CN117312750A - 基于水泥混凝土路面的预防性养护方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于水泥混凝土路面的预防性养护方法，涉及路面养护技术领域，本发明将根据气象数据计算冻融指数，评估道路表面的冻融损害潜力，利用地下雷达获取的地质和土壤特性信息，确定地下水位、土壤层厚度和岩石分布数据，评估路基的承载力，采用智能交通监测系统和传感器技术来收集实时的交通流量数据，用于后续的道路受损程度预测，估算路面受损程度，同时建立数值模拟预测模型，模拟道路受损程度，通过实时数据的采集和模型的实时运算，可以更加及时的、迅速的响应道路状况的变化，及时采取养护措施，减少维修成本，然后基于预测结果，及时制定个性化的养护策略，根据不同路段和环境因素的情况，最大程度地优化资源分配。

Description

基于水泥混凝土路面的预防性养护方法

技术领域

本发明涉及路面养护技术领域，具体为基于水泥混凝土路面的预防性养护方法。

背景技术

水泥混凝土路面虽然有着较多的优势，但也存在着较多的问题，故而在日常的公路管理中，对路面进行养护是十分重要的。在保证不增加路面结构承重的前提下，适度进行养护，可以使道路的使用效益更高，延缓道路损坏，降低资金的花费，使路面功能的得到较好的应用，对于道路的安全性也有着重要的影响。

在当前的道路问题中，接缝类的破损问题是导致道路损坏的重要原因之一。在进行水泥混凝土道路的建设时，多采用密封材料的灌注施工手段。而在进行灌注施工时，原道路情况、操作情况、天气问题等多种因素都会对施工成果产生一定的干扰与妨害，并随着时间流逝而逐渐暴露出来。此外，道路的接缝错台情况也由于夹缝两侧的路面板下基础变形的不均匀现象、雨水或其他水分的渗入等情况的发生而时有出现。对接缝处进行重新接缝时应对这一路面问题的重要手段。将现有的问题接缝材料进行彻底的清除，再利用橡胶、低模量热浇橡胶或有机硅胶树脂等对接缝处进行填充，同时将防水防压的固体颗粒嵌入接缝，可以有效改善接缝的问题情况，使道路更加稳固，使公路的使用寿命得以延长，提升路面的稳固性，使路面质量得到进一步的提升。

然而传统方法常常依赖于定期巡检和常规维护计划，无法迅速响应道路状况的变化，同时在常规维护计划中，无法针对不同路段的混凝土材料性能进行针对性的策略养护，这就会导致部分路段过度维护，而在其他路段忽视，造成维护资源浪费，特别是在严寒地区或恶劣气候条件下，因此亟需一种可以最大化资源利用，可以及时调整养护策略的基于水泥混凝土路面的预防性养护方法来解决此类问题。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了基于水泥混凝土路面的预防性养护方法，解决现有技术中存在的无法迅速响应道路状况的变化，无法针对不同路段的混凝土材料性能进行针对性的策略养护的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现，本发明提供了基于水泥混凝土路面的预防性养护方法，其特征在于，包括：

环境勘测和数据收集，进行全面的环境勘测，包括气象数据、土壤类型、地质条件和道路使用情况的收集，勘测数据用于预测模型的构建和养护计划的制定；环境勘测数据来自气象站、卫星数据，所获取数据包括：高分辨率的气象数据，包括温度、湿度、降水、风速和日照；

建立模拟预测模型，采用数值模拟预测模型，模拟道路受损程度，将环境因素视为影响因素，环境因素包括气温、湿度、降水量、道路材料性能和交通负荷；

材料性能测试，在实验室中对水泥混凝土材料进行测试，确定在极端气候条件下的性能，根据测试结果，优化材料配方，提高抗冻性和耐久性；

受损程度预测，利用模拟预测模型，根据实时气象数据、交通负荷和路面状态，预测道路受损程度；

养护策略制定，基于受损程度预测，制定具体的养护策略。

本发明进一步地设置为：所述环境勘测和数据收集步骤中：

基于气象数据来计算冻融指数，评估道路表面的冻融损害潜力，冻融指数的计算公式：

D_z＝∑(ΔT_i×H_i)，

其中，ΔT_i为每日的温度变化，H_i为对应冷度系数，根据所勘测区域的温度范围确定；

基于地下雷达获取的地质和土壤特性信息，确定地下水位、土壤层厚度和岩石分布数据；

基于土壤特性数据来计算路基的承载力，采用Bowles计算承载力，承载力计算具体公式：

C_z＝cN_c+γH，其中，c为土壤的凝聚力，N_c为规范化土壤参数，γ为土壤的单位重量，H为土壤的厚度；

本发明进一步地设置为：所述环境勘测和数据收集步骤还包括：

采用智能交通监测系统、传感器和车辆识别技术来收集交通流量数据，获取实时的交通流量信息；

采用AASHTO公式计算路面的疲劳因子，估算路面受损程度，AASHTO公式：

P_y＝∑(W_i×N_i)，

其中，W_i是不同车辆类型的荷载因子，N_i是相应车辆类型的交通量；

本发明进一步地设置为：所述建立模拟预测模型步骤包括：

定义受损程度模型D：

D(t,x,y,z)＝F(T(t,x,y,z),H(t,x,y,z),P(t,x,y,z),E(x,y,z),L(t,x,y,z))，

其中D是道路受损程度，t是时间，x,y,z是空间坐标，T是温度，H是湿度，P是降水量，E是材料性能，L是交通负荷；

采用非稳态热传导方程模拟温度分布，并加入时间和空间变化：

其中T是温度，k是热传导系数，Q_T是热源项；

采用湿度扩散方程模拟湿度分布，并加入湿度源项和扩散过程；

其中H是湿度，D是湿度扩散系数，Q_H是湿度源项；

本发明进一步地设置为：所述建立模拟预测模型步骤还包括：

采用非线性弹塑性本构模型描述水泥混凝土的力学行为，并加入强度、损伤和塑性变形：

∈＝D(σ-σ^d),σ^d＝σ^e+k∈^p，

其中∈是应变，σ是应力，D是弹性刚度矩阵，σ^d为塑性应力，σ^e为弹性应力，k为材料硬化参数，∈^p为塑性应变；

模拟裂缝的扩展，采用线弹性断裂力学模型来描述裂缝的扩展速率：

其中表示裂缝长度随时间的变化率，C和n是材料参数，ΔK是应力强度因子范围；

本发明进一步地设置为：所述材料性能测试步骤包括：

首先，制备水泥混凝土样品，用于进行性能测试，性能测试包括：

抗压强度测试，使用标准试验方法测定混凝土的抗压强度，抗压强度公式：

其中，f_c是混凝土的抗压强度，P是承载力，A是样品的横截面积；

抗折强度测试，使用标准试验方法测定混凝土的抗折强度，抗折强度公式：

其中，f_f是混凝土的抗折强度，P同样是承载力，L是跨度，b是宽度，d是深度；

抗冻性测试，将混凝土样品暴露在低温环境中，并进行冻融循环测试，评估抗冻性能；

耐久性测试，模拟混凝土在极端气候条件下的长期暴露情况，评估其耐久性；

根据测试结果，进行数据分析，包括统计分析和数学建模，优化混凝土的配方；

本发明进一步地设置为：所述统计分析和数学建模包括：

基于材料性能测试步骤所获取的性能测试数据进行统计分析，包括抗压强度、抗折强度、抗冻性性能参数；

统计分析包括，平均值、方差和相关系数确定：

平均值：

方差：

相关系数：

采用多元回归分析法建立混凝土性能与配方参数之间的关系模型，关系模型多元回归方程：

Y＝β₀+β₁X₁+β₂X₂+...+β_nX_n+ε，

其中，Y是性能参数，即抗压强度、抗折强度、抗冻性性能参数，β₀到β_n是回归系数，X₁到X_n是配方参数，ε是误差项；

采用梯度下降法寻找性能参数最优混凝土配方，梯度下降法公式表示：

minxf(X)，

其中，X是配方参数的向量，f(X)是优化目标函数，即根据实际统计分析确定的具体评价指标；

基于数据分析的结果，优化混凝土的配方；

本发明进一步地设置为：所述受损程度预测步骤包括：

基于模拟预测模型，根据实时气象数据、交通负荷和路面状态预测道路受损程度，具体包括：

基于受损程度模型D进行实时预测，

D(t,x,y,z)＝F(T(t,x,y,z),H(t,x,y,z),P(t,x,y,z),E(x,y,z),L(t,x,y,z))，

使用历史数据集来训练模型，并采用均方误差MSE进行性能和准确性验证；

获取实时气象数据、交通负荷和路面状态数据作为模型的输入；

使用已训练和验证的模型，根据实时数据进行受损程度的预测，生成预测值，表示道路受损程度的估计。

(三)有益效果

本发明提供了基于水泥混凝土路面的预防性养护方法。具备以下有益效果：

本申请所提供的预防性养护方法从气象站、卫星数据、地下雷达多个数据源收集气象数据、地质信息、土壤特性、交通流量数据，根据气象数据计算冻融指数，评估道路表面的冻融损害潜力，利用地下雷达获取的地质和土壤特性信息，确定地下水位、土壤层厚度和岩石分布数据，评估路基的承载力，采用智能交通监测系统和传感器技术来收集实时的交通流量数据，用于后续的道路受损程度预测，采用AASHTO计算路面的疲劳因子，估算路面受损程度，同时建立数值模拟预测模型，模拟道路受损程度，考虑多环境因素，包括气温、湿度、降水量、道路材料性能和交通负荷，在实验室中对水泥混凝土材料进行测试，根据测试结果优化混凝土的配方，提高抗冻性和耐久性，再根据模拟预测模型，实时预测道路受损程度，确定哪些路段需要优先维护，最后基于受损程度预测，制定具体的养护策略，以最优化的方式分配资源进行道路维护。

本申请采用高分辨率的数据和数学建模，能够更准确地预测道路受损程度，同时综合考虑了多种环境因素，包括气象、地质、交通负荷，相对于传统方法更全面，通过实时数据的采集和模型的实时运算，可以更加及时的、迅速的响应道路状况的变化，及时采取养护措施，减少维修成本，然后基于预测结果，及时制定个性化的养护策略，根据不同路段和环境因素的情况，最大程度地优化资源分配。

解决了现有技术中存在的无法迅速响应道路状况的变化，无法针对不同路段的混凝土材料性能进行针对性的策略养护的问题。

附图说明

图1为本发明的基于水泥混凝土路面的预防性养护方法流程图；

图2为本发明的基于水泥混凝土路面的预防性养护方法材料性能测试流程图；

图3为本发明的基于水泥混凝土路面的预防性养护方法受损程度预测流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例

请参阅图1-图3，本发明提供基于水泥混凝土路面的预防性养护方法，包括如下步骤：

S1.环境勘测和数据收集，进行全面的环境勘测，包括气象数据、土壤类型、地质条件和道路使用情况的收集，勘测数据用于预测模型的构建和养护计划的制定；环境勘测数据来自气象站、卫星数据，所获取数据包括：高分辨率的气象数据，包括温度、湿度、降水、风速和日照；

环境勘测和数据收集步骤中：

基于气象数据来计算冻融指数，评估道路表面的冻融损害潜力，冻融指数的计算公式：

D_z＝∑(ΔT_i×H_i)，

其中，ΔT_i为每日的温度变化，H_i为对应冷度系数，根据所勘测区域的温度范围确定；

基于地下雷达获取的地质和土壤特性信息，确定地下水位、土壤层厚度和岩石分布数据；

基于土壤特性数据来计算路基的承载力，采用Bowles计算承载力，承载力计算具体公式：

C_z＝cN_c+γH，其中，c为土壤的凝聚力，N_c为规范化土壤参数，γ为土壤的单位重量，H为土壤的厚度；

环境勘测和数据收集步骤还包括：

采用智能交通监测系统、传感器和车辆识别技术来收集交通流量数据，获取实时的交通流量信息；

采用AASHTO公式计算路面的疲劳因子，估算路面受损程度，AASHTO公式：

P_y＝∑(W_i×N_i)，

其中，W_i是不同车辆类型的荷载因子，N_i是相应车辆类型的交通量；

通过环境勘测和数据收集步骤获取关键信息，用于构建高度准确的预测模型和养护计划；

S2.建立模拟预测模型，采用数值模拟预测模型，模拟道路受损程度，将环境因素视为影响因素，环境因素包括气温、湿度、降水量、道路材料性能和交通负荷；

建立模拟预测模型步骤包括：

定义受损程度模型D：

D(t,x,y,z)＝F(T(t,x,y,z),H(t,x,y,z),P(t,x,y,z),E(x,y,z),L(t,x,y,z))，

其中D是道路受损程度，t是时间，x,y,z是空间坐标，T是温度，H是湿度，P是降水量，E是材料性能，L是交通负荷；

采用非稳态热传导方程模拟温度分布，并加入时间和空间变化：

其中T是温度，k是热传导系数，Q_T是热源项；

采用湿度扩散方程模拟湿度分布，并加入湿度源项和扩散过程；

其中H是湿度，D是湿度扩散系数，Q_H是湿度源项；

建立模拟预测模型步骤还包括：

采用非线性弹塑性本构模型描述水泥混凝土的力学行为，并加入强度、损伤和塑性变形：

∈＝D(σ-σ^d),σ^d＝σ^e+k∈^p，

其中∈是应变，σ是应力，D是弹性刚度矩阵，σ^d为塑性应力，σ^e为弹性应力，k为材料硬化参数，∈^p为塑性应变；

模拟裂缝的扩展，采用线弹性断裂力学模型来描述裂缝的扩展速率：

其中表示裂缝长度随时间的变化率，C和n是材料参数，ΔK是应力强度因子范围；

S3.材料性能测试，在实验室中对水泥混凝土材料进行测试，确定在极端气候条件下的性能，根据测试结果，优化材料配方，提高抗冻性和耐久性；

材料性能测试步骤包括：

首先，制备水泥混凝土样品，用于进行性能测试，性能测试包括：

抗压强度测试，使用标准试验方法测定混凝土的抗压强度，抗压强度公式：

其中，f_c是混凝土的抗压强度，P是承载力，A是样品的横截面积；

抗折强度测试，使用标准试验方法测定混凝土的抗折强度，抗折强度公式：

其中，f_f是混凝土的抗折强度，P同样是承载力，L是跨度，b是宽度，d是深度；

抗冻性测试，将混凝土样品暴露在低温环境中，并进行冻融循环测试，评估抗冻性能；

耐久性测试，模拟混凝土在极端气候条件下的长期暴露情况，评估其耐久性；

根据测试结果，进行数据分析，包括统计分析和数学建模，优化混凝土的配方，提高其抗冻性和耐久性；

统计分析和数学建模包括：

基于材料性能测试步骤所获取的性能测试数据进行统计分析，包括抗压强度、抗折强度、抗冻性性能参数；

统计分析包括，平均值、方差和相关系数确定：

平均值：

方差：

相关系数：

采用多元回归分析法建立混凝土性能与配方参数之间的关系模型，关系模型多元回归方程：

Y＝β₀+β₁X₁+β₂X₂+...+β_nX_n+ε，

其中，Y是性能参数，即抗压强度、抗折强度、抗冻性性能参数，β₀到β_n是回归系数，X₁到X_n是配方参数，ε是误差项；

采用梯度下降法寻找性能参数最优混凝土配方，梯度下降法公式表示：

minxf(X)，

其中，X是配方参数的向量，f(X)是优化目标函数，即根据实际统计分析确定的具体评价指标；

基于数据分析的结果，优化混凝土的配方，提高混凝土的性能；

S4.受损程度预测，利用模拟预测模型，根据实时气象数据、交通负荷和路面状态，预测道路受损程度，确定哪些路段需要优先维护；

受损程度预测步骤包括：

基于模拟预测模型，根据实时气象数据、交通负荷和路面状态预测道路受损程度，具体包括：

基于受损程度模型D进行实时预测，

D(t,x,y,z)＝F(T(t,x,y,z),H(t,x,y,z),P(t,x,y,z),E(x,y,z),L(t,x,y,z))，

使用历史数据集来训练模型，并采用均方误差MSE进行性能和准确性验证；

获取实时气象数据、交通负荷和路面状态数据作为模型的输入；

使用已训练和验证的模型，根据实时数据进行受损程度的预测，生成预测值，表示道路受损程度的估计；

S5.养护策略制定，基于受损程度预测，制定具体的养护策略。

实施例1

S1.环境勘测和数据收集，进行全面的环境勘测，包括气象数据、土壤类型、地质条件和道路使用情况的收集，勘测数据用于预测模型的构建和养护计划的制定；环境勘测数据来自气象站、卫星数据，所获取数据包括：高分辨率的气象数据，包括温度、湿度、降水、风速和日照；

环境勘测和数据收集步骤中：

基于气象数据来计算冻融指数，评估道路表面的冻融损害潜力，冻融指数的计算公式：

D_z＝∑(ΔT_i×H_i)，

其中，ΔT_i为每日的温度变化，H_i为对应冷度系数，根据所勘测区域的温度范围确定；

基于地下雷达获取的地质和土壤特性信息，确定地下水位、土壤层厚度和岩石分布数据；

基于土壤特性数据来计算路基的承载力，采用Bowles计算承载力，承载力计算具体公式：

C_z＝cN_c+γH，其中，c为土壤的凝聚力，N_c为规范化土壤参数，γ为土壤的单位重量，H为土壤的厚度；

环境勘测和数据收集步骤还包括：

采用智能交通监测系统、传感器和车辆识别技术来收集交通流量数据，获取实时的交通流量信息；

采用AASHTO公式计算路面的疲劳因子，估算路面受损程度，AASHTO公式：

P_y＝∑(W_i×N_i)，

其中，W_i是不同车辆类型的荷载因子，N_i是相应车辆类型的交通量；

通过环境勘测和数据收集步骤获取关键信息，用于构建高度准确的预测模型和养护计划；

S2.建立模拟预测模型，采用数值模拟预测模型，模拟道路受损程度，将环境因素视为影响因素，环境因素包括气温、湿度、降水量、道路材料性能和交通负荷；

建立模拟预测模型步骤包括：

定义受损程度模型D：

D(t,x,y,z)＝F(T(t,x,y,z),H(t,x,y,z),P(t,x,y,z),E(x,y,z),L(t,x,y,z))，

其中D是道路受损程度，t是时间，x,y,z是空间坐标，T是温度，H是湿度，P是降水量，E是材料性能，L是交通负荷；

采用非稳态热传导方程模拟温度分布，并加入时间和空间变化：

其中T是温度，k是热传导系数，Q_T是热源项；

采用湿度扩散方程模拟湿度分布，并加入湿度源项和扩散过程；

其中H是湿度，D是湿度扩散系数，Q_H是湿度源项；

建立模拟预测模型步骤还包括：

采用非线性弹塑性本构模型描述水泥混凝土的力学行为，并加入强度、损伤和塑性变形：

∈＝D(σ-σ^d),σ^d＝σ^e+k∈^p，

其中∈是应变，σ是应力，D是弹性刚度矩阵，σ^d为塑性应力，σ^e为弹性应力，k为材料硬化参数，∈^p为塑性应变；

模拟裂缝的扩展，采用线弹性断裂力学模型来描述裂缝的扩展速率：

其中表示裂缝长度随时间的变化率，C和n是材料参数，ΔK是应力强度因子范围。

实施例2

S3.材料性能测试，在实验室中对水泥混凝土材料进行测试，确定在极端气候条件下的性能，根据测试结果，优化材料配方，提高抗冻性和耐久性；

材料性能测试步骤包括：

首先，制备水泥混凝土样品，用于进行性能测试，性能测试包括：

抗压强度测试，使用标准试验方法测定混凝土的抗压强度，抗压强度公式：

其中，f_c是混凝土的抗压强度，P是承载力，A是样品的横截面积；

抗折强度测试，使用标准试验方法测定混凝土的抗折强度，抗折强度公式：

其中，f_f是混凝土的抗折强度，P同样是承载力，L是跨度，b是宽度，d是深度；

抗冻性测试，将混凝土样品暴露在低温环境中，并进行冻融循环测试，评估抗冻性能；

耐久性测试，模拟混凝土在极端气候条件下的长期暴露情况，评估其耐久性；

根据测试结果，进行数据分析，包括统计分析和数学建模，优化混凝土的配方，提高其抗冻性和耐久性；

统计分析和数学建模包括：

基于材料性能测试步骤所获取的性能测试数据进行统计分析，包括抗压强度、抗折强度、抗冻性性能参数；

统计分析包括，平均值、方差和相关系数确定：

平均值：

方差：

相关系数：

采用多元回归分析法建立混凝土性能与配方参数之间的关系模型，关系模型多元回归方程：

Y＝β₀+β₁X₁+β₂X₂+...+β_nX_n+ε，

其中，Y是性能参数，即抗压强度、抗折强度、抗冻性性能参数，β₀到β_n是回归系数，X₁到X_n是配方参数，ε是误差项；

采用梯度下降法寻找性能参数最优混凝土配方，梯度下降法公式表示：

minxf(X)，

其中，X是配方参数的向量，f(X)是优化目标函数，即根据实际统计分析确定的具体评价指标；

基于数据分析的结果，优化混凝土的配方，提高混凝土的性能；

S4.受损程度预测，利用模拟预测模型，根据实时气象数据、交通负荷和路面状态，预测道路受损程度，确定哪些路段需要优先维护；

受损程度预测步骤包括：

基于模拟预测模型，根据实时气象数据、交通负荷和路面状态预测道路受损程度，具体包括：

基于受损程度模型D进行实时预测，

D(t,x,y,z)＝F(T(t,x,y,z),H(t,x,y,z),P(t,x,y,z),E(x,y,z),L(t,x,y,z))，

使用历史数据集来训练模型，并采用均方误差MSE进行性能和准确性验证；

获取实时气象数据、交通负荷和路面状态数据作为模型的输入；

使用已训练和验证的模型，根据实时数据进行受损程度的预测，生成预测值，表示道路受损程度的估计；

S5.养护策略制定，基于受损程度预测，制定具体的养护策略。

实施例1中，所采集数据来本市22年8月份气象信息，包括气温、湿度、降水量，如表1所示，以及交通负载情况，如表2所示，基于冻融指数的计算公式D_z＝∑(ΔT_i×H_i)对冻融指数进行计算，基于C_z＝cN_c+γH对检测地区承载力进行计算，基于P_y＝∑(W_i×N_i)对路面疲劳系数进行计算，所监测区域的土地凝聚力15kPa、规范化土壤参数：单位重量18kN/m3、土壤厚度2.5meters，计算结果如表3所示。

表1：气象站数据

表2：交通检测数据

车辆类型	荷载因子	交通量(车辆/小时)
			小型汽车	0.05	50
大型卡车	0.2	80
			公交车	0.15	70
自行车	0.01	150
			行人	0.005	200

表3：路面性能计算参数

	冻融指数10℃/周	承载力吨力/tf	路面疲劳系数
				实施例1	1.5	0.82	0.52
实施例2	2.3	0.75	0.43

综合以上内容，在本申请中：

本申请所提供的预防性养护方法从气象站、卫星数据、地下雷达多个数据源收集气象数据、地质信息、土壤特性、交通流量数据，根据气象数据计算冻融指数，评估道路表面的冻融损害潜力，利用地下雷达获取的地质和土壤特性信息，确定地下水位、土壤层厚度和岩石分布数据，评估路基的承载力，采用智能交通监测系统和传感器技术来收集实时的交通流量数据，用于后续的道路受损程度预测，采用AASHTO计算路面的疲劳因子，估算路面受损程度，同时建立数值模拟预测模型，模拟道路受损程度，考虑多环境因素，包括气温、湿度、降水量、道路材料性能和交通负荷，在实验室中对水泥混凝土材料进行测试，根据测试结果优化混凝土的配方，提高抗冻性和耐久性，再根据模拟预测模型，实时预测道路受损程度，确定哪些路段需要优先维护，最后基于受损程度预测，制定具体的养护策略，以最优化的方式分配资源进行道路维护。

综上所述，本申请采用高分辨率的数据和数学建模，能够更准确地预测道路受损程度，同时综合考虑了多种环境因素，包括气象、地质、交通负荷，相对于传统方法更全面，通过实时数据的采集和模型的实时运算，可以更加及时的、迅速的响应道路状况的变化，及时采取养护措施，减少维修成本，然后基于预测结果，及时制定个性化的养护策略，根据不同路段和环境因素的情况，最大程度地优化资源分配。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (8)

1.基于水泥混凝土路面的预防性养护方法，其特征在于，包括：

环境勘测和数据收集，进行全面的环境勘测，包括气象数据、土壤类型、地质条件和道路使用情况的收集，勘测数据用于预测模型的构建和养护计划的制定；环境勘测数据来自气象站、卫星数据，所获取数据包括：高分辨率的气象数据，包括温度、湿度、降水、风速和日照；

建立模拟预测模型，采用数值模拟预测模型，模拟道路受损程度，将环境因素视为影响因素，环境因素包括气温、湿度、降水量、道路材料性能和交通负荷；

材料性能测试，在实验室中对水泥混凝土材料进行测试，确定在极端气候条件下的性能，根据测试结果，优化材料配方，提高抗冻性和耐久性；

受损程度预测，利用模拟预测模型，根据实时气象数据、交通负荷和路面状态，预测道路受损程度；

养护策略制定，基于受损程度预测，制定具体的养护策略。

2.根据权利要求1所述的基于水泥混凝土路面的预防性养护方法，其特征在于，所述环境勘测和数据收集步骤中：

基于气象数据来计算冻融指数，评估道路表面的冻融损害潜力，冻融指数的计算公式：

D_z＝∑(ΔT_i×H_i)，

其中，ΔT_i为每日的温度变化，H_i为对应冷度系数，根据所勘测区域的温度范围确定；

基于地下雷达获取的地质和土壤特性信息，确定地下水位、土壤层厚度和岩石分布数据；

基于土壤特性数据来计算路基的承载力，采用Bowles计算承载力，承载力计算具体公式：

C_z＝cN_c+γH，其中，c为土壤的凝聚力，N_c为规范化土壤参数，γ为土壤的单位重量，H为土壤的厚度。

3.根据权利要求1所述的基于水泥混凝土路面的预防性养护方法，其特征在于，所述环境勘测和数据收集步骤还包括：

采用智能交通监测系统、传感器和车辆识别技术来收集交通流量数据，获取实时的交通流量信息；

采用AASHTO公式计算路面的疲劳因子，估算路面受损程度，AASHTO公式：

P_y＝∑(W_i×N_i)，

其中，W_i是不同车辆类型的荷载因子，N_i是相应车辆类型的交通量。

4.根据权利要求1所述的基于水泥混凝土路面的预防性养护方法，其特征在于，所述建立模拟预测模型步骤包括：

定义受损程度模型D：

D(t,x,y,z)＝F(T(t,x,y,z),H(t,x,y,z),P(t,x,y,z),E(x,y,z),L(t,x,y,z))，

其中D是道路受损程度，t是时间，x,y,z是空间坐标，T是温度，H是湿度，P是降水量，E是材料性能，L是交通负荷；

采用非稳态热传导方程模拟温度分布，并加入时间和空间变化：

其中T是温度，k是热传导系数，Q_T是热源项；

采用湿度扩散方程模拟湿度分布，并加入湿度源项和扩散过程；

其中H是湿度，D是湿度扩散系数，Q_H是湿度源项。

5.根据权利要求1所述的基于水泥混凝土路面的预防性养护方法，其特征在于，所述建立模拟预测模型步骤还包括：

采用非线性弹塑性本构模型描述水泥混凝土的力学行为，并加入强度、损伤和塑性变形：

∈＝D(σ-σ^d),σ^d＝σ^e+k∈^p，

其中∈是应变，σ是应力，D是弹性刚度矩阵，σ^d为塑性应力，σ^e为弹性应力，k为材料硬化参数，∈^p为塑性应变；

模拟裂缝的扩展，采用线弹性断裂力学模型来描述裂缝的扩展速率：

其中表示裂缝长度随时间的变化率，C和n是材料参数，ΔK是应力强度因子范围。

6.根据权利要求1所述的基于水泥混凝土路面的预防性养护方法，其特征在于，所述材料性能测试步骤包括：

首先，制备水泥混凝土样品，用于进行性能测试，性能测试包括：

抗压强度测试，使用标准试验方法测定混凝土的抗压强度，抗压强度公式：

其中，f_c是混凝土的抗压强度，P是承载力，A是样品的横截面积；

抗折强度测试，使用标准试验方法测定混凝土的抗折强度，抗折强度公式：

其中，f_f是混凝土的抗折强度，P同样是承载力，L是跨度，b是宽度，d是深度；

抗冻性测试，将混凝土样品暴露在低温环境中，并进行冻融循环测试，评估抗冻性能；

耐久性测试，模拟混凝土在极端气候条件下的长期暴露情况，评估其耐久性；

根据测试结果，进行数据分析，包括统计分析和数学建模，优化混凝土的配方。

7.根据权利要求1所述的基于水泥混凝土路面的预防性养护方法，其特征在于，所述统计分析和数学建模包括：

基于材料性能测试步骤所获取的性能测试数据进行统计分析，包括抗压强度、抗折强度、抗冻性性能参数；

统计分析包括，平均值、方差和相关系数确定：

平均值：

方差：

相关系数：

采用多元回归分析法建立混凝土性能与配方参数之间的关系模型，关系模型多元回归方程：

Y＝β₀+β₁X₁+β₂X₂+...+β_nX_n+ε，

其中，Y是性能参数，即抗压强度、抗折强度、抗冻性性能参数，β₀到β_n是回归系数，X₁到X_n是配方参数，ε是误差项；

采用梯度下降法寻找性能参数最优混凝土配方，梯度下降法公式表示：

minxf(X)，

其中，X是配方参数的向量，f(X)是优化目标函数，即根据实际统计分析确定的具体评价指标；

基于数据分析的结果，优化混凝土的配方。

8.根据权利要求1所述的基于水泥混凝土路面的预防性养护方法，其特征在于，所述受损程度预测步骤包括：

基于模拟预测模型，根据实时气象数据、交通负荷和路面状态预测道路受损程度，具体包括：

基于受损程度模型D进行实时预测，

D(t,x,y,z)＝F(T(t,x,y,z),H(t,x,y,z),P(t,x,y,z),E(x,y,z),L(t,x,y,z))，

使用历史数据集来训练模型，并采用均方误差MSE进行性能和准确性验证；

获取实时气象数据、交通负荷和路面状态数据作为模型的输入；

使用已训练和验证的模型，根据实时数据进行受损程度的预测，生成预测值，表示道路受损程度的估计。