葉 敏，王鐵權(quán)

(長安大學(xué) 公路養(yǎng)護(hù)裝備國家工程實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710064)

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基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高寒路基縱向裂縫危險度綜合評價

葉 敏，王鐵權(quán)

(長安大學(xué) 公路養(yǎng)護(hù)裝備國家工程實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710064)

以高寒地區(qū)自然環(huán)境因素、設(shè)計(jì)因素、凍土因素三類致災(zāi)因子指標(biāo)作為輸入變量，根據(jù)模糊推理規(guī)則構(gòu)建路基縱向裂縫評價的非線性映射關(guān)系，通過對輸入知識的預(yù)處理和輸出知識的后處理，將模糊邏輯推理融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性計(jì)算中，建立了綜合評價模型。以青藏公路典型路段K3+020段為例，基于11類致災(zāi)因子評價該路段縱向裂縫的危險度為2級。結(jié)果表明：高寒路基縱向裂縫危險度模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合評價模型可用于評價縱向裂縫的發(fā)育程度，經(jīng)濟(jì)性好、實(shí)用性強(qiáng)。

道路工程；路基工程；縱向裂縫；致災(zāi)因子；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

0 引 言

根據(jù)《國家公路網(wǎng)規(guī)劃(2013年—2030年)》的長期規(guī)劃，到2030年末，國家公路網(wǎng)新增高速公路約3.3萬km，高寒地區(qū)占其中的80%～90%；國網(wǎng)普通公路新增11萬km，高寒地區(qū)占其中的60%～70%。我國的公路建設(shè)重心已由中東部沿海轉(zhuǎn)移到高寒地區(qū)，因高寒氣候條件海拔高、低溫時間長、溫差大，高寒路基常出現(xiàn)早期開裂等病害[1]。高速公路作為國民經(jīng)濟(jì)的命脈，過早破損影響了道路服務(wù)能力，縮短了使用年限，阻礙了交通運(yùn)輸綜合效益的發(fā)揮。公路養(yǎng)護(hù)和維修任務(wù)迫在眉睫，而裂縫發(fā)育程度評價結(jié)果會直接影響?zhàn)B護(hù)決策和資金投入，因此，建立客觀實(shí)用的高寒路基縱向裂縫危險度評價模型十分重要[2-3]。目前道路病害綜合評價方法和模型主要有回歸分析法、系統(tǒng)分析評價法和灰色理論模型等[4-6]。朱東鵬等[4]利用回歸分析方法提出了凍土路基縱向裂縫評價標(biāo)準(zhǔn)分為輕度、中度和重度；任貴波[5]利用可拓學(xué)物元理論建立模型，通過系統(tǒng)分析評價法分別對各縱縫破損等級和抽樣路段縱縫總體破損狀況進(jìn)行評價；黨奇志[6]采用灰色理論對舊瀝青混凝土路面的路用性能進(jìn)行了評價。但是，現(xiàn)有研究結(jié)果表明：回歸分析模型不足以準(zhǔn)確表征裂縫實(shí)測指標(biāo)與專家評價結(jié)果之間的復(fù)雜聯(lián)系，系統(tǒng)分析法中人為因素影響太大，灰色理論法模型依賴于評價指標(biāo)的經(jīng)驗(yàn)范圍。已有的評價方法擺脫不了評價過程中的隨機(jī)性以及評價專家主觀上的不確定性和認(rèn)識上的模糊性；另外，不能利用已有的比較成功的裂縫發(fā)育程度評價案例信息，專家的評價經(jīng)驗(yàn)和知識得不到積累。高寒地區(qū)路基縱向裂縫危險度評價尚處于探索階段[7]。筆者綜合模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)，基于縱向裂縫發(fā)育的致災(zāi)因子，建立高寒路基縱向裂縫模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合評價模型來分析縱向裂縫發(fā)育的危險程度，并以青藏公路典型路段K3+020段為例分析其危險度。

1 路基縱向裂縫致災(zāi)因子分析

青藏公路全長1 937 km，其中550 km穿越自然環(huán)境惡劣、地質(zhì)條件復(fù)雜的高原多年凍土地區(qū)，全線平均海拔在4 000 m以上，如圖1(a)。海拔高、溫度低、太陽輻射強(qiáng)、自然條件惡劣等致使路基路面病害相對突出，其中路基縱向裂縫與不均勻變形是最為典型的路基病害?？v向裂縫根據(jù)裂縫寬度和深度等可分為輕度、中度和重度等不同等級，如圖1(b)和圖1(c)。根據(jù)資料收集，歸納出誘發(fā)青藏公路路基縱向裂縫的致災(zāi)因子大致可劃為3大類：自然環(huán)境因素、凍土因素和設(shè)計(jì)因素[8]。

圖1 青藏公路海拔及裂縫病害

高寒路基縱向裂縫評價體系如圖2，主要評價指標(biāo)包括自然環(huán)境因素、凍土因素和設(shè)計(jì)因素3大類，具體細(xì)分為地溫、降水、太陽輻射等11個致災(zāi)因子[9-14]。

圖2 縱向裂縫的評價體系

2 高寒路基縱向裂縫危險度分析

2.1 建立因素集及評價體系

因素集U是指以影響縱向裂縫發(fā)育的各致災(zāi)因子為元素所組成的集合，即：

U={U1,U2,…,Ui}；Ui={Ui1,Ui2,Ui3,…,Uin}

(1)

式中：Ui指因素集U中某類致災(zāi)因子。

2.2 確定致災(zāi)因子權(quán)重

為了反映致災(zāi)因子對縱向裂縫的影響程度，對各致災(zāi)因子賦予一定的權(quán)重，組成權(quán)向量。參照層次分析法中的標(biāo)度，對評價體系中同一層各因子兩兩比較，得到判斷矩陣。對判斷矩陣做一致性檢驗(yàn)，計(jì)算該矩陣的最大特征值，結(jié)合平均隨機(jī)一致性指標(biāo)，根據(jù)式(2)計(jì)算隨機(jī)一致性比率，當(dāng)時一致性檢驗(yàn)通過，否則重新確定判斷矩陣：

(2)

(3)

依次對評價體系各層采用層次分析法，得到各層的權(quán)向量Ai，然后得到致災(zāi)因子最終權(quán)向量A。

2.3 建立評價集

對路基縱向裂縫評價時將可能得出的評價結(jié)果組成評價集，即：

(4)

評價集中各評價結(jié)果參照等級劃分表1。

表1 危險度等級劃分

(續(xù)表1)

危險度指數(shù)等級說明3級0．2～0．4路基出現(xiàn)少數(shù)裂縫，裂縫分布稀疏，較發(fā)育，有危害路基穩(wěn)定的發(fā)展趨勢4級0～0．2路基無裂縫，或者裂縫數(shù)量很少且不發(fā)育，對路基基本無影響

2.4 單因素模糊評價

基于前面影響縱向裂縫形成的因素，以致災(zāi)因子單獨(dú)對路基縱縫危險度進(jìn)行評價如表2，確定其對評價集中各元素的權(quán)重，得到單因素評價向量，將所有單因素評價向量按行組成評判矩陣。

表2 單因素評價標(biāo)準(zhǔn)

2.5 模糊綜合評價

通過上述評判矩陣P、權(quán)向量A，結(jié)合列向量H可得模糊綜合評價式如式(5)：

B=A·P=(bij)

(5)

M=B·H

(6)

將B歸一化后帶入式(6)，將所得值M參照表1中的危險度指數(shù)，確定縱向裂縫的危險度等級。

3 路段縱縫危險度評價分析

以青藏公路K3+020段為例，采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合評價法分析該段路基縱向裂縫的危險度[15]。該路段位于五道梁地區(qū)，海拔4 600 m以上，高寒低氧，氣候惡劣。該地區(qū)年平均氣溫為-5.6 ℃，氣溫變化圖型為單峰型，如圖3(a)。年平均降雨量隨季節(jié)差異性很大，1—5月降雨量極少，而6—9月則是降雨集中期，如圖3(b)，年均降水量為40 mm左右，這種季節(jié)性降雨導(dǎo)致道路兩側(cè)出現(xiàn)季節(jié)性積水。該路段太陽輻射量大，5—7月太陽總輻射量最大，最大輻射量為24 MJ/(m2·d)。該路段多年凍土連續(xù)，有局部融區(qū)，多年凍土厚度達(dá)40～60 m，季節(jié)融化深度最深達(dá)1.5～2.8 m左右。實(shí)際勘察得知，該路段天然地表10 m以下就有純厚冰層，土路肩3 m以下出現(xiàn)厚達(dá)1 m的純冰層，凍土現(xiàn)象表現(xiàn)出冰錐、凍脹丘等，凍土穩(wěn)定性較差。該路段路面由瀝青面層、水泥穩(wěn)定基層組成，路基高3 m，頂面寬10 m，填土為碎石土。

圖3 青藏公路典型路段氣候條件

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中通過不斷調(diào)整權(quán)重和偏置節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系，以獲得所期望的輸入輸出。在隱層和輸出層中的每個神經(jīng)元都有其各自的權(quán)重值和傳遞函數(shù)。一般來說，一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行能力取決于它的體系結(jié)構(gòu)和其參數(shù)的設(shè)置。尋找最佳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程中一個最主要的問題就是，確保隱層最優(yōu)化和用試錯法確定其神經(jīng)元。根據(jù)各層所使用的函數(shù)的類型，確定各輸入值的權(quán)重和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，在輸入輸出的基礎(chǔ)上，將訓(xùn)練的實(shí)例輸入網(wǎng)絡(luò)。將網(wǎng)絡(luò)的輸出值與相應(yīng)的實(shí)測值進(jìn)行比較。其次，在網(wǎng)絡(luò)輸出值與實(shí)際值的比較中發(fā)現(xiàn)錯誤。然后，通過反向傳播，由輸出修改網(wǎng)絡(luò)輸入的權(quán)重。這是一種減少網(wǎng)絡(luò)錯誤的方法。當(dāng)實(shí)際值與對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)收斂完成后，訓(xùn)練過程結(jié)束?？偟目捎脭?shù)據(jù)是12個，如表3，其中80%用于訓(xùn)練，10%用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬能力的評價，10%用于評估訓(xùn)練效果并防止過度訓(xùn)練或使訓(xùn)練在模擬效果最佳時停止。用均方差(MSE)來確定最佳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中誤差最小的為最佳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程如圖4。在圖4中，水平軸表示的是訓(xùn)練周期(階段)，垂直軸表示的是均方差(MSE)。訓(xùn)練應(yīng)在第13個周期停止，這是訓(xùn)練效果的最佳點(diǎn)。驗(yàn)證數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)R=0.982 77，測試數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)為0.998 18。

圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程

表3 縱向裂縫現(xiàn)場資料

根據(jù)K3+020路段所處的自然環(huán)境和路基參數(shù)，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練確定圖2評價體系中自然環(huán)境因素、凍土因素、工程因素的權(quán)重a1，a2，a3，有：

構(gòu)造自然環(huán)境因素下各致災(zāi)因子的判斷矩陣N1：

(7)

該矩陣λmax=4.031 0，4階矩陣取RI=0.9，根據(jù)式(2)有：

CR=0.011<0.10

(8)

A=(0.048 1，0.126 7，0.089 6，0.235 6，0.109 4，0.021 7，0.068 9，0.176 7，0.071 5，0.036 9，0.014 9)

(9)

根據(jù)表1、表2，確定各致災(zāi)因子對評價集元素的權(quán)重，將所有單因素評價向量組成評判矩陣P如式(10)：

(10)

將評判矩陣P和權(quán)向量A帶入式(5)得：

4 結(jié) 論

1)引入模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，提出基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的縱向裂縫危險度評價方法，通過網(wǎng)絡(luò)來完成評價的推理過程，克服了傳統(tǒng)評價方法評價結(jié)果較為粗糙、評價過程較為依賴專家經(jīng)驗(yàn)、評價速度慢等缺點(diǎn)。

2)將誘發(fā)青藏公路路基縱向裂縫形成的致災(zāi)因子劃分為自然環(huán)境因素、凍土因素、設(shè)計(jì)因素三大類。

3)以青藏公路K3+020路段為例進(jìn)行評價，評價結(jié)果為該路段縱向裂縫危險度為2級，與專家現(xiàn)場評判結(jié)果一致，得出所建模型可客觀、快速和精確地分析多年凍土地區(qū)路基縱向裂縫危險度的結(jié)論。

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Comprehensive Risk Evaluation on the Longitudinal Cracks of Permafrost Subgrade Based on Fuzzy Neural Network

Ye Min, Wang Tiequan

(National Engineering Laboratory for Highway Maintenance Equipment, Chang’an University, Xi’an 710064, Shaanxi, China)

The natural environment factor, the design factor and the frost soil factor for the permafrost subgrade crack damage evaluation were selected as the input vector. According to the fuzzy rule, the nonlinear mapping relation of the longitudinal crack evaluation of subgrade was established. Through the combination of input pretreatment and output post treatment, the fuzzy rule was embedded into the nonlinear calculation of the neural network. It evaluated the longitudinal cracks risk degree in the section of K3+020 of Qinghai-Tibet Highway and the disk degree was defined as second grade based on 11 kinds of damage factors. The results show that the model can quickly, accurately and objectively evaluate the subgrade longitudinal cracks risk degree in permafrost regions.

road engineering; subgrade; longitudinal cracks; hazard factor; fuzzy neural network

10.3969/j.issn.1674-0696.2015.04.12

2014-09-01；

2014-11-20

交通運(yùn)輸部科技項(xiàng)目(201231879210)

葉 敏(1978—)，男，吉林磐石人，副教授，博士，主要從事模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能評價方法的研究。E-mail：mingye@chd.edu.cn。

TU433

A

1674-0696(2015)04-068-05