中。人工记录弯沉测试时各孔内的温度。
Ｓ Ｐ 目共进行了两轮试验 ， Ｍ 项 分别在 １９ ． ～ ９４ ３ １９ ． ９ ５５和 １９ ． １９ ．０完成 ， ９５７— ９６ １ 其试验路段覆盖 了美国大部分地区及加拿大部分地区。两轮试验存 在明显差别 ： 第二轮试验数据更新 ， 其试验路段更靠 近南部 ， 所测路 面厚度均大于 １ｅ 第一轮试验则 ０ｍ， 有三处小于 １ｅ ０ｍ。本文用第一轮数据建立模 型， 第
再 乘 以 ２ｒ ，弧度 。 ｒ 上 述公 式 跟原 始 模 型 相 比系数 有 很 大不 同 ， 原
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・
６・ ６
北 方 交 通 商标的红外线温 度计本 身也 存在量 测差异 ， 只有 Ｒ ｙ ｃ Ｒ 测量的数据跟实际符合较好。因此用调 ａｔ ｅＩ 整 标定后 的 Ｒ ｙｅ Ｒ数 据 回归预 测模 型 。 ａｔ Ｉ ｃ
３ 温度预 测模 型
沥青路面高温温度场的经验预估模型
沥青路面高温温度场的经验预估模型
一、背景介绍
沥青路面是目前常见的道路铺设材料之一，但是在高温季节，沥青路面温度往往会超过50℃，这会对路面的性能和使用寿命产生不利影响。
因此，对沥青路面高温温度场进行研究，具有重要的现实意义。
二、研究内容
本研究基于实测数据，建立了沥青路面高温温度场的经验预估模型。
模型考虑了沥青路面的各种因素，包括路面材料、气象因素、交通流量等，并采用统计学方法进行数据处理和建模。
模型的主要输入参数包括：
外界气象因素：如空气温度、相对湿度、风速等。
路面材料参数：如沥青混合料类型、厚度、热传导系数等。
交通流量：路面上行驶车辆的数量、车速等。
模型的主要输出参数是路面温度场，包括路面表层温度、底部温度、混凝土基层温度等。
三、研究结果
经实测数据验证，本研究建立的沥青路面高温温度场经验预估模型预测精度高，可用于实际工程中的路面温度场预测和设计计算。
四、应用价值
提高路面设计和施工的精度和可靠性。
优化路面材料的选择和使用，降低施工成本和维护成本。
提高路面的耐久性和使用寿命，减少路面病害和事故发生的可能性。
对于城市交通管理和路况预警等方面具有重要意义。
五、总结
本研究建立的沥青路面高温温度场的经验预估模型可用于预测路面温度场，并能提高路面设计和施工的精度和可靠性，具有重要的应用价值。
在未来的研究中，可以考虑将模型应用到
其他气候条件下的路面温度场预测中，以拓展其应用范围和提高其预测精度。
沥青路面温度场的预估模型
预测值的对比表明， 预估模型具有广泛的适应性和较高的预测精度．
关键词 ： 沥青路 面；温度场 ； 预估模 型 ； 区差 异 地
中图分 类号 ： ４ ６ ２ ７ Ｕ １ ． １ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：０ ５ ２ ３—３ ４ ２ ０ ）４ ０８ —０ ７Ｘ（０ ６ ０ ４ ０ ４
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第 ３ 卷第 ４ ４ 期
２０ ０ ６年 ４月
同 济 大 学 学 报 （ 然 科 学 版） 自
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宁波典型天气的沥青下垫面日极值温度预测
宁波典型天气的沥青下垫面日极值温度预测邹晓翎;杨琴;廖志高【摘要】根据宁波地区气象观测站的气象要素和沥青下垫面的温度观测资料,利用多元线性逐步回归方法,得到了晴天、少云、多云和阴雨天气条件下沥青下垫面的日最高温度、最低温度与气象要素特征值的多元回归模型.结果表明:晴天、少云、多云和阴雨天沥青下垫面的日最高温度主要与日最高气温、日太阳总辐射和日平均风速相关;日最低温度与日最低气温线性相关.经检验,模型的预测温度与实测温度相关系数平方在0.91～0.98之间.预测模型对宁波地区沥青层结构物表面的极值温度预估具有一定的参考价值.【期刊名称】《华东交通大学学报》【年(卷),期】2010(027)002【总页数】5页(P24-28)【关键词】温度场;沥青下垫面;典型天气;日最高温度;日最低温度;预测模型【作者】邹晓翎;杨琴;廖志高【作者单位】同济大学道路与交通工程教育部重点实验室,上海,201804;西南石油大学建筑工程学院,四川,成都,610500;民航专业工程质量监督总站,北京,100007【正文语种】中文【中图分类】TU119随着城市化进程的快速发展，城市的钢筋混凝土建筑、沥青路面部分地取代了以往的自然状态下垫面的性质，也影响了太阳辐射的吸收，进而导致区域性的城市小气候环境发生明显变化[1]。
下垫面表面温度既表征太阳辐射与大气对地表的作用，也表征地表表层自身的热性质，包括陆地地表类型、水分情况与水热收支特征等[2]。
研究沥青下垫面的温度特征值的日变化对城市热岛效应、辐射平衡、道路温度场模拟及验证具有重要意义。
国内外许多学者利用气象要素分析并得出相应的统计模型推测沥青下垫面温度的特征值[3-5]，但其从预测结果的精度来看并不能达到令人满意的效果。
为提高预测精度，应将下垫面温度与气象资料分地区、分天气情况进行统计分析，找出适用于该地区下垫面的温度预估模型。
本文利用2008年3月至2009年5月时段内，宁波地区气象观测站的气象要素和沥青下垫面的表面温度观测资料，利用多元逐步回归方法定量分析了各种沥青下垫面的日极值温度与气象要素特征值之间的关系，建立以气象站资料预测宁波地区沥青下垫面极值温度的经验回归模型，研究结果对于辐射平衡分析和路面温度场研究具有一定的参考价值。
道路路面性能预测.
4.使用性能预测模型与方法
灰色理论的预测方法
可行性分析：对于路面使用性能预测系统而言 ,路面使用性能 的历史数据是己知的，影响路面性能的交通因素、气候因素、 工程因素等又是不确定的，导致路面使用性能变化速率的不 确定性，符合灰色系统的特征，因此可以采用灰色系统的预 测理论与方法分析研究路面使用性能的发展变化规律。
式中：PCI、PQI、SSI、SRI都以百分制记, 为相应单项评价指标权重
4.使用性能预测模型与方法
确定性模型
经验模型 力学—经验模型 时间序列法
不确定性模型
概率模型：马尔可夫概率预测 贝叶斯概率预测 灰色理论的预测方法 人工智能：神经网络预测 遗传算法预测
4.使用性能预测模型与方法
灰色理论的预测方法
4.使用性能预测模型与方法
马尔科夫概率预测方法
路面性能预测分析：马尔可夫概率预测模型的核心内容是转 移概率矩阵，对一个具体路网而言，不同路面结构、不同交 通水平、不同路龄的路面具有不同的使用性能衰变特征，其 转移概率矩阵也是不同的。
5.使用性能预测方法应用实例
灰色系统预测+马尔可夫概率预测的应用实例
沥青路面： 水泥路面： 式中： SV——平均坡度变化； C——路面裂缝面积， P——修补面积 RD——车辙平均深度，cm
；
3.性能评价指标
养护管理指数MCI （日本）
养护管理指数MCI是日本在20世纪80年代初建立的基于道路管理者的路 面使用性能评价模型,采用多元回归分析技术建立了MCI与道路平度、路面裂 缝情况、车辙等因素之间的非线性关系,MCI的取值范围为0-10。 MCI模型中 路面平整度因素影响较小，侧重从道路管理者的角度出发,主要通过路面破损 状况和车辙来反映道路行驶质量和服务水平的一项评价指标。
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沥青路面温度预测模型及应用张 阳(铁道第三勘察设计院公路分院,天津300251)摘 要 介绍采用LTPP项目中S M P分项目所测数据分析、回归得到的沥青路面内部温度预测模型、弯沉及弯沉盆参数与温度的关系,目的是通过测量路表温度估计路面内部温度,并对常温下测得的弯沉、弯沉盆参数进行温度调整。
关键词 沥青路面 温度 预测模型 弯沉 弯沉盆1 概 述沥青路面面层材料属温度敏感性材料,评价路面的指标都需要考虑路面温度的影响。
例如,评价沥青路面性能的弯沉指标在同一地点不同温度下的测值就存在较大差异。
路面温度是指路面代表温度,通常指沥青层上、中、下三层的平均温度。
目前,直接快速、无损测量路面内部温度仍存在困难,为此通常使用间接方法获得路面内部温度。
以往曾研究过用实测数据回归得到的路面温度预测模型,通过测量路表温度来预测路面内部温度。
但受试验范围的局限,其模型适用范围较小,而且预测误差较大。
本文介绍在上述模型基础上利用美国联邦公路局LTPP项目中SMP(Seasona lM onitori n g Pr ogra m)项目广泛收集的数据建立的路面温度预测模型,并通过对测量中及公式中参数影响因素的分析对模型进行调整。
作为应用,利用预测的温度建立了温度和弯沉及弯沉盆参数的关系,得到了弯沉、弯沉盆参数的温度调整系数计算公式。
2 数据收集与处理2.1 数据介绍SMP项目共进行了两轮试验,分别在1994.3~ 1995.5和1995.7~1996.10完成,其试验路段覆盖了美国大部分地区及加拿大部分地区。
两轮试验存在明显差别:第二轮试验数据更新,其试验路段更靠近南部,所测路面厚度均大于10c m,第一轮试验则有三处小于10c m。
本文用第一轮数据建立模型,第二轮数据对进行模型检验。
利用S M P的数据主要有路面温度(路表及内部)、气温和弯沉数据,附加数据有路面类型、层厚、纬度及高程数据等。
S M P的温度数据有以下四种:(1)气温气温由每个站点内的气象站测得,每分钟记录一次,最后保存结果为每小时均值。
(2)机测沥青温度在面层上、中、下各放置1个热敏器(如图1示),试验路段设备每分钟记录一次各热敏器读数,保存值也为每小时均值。
图1安置于沥青中的热敏器(3)人工记录的沥青温度如图2所示,在面层钻三个小孔,分别位于面层上、中、下位置,孔底灌入12mm乙二醇,华氏温度计放入其中。
人工记录弯沉测试时各孔内的温度。
图2 人工温度测量孔(4)路表温度(I R)F W D试验车上安装一红外线温度计,弯沉测量时的路表温度保存于弯沉数据文档里。
由于两种沥青温度与路表温度的测量并不同65第4期 北方交通步,因此测温时同时记录了测温的时间,以内插出相同时间的温度。
与此相仿,也记录了热敏器及人工温度孔的深度,以内插得出所需深度的温度。
2.2数据分析处理首先,用计算机程序对上述需要内插的数据做内插处理,并建立所有数据的数据库。
其次是对数据进行分析。
由于不同的温度测量均具独立性,因而需对其进行比较,以分析其中可能存在的误差。
(1)人工记录温度与机测温度比较分析数据发现两种温度存在差异,除数据处理误差外,人工记录数据有时有明显错误。
为此,将二者数据中对应数值差小于5的数据再作比较,此时两者能较好吻合,见图3。
图3 人工记录温度与机测温度比较故只将二者对应数值差小于5的路面内部温度数据作为回归模型使用。
(2)人工记录温度与路表温度比较图4 人工记录温度与I R路表温度比较图4可以看出,两个试验路段的图象形状相同,但斜率和截距不同,其原因是不同F W D的红外线温度计使用的标定值不同。
因此需要恢复F W D文档里的I R记录并调整标定值。
除标定因素外,不同商标的红外线温度计本身也存在量测差异,只有Raytec I R测量的数据跟实际符合较好。
因此用调整标定后的Raytec I R数据回归预测模型。
3 温度预测模型3.1模型建立以往曾由9个试验路段测得数据回归出温度预测模型公式。
该公式使用参数有路表温度及测量时间、测量时前5d平均气温和待预测点深度。
现在该原始模型基础上利用第一轮试验25个试验路段的数据回归新的系数。
由新数据回归的温度预测公式如下:T d=2.8+0.894!I R+[log(d)-1.5]![-0. 540!I R+0.770!(5-day)+3.763!si n(hr-18)]+[si n(hr-14)]!(0.474+0.031!I R)(1)其中:T d:路面d深度处的温度,I R:红外线温度计所测路表温度值,log:以10为底的对数d:预测温度的深度5-day:测试时前5d平均气温sin:正弦函数,2 弧度划分为24份hr:24h时钟系统中的时间参数,小时数除以24再乘以2 弧度。
上述公式跟原始模型相比系数有很大不同,原因是新的试验使用了较准确的红外线温度计,对前5d均温的依赖程度降低,而以往的试验中路表温度是由其它手段测量。
3.2模型改进经过分析,数据测量及原模型建立中仍然存在一些问题,需对模型进行改进,以减小预测误差。
LTPP试验拥有较完备的数据库系统支持,气温资料容易获得,但对于常规试验,实践已证明获得前5d的气温资料比较困难。
在新模型对前5d气温资料不十分依赖的前提下考虑用测试前一天平均气温代替前5d均温,因为通过当地广播、报纸等媒体取得前一天均温不算困难。
另外,原模型认为一天中的气温呈正弦函数变化,但实际并非如此,而是偏于冷的时间长、暖的时间短。
因而改进的模型用基于以18等分2 的双正弦函数代替24h系统的正弦函数。
综合上述两点公式改进为:T d=2.9+0.935!I R+[log(d)-1.25]![-0.487!I R+0.626!(1-day)+3.29!si n(hr18-15.5)]+0.037!I R!sin(hr18-13.5)(2)66北方交通 2007其中:1-day :测试前一天的平均气温;sin :正弦函数,2 划分为18份;hr 18:一天中的时间。
其它参数意义同上。
需要特别强调的是:si n (hr 18-15.5)式对应05:00到11:00时间段,不在该段的时间按11:00处理,此时函数值为-1;若实际时间在0:00到05:00之间,则实际时间加24后再求值。
计算示例:若实际时间为13:15,在11:00-05:00范围,化为10进制为13.25,13.25-15.5=-2.25,-2.25/18=-0.125,-0.125!2 =-0.785弧度,si n (-0.785)=-0.707。
(05:00~11:00的函数值为-1,见图5)图518份模式双正弦函数图像si n (hr 18-13.5)式对应03:00到09:00时间段,若实际时间不在该范围则按09:00处理,函数值为-1。
若时间在0:00到3:00间,则加24后计算。
计算示例:实际时间为15:08,化为十进制为15.13,15.13-13.50=1.63;1.63/18=0.091;0.091!2 =0.569弧度,si n (0.569)=0.539。
(03:00~09:00的函数值为-1,见图5)改进后的模型预测温度与实际能较好吻合,见图6。
图6 改进模型预测温度与实际温度比较考虑上述因素后,再分析测量时设备影子的影响。
用LTPP 方法测试时测量范围长7.6m ,I R 温度计到最前面的车距离约9m,测量时车的影子罩住了下一个测点。
每个测试需时大约3m i n ,每个测试点被影子罩着的时间约6m i n 。
常规测试测点通常也要被影子罩住15~30s 。
从不同地区、不同天气情况来看,影子使表面温度损失约1.5到5 (影子时间30s~6m i n ),温度损失多少跟天气状况有关。
影子对路面温度的影响见图7。
图7 影子对路面温度的影响因此路表温度应作如下调整:晴天+4 ,多云+3 ,阴天+1.5 考虑影子影响的改进公式为:T d =1.38+0.907!I R +[log(d)-1.25]![-0.540!I R +0.764!(1-day)+2.39!si n (hr 18-15.5)]+0.060!I R !sin(hr 18-13.5)(3)S M P 项目的两轮试验在数据组成上,第一轮数据只包含人工温度孔10m 范围内的I R 数据,第二轮试验测有全部点的I R 数据。
这里用第二轮试验数据对改进模型进行检验。
分别用两轮试验数据及两轮试验的合并数据回归出温度预测公式,其预测误差比较见图8。
由图可知两轮数据各自回归的模型差别不大,但合并数据后的模型误差更小。
图8 改进模型预测偏差综合上述因素,得到如下两种温度预测公式:67 第4期 张 阳:沥青路面温度预测模型及应用(1)适用于LTPP测试方法的模型:T d=2.78+0.912!I R+[log(d)-1.25]![-0.428!I R+0.553!(1-day)+2.63!sin(hr18-15.5)]+0.027!I R!si n(hr18-13.5)(4)相关系数R2=0.977,标准差1.8。
(2)适用于常规测试方法的模型:T d=0.95+0.892!I R+[log(d)-1.25]![-0.448!I R+0.621!(1-day)+1.83!sin(hr18-15.5)]+0.042!I R!si n(hr18-13.5)(5)相关系数R2=0.975,标准差1.9。
各参数意义同上。
4 弯沉盆特性参数的温度调整弯沉盆特性能反映路面结构的许多信息。
温度的变化对沥青路面的强度、模量影响较大,进而影响弯沉盆的形状,因此需要对弯沉盆特性参数进行温度调整。
4.1弯沉盆特性参数(1)面积参数其计算公式为:AREA=6(defl0defl0+2defl12defl0+2defl24defl0+defl36de fl0)(6)其中:defl0~defl36分别是荷载中心处弯沉和距荷载中心305mm、610mm、914mm处的弯沉。
下文中defl8、de fl18、defl60分别指距荷载中心203mm、457mm、1524mm处的弯沉。
(2)F-1形状参数F-1=defl0-defl24defl12(7)(3)弯沉差 指最大弯沉与距荷载中心一定距离各点弯沉的差,delta r=defl0-defl r。
(4)弯沉比 指各弯沉与最大弯沉的比,ratior=deflrdefl0(8)4.2 温度与弯沉盆参数关系从SMP项目提供的数据中选取不同纬度、气候等条件的典型数据来回归温度与弯沉盆特性参数的关系等式;并从面层厚度、路面平均温度、纬度、弯沉、日期、时间及反算的沥青模量等参数中通过比较选取相关性突出的上述前三个参数及de fl36作为关系式的参数;部分参数采用以10为底的对数处理。