向 亮，曹源文，易 飛

(重慶交通大學(xué)機(jī)電與汽車工程學(xué)院，重慶400074)

在土壤壓實度連續(xù)檢測中，首先利用安裝在振動壓路機(jī)振動輪上的加速度傳感器測量振動輪振動加速度，然后建立振動加速度與土壤壓實度之間的關(guān)系，間接反應(yīng)振動壓實情況［1］。這種實時檢測的方法大大提高了振動壓路機(jī)的工作效率，縮短了工程進(jìn)度。不同的土壤，其壓實性質(zhì)也不相同。因此，相同大小的振動加速度，在不同性質(zhì)的土壤上進(jìn)行振動壓實時，土壤的壓實度是不同的，壓實效果也不一樣。同時，同一種性質(zhì)的土壤，其含水量不同，土壤的壓實度也不一樣。也就是說，很難用一種確定的函數(shù)關(guān)系式來反映振動加速度和土壤壓實度之間的關(guān)系。筆者在重慶交通大學(xué)道路實驗室進(jìn)行現(xiàn)場試槽試驗，采集了振動輪振動加速度和對應(yīng)的土壤壓實度數(shù)據(jù)，從中選取一組實驗數(shù)據(jù)如圖1。

從圖1可以看出，雖然振動加速度和土壤壓實度之間是正相關(guān)的，但兩者之間的線性關(guān)系并不是很好的。為了達(dá)到連續(xù)實時檢測的目的，必須在兩者之間建立橋梁。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理非線性映射方面的能力可以解決這個問題，即通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理記憶來實現(xiàn)一個加速度反應(yīng)一個壓實度的可能性。

圖1 壓實度值與振動加速度的關(guān)系Fig.1 Relationship between the compaction and the acceleration of vibration

1 影響土壤壓實度的因素

影響土壤壓實度的因素很多，其中最主要的是如下幾個方面［2－4］。

1.1 土壤材料及其級配情況的影響

不同類型的土壤，其壓實性能是不一樣的。粗粒料易于壓實，而且有足夠的穩(wěn)定性。粉砂的壓實性能差些，但比黏土要好，只是水穩(wěn)定性較差。最難于壓實的土壤是黏土，它有高的黏聚性和不透水性。含有大量有機(jī)物的腐殖土，彈性很強(qiáng)，無法壓實，不宜作為工程建筑材料使用。

集料的級配對碾壓后所能達(dá)到的密實度有著明顯的影響。為了提高工程結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)和路面結(jié)構(gòu)層的強(qiáng)度和減少空隙率，增加其在使用過程中的穩(wěn)定性，則要求材料具有好的級配。特別是對作基礎(chǔ)層的集料，常規(guī)定有嚴(yán)格的級配范圍。

另外，對路面各結(jié)構(gòu)層的集料成分要求有足夠的強(qiáng)度和硬度，以使能夠抵抗碾壓施工和行車載荷的破壞，要防止集料中的粗骨料被細(xì)化而導(dǎo)致路面變形。

1.2 含水量

以相同的壓實方法，壓實不同含水量的同一種土壤，會得到不同的壓實效果。壓實機(jī)械的施力，需要克服土顆粒間的內(nèi)摩擦力和黏聚力，才能使其產(chǎn)生位移及相互靠近，而這種內(nèi)摩擦力和黏聚力往往是隨著密實度的提高而增加的。

土壤的含水量小時，土顆粒間的內(nèi)摩擦阻力就大。當(dāng)壓實到一定程度后，此壓實功便不能繼續(xù)克服土壤的變形抗力，壓實所得的密實度是有限的。若增加含水量時，由于水在顆粒間起到的潤滑作用而使土壤的內(nèi)摩擦阻力下降，因此會以同樣的壓實功而得到較大的密實度。當(dāng)含水量增加到超過某一界限后，雖然土壤的內(nèi)摩擦阻力還會下降，但土壤中水的體積卻在增加。由于水的不可壓縮性，致使土壤的密實度反而下降了。

各種不同土壤的最佳含水量和最大干密度是不同的，通過擊實試驗，對各種天然土壤、級配土壤及無極黏結(jié)材料穩(wěn)定土，都能找到一個與擊實曲線上最大干密度想對應(yīng)的最佳含水量值。

1.3 壓實設(shè)備的影響

壓實設(shè)備的影響主要包括壓實力的作用方式、壓實功的大小、碾輪的狀態(tài)、以及壓實的工藝。其中壓實工藝對土壤壓實的影響是比較大的，比如本文研究的振動壓路機(jī)振動壓實，壓路機(jī)振動參數(shù)的選擇(振動頻率、振幅)、碾壓速度和碾壓次數(shù)都影響著土壤的壓實度。

在振動壓路機(jī)振動壓實的過程中，合理的選擇振動輪振動頻率和振幅對壓實效果和壓實效率有著很大的影響。

2 壓實度實時檢測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

由于土壤壓實度受到各種因素的綜合影響，在試驗的初期主要關(guān)心振動加速度大小和壓實度的直接關(guān)系。因此試驗中使用一種振動頻率和振幅測量了多種數(shù)據(jù)。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量中暫不考慮振頻和振幅的變換因素。從上面各個因素中選出幾個主要因素作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練參數(shù)，分別為:土壤級配(這里用通過0.074 mm顆粒百分比)、土壤含水量、振動加速度和土壤最大干密度。選用土壤壓實度作為網(wǎng)絡(luò)的輸出。網(wǎng)路的傳遞函數(shù)選用S型函數(shù)，輸出函數(shù)選用線性函數(shù)。一般情況下BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均選為3層，隱層節(jié)點數(shù)沒有確定的規(guī)則，只能根據(jù)訓(xùn)練的結(jié)果來增減［5－6］。

3 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

學(xué)習(xí)樣本的選取在BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中是非常重要的，在振動壓路機(jī)實時檢測中，學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)應(yīng)該能表示全部的數(shù)據(jù)特點，即選取數(shù)據(jù)前根據(jù)現(xiàn)場測定的加速度數(shù)據(jù)的取值范圍來選取，試驗一共選取了3段不同級配的土壤，每段土壤均壓實7遍以上，同時記錄相應(yīng)測點的土壤壓實度值。表1給出了部分學(xué)習(xí)樣本的數(shù)據(jù)。訓(xùn)練函數(shù)的選取也要根據(jù)選取訓(xùn)練結(jié)果的好壞來判斷［7－8］。

表1 學(xué)習(xí)樣本Table 1 Learning samples

網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差應(yīng)根據(jù)壓實度實際需要的精確度來衡量，根據(jù)實際需要把誤差限定在5%，將學(xué)習(xí)樣本帶入建立好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練，經(jīng)過不斷的更改隱層神經(jīng)元數(shù)目和訓(xùn)練函數(shù)后，在隱層神經(jīng)元數(shù)目達(dá)到45個，采用自適應(yīng)性lr度下降訓(xùn)練函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練達(dá)到規(guī)定的訓(xùn)練誤差［8－9］，如圖2。

圖2 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程Fig.2 The process of network training

4 土壤壓實度數(shù)據(jù)檢驗及預(yù)測

為了驗證訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)可行性，可將其它測量數(shù)據(jù)帶入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢驗，表2給出了一組驗證樣本。

通過計算，仿真結(jié)果最大誤差為3.775%，最小誤差為1.018%。數(shù)據(jù)對比如圖3。

5 結(jié)語

從仿真結(jié)果來看，初步達(dá)到了加速度和壓實度的映射關(guān)系，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)運(yùn)用到振動壓路機(jī)在線檢測上面來是可行的。通過加速度傳感器檢測的加速度數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理之后，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別可以很好的映射了振動加速度和土壤壓實度之間的關(guān)系。

表2 驗證樣本Table 2 The validation of sample

圖3 驗證數(shù)據(jù)對比Fig.3 The comparison of data

［1］曹源文.振動壓路機(jī)壓實度實時連續(xù)檢測技術(shù)研究報告［R］.重慶:重慶交通大學(xué)，2008.

［2］秦四成.振動壓路機(jī)［M］.北京:化學(xué)工業(yè)出版社，2006.

［3］李冰，焦生杰.振動壓路機(jī)與振動壓實技術(shù)［M］.北京:人民交通出版社，2001.

［4］邱聲，曹源文.非線性有限元在振動壓實中的應(yīng)用［J］.重慶交通大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版，2011，30(2):270 －272.Qiu Sheng，Cao Yuanwen.Analysis and application of nonlinear finite element on vibration compaction［J］.Journal of Chongqing Jiaotong University:Natural Science，2011，30(2):270 －272.

［5］董長虹.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用［M］.北京:國防工業(yè)出版社，2007.

［6］張德豐.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真與應(yīng)用［M］.上海:電子工業(yè)出版社，2009.

［7］胡伍生.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及其工程應(yīng)用［M］.北京:測繪出版社，2006.

［8］張德豐.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計［M］.北京:機(jī)械工業(yè)出版社，2009.

［9］周開利，康耀紅.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其MATLAB仿真程序設(shè)計［M］.北京:清華大學(xué)出版社，2001.