基于路面性能预测的高速公路养护决策研究

顾晓楠

（江苏东方路桥建设养护有限公司，江苏南京 211801）

0 引言

当今社会，公路交通事业发展势头迅猛，传统模式下的高速公路养护决策方式面临考验与挑战。在当前形势下，有必要立足高速公路养护决策的基本需求，优化应用路面性能预测方法，有针对性地建立路面性能预测模型，为高速公路养护策略的优化实施提供基础依据。

1 路面性能预测的内涵价值

在我国公路交通运输事业发展进程中，高速公路始终扮演不可替代的关键角色，在保障区域间经济贸易往来，优化完善公路交通路网结构等方面发挥重要作用。

在长期动荷载影响作用下，高速公路难免出现诸多类型的病害问题，需要事先采取具有针对性的方法举措，对其进行优化养护，将潜在病害消除在萌芽状态，保持高速公路结构的整体性能和使用寿命。路面性能预测是现代高速公路养护决策实践中的重要方法，可通过研判，分析高速公路的各类性能参数，构建具有层次化特征的预测模型，直观清晰地展现高速公路路面的养护需求，辅助技术人员制订行之有效的养护技术实施方案。

近年来，相关技术单位高度重视路面性能预测模型的优化应用，在模型参数选择、模型优化完善、决策机制建立等方面进行了诸多有益探索，为高速公路养护实践赋予了鲜明的时代特色和技术特色，在行业内积累了丰富而宝贵的实践经验。在路面性能预测模型的约束导向下，高速公路养护实施方案的针对性、经济性与时效性将得以全面保障，对于提升高速公路养护工作质效，保障材料、工艺、技术等要素的优化衔接具有深远影响[1]。

2 路面性能状况及预测内容分析

2.1 路面平整度

路面平整度是高速公路路面性能状况的首要预测内容，是指路面表面对设计平面的偏差程度，更多情况下以路面凹凸系数的方式呈现。在长期交通荷载作用下，高速公路路面会出现坑洼、接缝错台及桥头跳车等问题，均是路面平整度不足所致。在上述情况影响下，车辆在高速公路上的通行舒适度将显著降低，燃料消耗和运输时效等经济指标同样会受到影响。因此，路面性能预测应将路面平整度参数作为重要内容，根据《公路工程质量检验评定标准 第一册 土建工程》（JTG F80/1—2017）等改善其各结构层状态。

2.2 路面车辙

高速公路路面车辙与施工质量、路基沉降及外来荷载等要素直接相关，当路面车辙演变到特定程度，高速公路的实际寿命也将消耗殆尽。纵观以往高速公路工程，更多情况下会采用半刚性基层结构，以发挥其高强度、高整体性的实践优势，若路面压实度不足或工程结构材料不达标，均会在后期出现路面车辙，车辙深度随着时间的延长而不断加大，影响通行效果。部分薄弱路段的车辙衰退系数进展较快，可在路面性能预测中进行量化分析。

2.3 路面破损

从以往高速公路病害问题现状来看，路面破损的主要表现和发展演变形式更加多样化，使其成为路面性能预测的重要内容。研究表明，诱发高速公路路面破损的原因包括行车荷载因素、环境因素、设计因素、养护管理因素等，上述不同的影响因素对路面破损的干扰幅度存在特定差异。在表现形式方面，路面破损可细分为裂缝破损、松散破损和变形破损等类型，需要严格按照《公路技术状况评定标准》（JTG 5210—2018）等规范对其作出路面性能预测。依托以往历史数据信息，可总结形成路面破损产生与演变的一般规律，便于后期建立预测模型[2]。

2.4 路面弯沉

路面弯沉是反映高速公路路面综合状况的重要参数，主要以总垂直变形值或垂直回弹变形值等指标来呈现。现代检测技术的快速发展与实践应用，为高速公路路面弯沉检测提供了更为丰富的技术载体，可以实现传统技术难以实现的检测效果。因此，可采取现代先进检测技术对高速公路路面弯沉进行检测研判，形成基于结构性评价的路面弯沉分析结论，提升路面性能预测结果的可靠性。在路面弯沉影响下，高速公路路面性能预测模型的规律性将更为清晰明确，可为养护时机与养护对策选择提供依据。

3 高速公路路面性能预测模型的建立

3.1 预测模型类型

3.1.1 确定型预测模型

确定型预测模型是路面性能预测实践中常用的模型方法，具有直观性与层次性等现实优势，可在特定层次范围内，构造形成多样化的预测模型，如力学预测模型、经验预测模型和力学-经验预测模型等。上述不同类型的模型在构造方式与应用方法等方面存在显著差异，需要根据高速公路养护决策的客观实际需求，进行综合优化选择。以力学预测模型为例，在构造过程中需要以弹性理论模型为依据，对相关技术参数进行精准校核与处理，排除潜在干扰参数影响，使最终构建形成的模型更加直观形象，辅助高速公路养护决策策略的组织与实施[3]。

3.1.2 概率型预测模型

概率型模型的构建基础为基础概率理论，需要根据高速公路路面性能预测的基本导向，在特定范围内选择科学有效的概率统计方法，通过总结分析路面性能变化速率的特异性，构建形成符合一般概率规律条件的模型体系。在实践中，高速公路路面性能的影响因素多种多样，不同类型的因素对路面性能的影响程度各不相同。为准确体现不同因素的影响程度，便可采用概率型预测模型，使相对模糊的影响因素能够得以精准体现。在概率型预测模型的约束条件下，可对模型构建的方法、过程与方式等予以差别化处理，在其自身适用范围内，具有良好的适用性。

3.1.3 神经网络预测模型

神经网络预测模型在高速公路路面性能预测中的优势价值在于能够客观体现路面结构状态，可将动态化与连续性的预测方法引入其中，对高速公路路面性能形成有效判断。纵观以往神经网络预测模型实际，普遍存在网络结构欠合理，模型精准度的系统优化完善程度不足等共性问题，不利于在更加有效的范围内实现神经网络的研判过程，势必难以取得理想的效果。对此，技术人员应在路面性能预测前，根据相关参数信息类型的差异，绘制形成神经网络曲线，使各类技术参数能够得以有效融合。通过拓展数据信息类型，保证网络结构的合理性，确保其实施效果。

3.1.4 灰色预测模型

部分高速公路运行养护的整体要求相对较高，但历史数据匮乏，难以构建形成其他类型的模型，无形之中增大了模型构建的难度，也为高速公路养护决策带来了一定的阻碍。对此，可采用灰色预测模型，将高速公路的路面性能预测进行细化分解，在特定范围内实现相关数据信息的全覆盖，修复因数据信息缺失而造成的部分损失。在灰色预测模型构建中，需要充分应用灰色理论，强化各类技术参数的有效约束，提高适应性，突出路面性能变化的物理特性等。

3.2 路面性能预测模型的建立原则

在路面性能预测模型建立过程中，应注重把握如下几个原则：一是以实测数据为基础的原则。需要分析路面性能的历史数据，在相关约束条件下，建立基于变起点的预测模型，有效压缩预测时间，降低数据误差。二是准确反映路面性能衰变的原则。准确把握预测模型建立的优化条件，有针对性地简化模型预测形式，确保所构建形成的预测模型更符合高速公路养护决策需求。三是方程形式的稳定性原则。在预测模型建立完成后，应采用相应的校核分析方法，对其稳定性进行校验。只有在符合预测结果的基础上，方可参照使用，避免高速公路养护决策失效。

3.3 路面性能影响因素分析

在路面特征因素方面，不同类型的高速公路具有不同的结构层，所形成的路面特征有所差异，需要根据高速公路养护决策的目标要求，对相关参数进行去伪处理。在交通量和轴载因素方面，高速公路的通行量成为路面性能的重要影响因素，交通荷载量越高，对路面性能的影响越突出，需要有效应对相关因素变化。在气候条件方面，受温度、湿度与水文地质条件影响，路面性能的变化主要体现在路面强度和路基承载力等方面。在路面服役时间方面，高速公路路面服役时间越长，对路面性能的影响便越突出[4]。

4 高速公路养护决策方法研究

4.1 高速公路养护决策选择的因素分析

在高速公路养护决策过程中，应首先对所涉及的关联要素进行全面分析，有助于提升最终决策效果的客观性与全面性。首先，对于宏观因素而言，需要建立健全系统、完善的高速公路养护决策规范，为路面性能预测提供基础依据与保障，对可能产生的经济成本进行预测，确保高速公路养护决策结果符合实际要求。宏观因素可细化分为行政因素、经济条件和气候环境等多种类要素。其次，对于微观因素而言，主要包括路面结构承载力、路面破损情况、路面抗滑、交通量与轴载等多类型要素。通过对上述不同类型的要素进行深入分析，可构建形成更加系统完善的路面性能预测模型，以精准有效提升高速公路养护决策的实效性，确保最终效果。

4.2 高速公路路面常用的养护措施

高速公路路面常用的养护措施包括乳化沥青稀浆封层、微表处与碎石封层等。其中，乳化沥青稀浆封层需要按照高速公路养护技术规范，制订完善可行的养护技术方案，为各项养护技术工艺的应用提供基础依据与保障，以动态化与连续化的方式进行养护处理。同时，需要将乳化沥青、集料及其他材料进行充分配比、拌和，将其制作成符合高速公路养护要求的稀浆，然后按照专业施工技术方法将其铺设到路面上，形成薄层。微表处的实施过程相对简便，仅需采用特定技术设备，对路面表层结构进行改造处理，对于路面裂缝与渗水等病害问题具有直接作用。

4.3 高速公路养护决策优化

4.3.1 养护决策优化目标

在目的性原则、适用性原则、科学性原则约束下，合理确定高速公路养护决策优化目标。注明具有独特结构特征的要素，选择相应的优化路径，对养护决策优化目标进行分析处理。在该过程中，可针对路面性能预测的最新要求，选择数学规划或人工智能优化模式，实现养护净效益最大化、降低养护技术资源要素消耗、提升养护技术水平的预期效果。引入软件技术，将相对分散的高速公路养护决策优化方法导入其中，通过构建形成具有明显约束力的规则体系，满足经济性指标要求，为后续养护策略的应用实践创造良好条件。通过高速公路养护决策优化，最终形成的养护机制将兼具经济性、技术性与价值性。

4.3.2 养护决策优化方法

在数学规划优化方法方面，可采用树形图模型对相关约束条件进行优化完善，综合考量多类型要素，对高速公路养护决策进行分支细化，最终综合确定高速公路路面养护方案。此外，还可采用线性规划方法和动态规划方法等，排除各类潜在影响因素作用，确保最终形成的高速公路养护决策体系更具可操作性。在人工智能优化方法方面，可利用遗传算法，在综合分析多类型关联要素的基础上，充分模拟生物遗传进化路径，对路面养护方案的制定进行分析研判。在上述过程中，应注重对细节之处的优化完善，在不同影响要素之间，建立关联关系，形成具有连接关系的有向图。

4.4 利用灰色物元法进行高速公路养护决策

灰色物元法是基于路面性能预测的高速公路养护决策的重要方法，适用于对多个路段排序比较。将路段依据路面破坏情况进行排序，作为高速公路养护决策的依据。此方法的特点是确定一个样本路段，比较待评价路段与样本路段，选出最佳路段以及最差路段。通过利用灰色物元法，可将相对分散的技术参数进行优化整合，然后进行纵向分析与横向比对等，建立物元模型和复合灰元模型等，将最终确定的路面养护区域进行准确标识。依托于此，可选择薄热拌沥青混凝土罩面养护方法，修复损坏路面，改善平整度和行驶质量，增加抗滑能力，使路面结构尽快恢复路面性能。

4.5 最佳养护时间决策

最佳养护时间决策在高速公路养护决策体系中占据关键地位，可在路面结构完好的前提下，对各项路面性能指标进行优化完善，对路面采取乳化沥青稀浆封层、微表处等，改变病害状态下的路面条件，有效延长路面服役年限。预防性养护时间的选择需要结合高速公路养护决策目标要求，确保高速公路路面性能在长时间范围内保持良好的服务状态。最佳养护时间决策方法可细化分为行驶质量指数和破坏指数法等，且可有效应用基于路况条件的方法，确定最佳养护时间，有效克服路面结构衰退破坏而导致的各类缺陷问题。对最佳养护时间决策结果进行校核处理，然后进行实际路面指标优化必选，满足多样化的高速公路养护决策需求。

5 结语

综上所述，受养护时间、方法与研判等方面要素影响，在当前高速公路养护决策实践中依然存在诸多短板与不足，不利于实现最优化的高速公路养护决策效果。因此，技术人员应立足路面性能预测的核心需求，创新应用路面性能预测模型的构建路径，准确选择不同类型的路面性能预测模型，拓展优化路面性能预测的方法，强化对高速公路养护决策机制的优化选择，为全面彰显路面性能预测的核心价值奠定基础，为促进高速公路养护决策的现代化贡献力量。