一種高寒地區瀝青路面故障因素聚類模型構建方法技術

本發明專利技術公開了一種高寒地區瀝青路面故障因素聚類模型構建方法，包括：構建得到高寒地區瀝青路面各類災害評價指標體系；獲取樣本公路瀝青路面各類損壞情況的統計數據；將每個指標的取值范圍劃分成多個灰類，確定灰類中心點，構建每個指標關于灰類的S形白化權函數，獲取新疆高寒地區瀝青路面故障評估指標數值的隸屬度主觀數據，對S形曲線的變量進行變換，取對數后轉化為線性模型，運用線性回歸方法對S形白化權函數進行參數估計，構建得到相應的故障因素聚類模型。本發明專利技術能夠對相似區域的瀝青路面“故障”進行聚類對瀝青路面出現的各類災害及其主要影響因素進行聚類分析。害及其主要影響因素進行聚類分析。害及其主要影響因素進行聚類分析。

【技術實現步驟摘要】
一種高寒地區瀝青路面故障因素聚類模型構建方法


[0001]本專利技術涉及高寒地區瀝青路面故障分析
，具體而言涉及一種高寒地區瀝青路面故障因素聚類模型構建方法。

技術介紹

[0002]高寒地區由于受氣候環境和地質惡劣環境的影響，瀝青路面結構不僅受行車載荷的影響，同時還會受到氣候條件的影響，導致瀝青路面在使用過程中會逐漸出現結構性損壞。從而會造成該地區的瀝青路面結構與一般的路面結構工作環境不太一致。瀝青路面作為我國公路路面的主要結構形式，由于在設計、施工或使用過程中存在大量的不確定性因素，其可靠性問題尤為突出，尤其是高寒地區天氣會導致其可靠性的影響因素更加多樣化。
[0003]我國針對高寒地區路面的研究開始于青藏公路的修建，現有的研究大多集中在：第一，對于高寒地區瀝青路面結構的研究，主要從力學指標控制、高等級瀝青路面結構、瀝青路面結構設計和瀝青路面合理厚度和材料等方面來進行研究；第二，對于高寒地區瀝青路面的衰變規律的研究，主要從路面結構的性能、養護成本、疲勞損傷、構建綜合養護體系等方面來進行研究。第三，瀝青路面結構分析及其數值仿真模型方面，主要從ABAQUS 有限元軟件、ANSYS有限元計算軟件、GAMES 多層彈性體系等方面通過構建結構力學性能的參數，對于瀝青路面進行建模并對其影響因素進行仿真。
[0004]高寒地區由于特殊的氣候條件，冬季較長并且嚴寒，晝夜溫差較大，這都使得瀝青路面結構層內部有比較大的溫縮應力和翹曲應力；同時，由于晝夜溫差較大，也會使瀝青路面在劇烈的凍融循環作用下路基發生不均勻的沉降。在多種外界因素和瀝青路面結構內部因素的綜合作用下，高寒地區的溫度效應是瀝青路面發生故障的主要因素。目前的研究對于高寒地區瀝青路面的建設提供了寶貴的經驗，但是很少有從管理學的角度，結合高寒地區瀝青路面的實際增長數據或者實驗數據的定量分析，例如高寒地區的瀝青路面在在受到應力沖擊時，瀝青路面長期處于惡劣環境和行車載荷的作用下，結合高速公路瀝青路面各類損壞情況的統計數據，怎么判斷瀝青路面出現的各類災害，各類災害之間的“共模”故障怎么進行評估等等。
[0005]因此，結合高速公路瀝青路面各類損壞情況的統計數據，怎么判斷瀝青路面出現的各類災害，各類災害之間的“共模”故障怎么進行評估，這是當前急需解決的重要課題。

技術實現思路

[0006]本專利技術針對現有技術中的不足，提供一種高寒地區瀝青路面故障因素聚類模型構建方法，能夠對相似區域的瀝青路面“故障”進行聚類對瀝青路面出現的各類災害及其主要影響因素進行聚類分析。
[0007]為實現上述目的，本專利技術采用以下技術方案：本專利技術實施例提出了一種高寒地區瀝青路面故障因素聚類模型構建方法，結合高寒地區高速公路瀝青路面各類損壞情況的統計數據，構建相應的故障因素聚類模型，對瀝
青路面出現的各類災害的影響因素進行聚類分析，所述構建方法包括：S1，結合高寒地區瀝青路面的區域特征，研究高寒地區瀝青路面發生故障的相關因素，構建得到高寒地區瀝青路面各類災害評價指標體系；S2，對高寒地區進行分區，在每個分區內選擇樣本公路，獲取樣本公路瀝青路面各類損壞情況的統計數據；S3，將每個指標的取值范圍劃分成多個灰類，確定灰類中心點，構建每個指標關于灰類的S形白化權函數，獲取新疆高寒地區瀝青路面故障評估指標數值的隸屬度主觀數據，對S形曲線的變量進行變換，取對數后轉化為線性模型，運用線性回歸方法對S形白化權函數進行參數估計，構建得到相應的故障因素聚類模型。
[0008]進一步地，步驟S1中，所述高寒地區瀝青路面各類災害評價指標包括瀝青路面橫向裂紋評價指數、瀝青路面縱向裂紋評價指數、瀝青路面網狀裂紋評價指數、瀝青路面修補狀況指數、路面車轍狀況指數以及路面結構強度指數。
[0009]進一步地，步驟S1中，瀝青路面的共模故障模式包括：路基結構不穩定、基層結構破壞、瀝青面層結構破壞和瀝青表面層性能衰減；所述路基結構不穩定對應的評價指標包括路面車轍路況指數和縱向裂紋評價指數；所述基層結構破壞對應的評價指標包括橫向裂紋評價指數、縱向裂紋評價指數、網狀裂紋評價指數和路面車轍路況指數；所述瀝青面層結構破壞對應的評價指標包括橫向裂紋評價指數、縱向裂紋評價指數、網狀裂紋評價指數、路面車轍路況指數和路面結構強度指數；所述瀝青表面層性能衰減對應的評價指標包括路面車轍狀況指數和瀝青路面修補狀況指數。
[0010]進一步地，步驟S1中，通過專家打分，得到各評價指標的權重。
[0011]進一步地，步驟S3中，構建得到相應的故障因素聚類模型的過程包括以下步驟：S31，確定灰類中心點：將第j個指標的取值范圍劃分為s個灰類，設λ
k
為第k個分類的中心點，即最可能屬于第k個分類的點，將第j個指標的第k個灰類的取值范圍確定為[λ
k
?1，λ
k+1
]，k=1,2，
…
，s；針對第一個灰類的左端點λ0和第s個灰類的右端點λ
s+1
，通過分別將j指標取數域向左右得；S32，構建S形白化權函數：在點（λ
k
，1）與第k
?
1小區間的中心點（λ
k
?1，0）以及點（λ
k
，1）與第k+1小區間的中心點（λ
k+1
，0）之間構建關于k分類的S形白化權函數：（1）；式中，j=1,2,
…
,J，J是評價指標總數；且；對于和，分別將j指標的取數范圍向左、右延拓至λ0和λ
s+1
，得到j指標關
于灰類s的S形白化權函數；S33，參數估計：通過實際的調研情況獲取新疆高寒地區瀝青路面故障評估指標數值的隸屬度主觀數據，對S形曲線的變量進行變換，取對數后轉化為線性模型，運用線性回歸方法對參數a進行估計。
[0012]進一步地，步驟S33中，參數估計的過程包括以下步驟：設，得到等式：（2）；對等式兩邊取倒數，得到：（3）；對式（3）取對數，令，，得到：（4）；將式（4）轉化為線性模式，運用線性回歸方法對進行參數估計，得到中心點S形白化權函數的表達式。
[0013]進一步地，所述構建方法包括以下步驟：S4，基于構建得到的故障因素聚類模型，計算對象i關于灰類k的綜合聚類系數：（5）；式（5）中，為第j個指標對于第k子類的白化權函數，為指標j在綜合聚類中的權重，i=1,2，
…
，n，n是分析對象總數；S5，根據下述公式（6）判斷對象i所屬灰類k*：（6）。
[0014]進一步地，步驟S5中，當有多個對象同屬于灰類k*時，根據綜合聚類系數的大小確定同屬于k*灰類各個對象的優劣或位次。
[0015]本專利技術的有益效果是：本專利技術結合高寒地區瀝青路面的區域特征，研究高寒地區瀝青路面發生“故障”的主要因素，并對高寒地區瀝青路面各類災害評價指標體系的構建，在新疆每個分區內選擇樣本公路，結合高速公路瀝青路面各類損壞情況的統計數據，通過基于灰色中心點S形白化權聚類模型的構建，對瀝青路面出現的各本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種高寒地區瀝青路面故障因素聚類模型構建方法，結合高寒地區高速公路瀝青路面各類損壞情況的統計數據，構建相應的故障因素聚類模型，對瀝青路面出現的各類災害的影響因素進行聚類分析，其特征在于，所述構建方法包括：S1，結合高寒地區瀝青路面的區域特征，研究高寒地區瀝青路面發生故障的相關因素，構建得到高寒地區瀝青路面各類災害評價指標體系；S2，對高寒地區進行分區，在每個分區內選擇樣本公路，獲取樣本公路瀝青路面各類損壞情況的統計數據；S3，將每個指標的取值范圍劃分成多個灰類，確定灰類中心點，構建每個指標關于灰類的S形白化權函數，獲取新疆高寒地區瀝青路面故障評估指標數值的隸屬度主觀數據，對S形曲線的變量進行變換，取對數后轉化為線性模型，運用線性回歸方法對S形白化權函數進行參數估計，構建得到相應的故障因素聚類模型。2.根據權利要求1所述的高寒地區瀝青路面故障因素聚類模型構建方法，其特征在于，步驟S1中，所述高寒地區瀝青路面各類災害評價指標包括瀝青路面橫向裂紋評價指數、瀝青路面縱向裂紋評價指數、瀝青路面網狀裂紋評價指數、瀝青路面修補狀況指數、路面車轍狀況指數以及路面結構強度指數。3.根據權利要求2所述的高寒地區瀝青路面故障因素聚類模型構建方法，其特征在于，步驟S1中，瀝青路面的共模故障模式包括：路基結構不穩定、基層結構破壞、瀝青面層結構破壞和瀝青表面層性能衰減；所述路基結構不穩定對應的評價指標包括路面車轍路況指數和縱向裂紋評價指數；所述基層結構破壞對應的評價指標包括橫向裂紋評價指數、縱向裂紋評價指數、網狀裂紋評價指數和路面車轍路況指數；所述瀝青面層結構破壞對應的評價指標包括橫向裂紋評價指數、縱向裂紋評價指數、網狀裂紋評價指數、路面車轍路況指數和路面結構強度指數；所述瀝青表面層性能衰減對應的評價指標包括路面車轍狀況指數和瀝青路面修補狀況指數。4.根據權利要求1所述的高寒地區瀝青路面故障因素聚類模型構建方法，其特征在于，步驟S1中，通過專家打分，得到各評價指標的權重。5.根據權利要求1所述的高寒地區瀝青路面故障因素聚類模型構建方法，其特征在于，步驟S3中，構建得到相應的故障因素聚類模型的過程包括以下步驟：S31，確定灰類中心點：將第j個指標的取值范圍劃分為s個灰類，設λ
k
為第k個分類的中心點...

【專利技術屬性】
技術研發人員：張娜，
申請(專利權)人：南京信息工程大學，
類型：發明
國別省市：