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        幾種典型瀝青混合料車轍橫斷面變形特征分析

        2016-12-20 00:35:33華,英
        黑龍江交通科技 2016年8期
        關(guān)鍵詞:變形

        陳 華,英 紅

        (1.深圳市市政設(shè)計(jì)研究院有限公司,深圳 518029;2.桂林電子科技大學(xué)廣西高校圖像圖形智能處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 廣西 桂林 541004)

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        道路工程

        幾種典型瀝青混合料車轍橫斷面變形特征分析

        陳 華1,英 紅2

        (1.深圳市市政設(shè)計(jì)研究院有限公司,深圳 518029;2.桂林電子科技大學(xué)廣西高校圖像圖形智能處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 廣西 桂林 541004)

        針對(duì)傳統(tǒng)車轍試驗(yàn)無法描述瀝青混合料側(cè)向隆起、流動(dòng)等變形形態(tài)的問題,本文利用線激光和相機(jī),設(shè)計(jì)、搭建瀝青混合料車轍斷面變形圖像采集系統(tǒng),通過采集典型的骨架密實(shí)型、懸浮型和骨架空隙型混合料的斷面變形圖像,由圖像處理技術(shù)及格子計(jì)數(shù)法獲得用以描述這些混合料試件的車轍變形形態(tài)的特征參數(shù),試驗(yàn)結(jié)果表明,這些參數(shù)能夠反映混合料內(nèi)部荷載擴(kuò)散、流動(dòng)變形能力及壓密松漲綜合效應(yīng)等混合料內(nèi)部信息,為評(píng)估材料高溫性能等方面提供新的視角。

        瀝青路面;車轍試驗(yàn);配合比;變形輪廓;特征參數(shù)

        0 前 言

        車轍變形是瀝青路面使用過程中最常見也是最主要的破壞類型,也是國(guó)內(nèi)外公路界學(xué)者的研究熱點(diǎn),室內(nèi)車轍試驗(yàn)?zāi)軌蜉^好的模擬瀝青混合料在車輛荷載反復(fù)作用下的變形狀況,因此,各國(guó)普遍使用室內(nèi)車轍試驗(yàn)對(duì)混合料的高溫性能進(jìn)行復(fù)核,成為馬歇爾試驗(yàn)法、旋轉(zhuǎn)壓實(shí)法等在確定瀝青最佳用量時(shí)的必要補(bǔ)充,如我國(guó)在確定最佳瀝青用量方面主要采用的是馬歇爾試驗(yàn)法,并以車轍試驗(yàn)作為高溫性能驗(yàn)證的補(bǔ)充。

        然而,傳統(tǒng)的車轍儀受限于位移傳感器的工作方式,僅能得到車轍變形的最大值,無法描述橫截面上的各點(diǎn)的變形情況。車轍宏觀變形是混合料內(nèi)部復(fù)雜結(jié)構(gòu)在頻繁的交通荷載下壓密、流動(dòng)、松漲、隆起等變形效應(yīng)的累積表現(xiàn),車轍橫斷面變形曲線是車轍宏觀變形形態(tài)的重要特征,從橫斷面曲線入手,研究斷面曲線特征與材料內(nèi)部結(jié)構(gòu)的關(guān)系,對(duì)揭示材料在荷載作用下的行為特征、評(píng)估材料高溫性能等方面是十分必要的。

        1 橫斷面變形曲線特征描述

        大量實(shí)踐表明,瀝青路面車轍變形呈現(xiàn)出如圖1中曲線所示形態(tài),除輪跡處出現(xiàn)凹陷外,在輪跡左右兩側(cè)同時(shí)會(huì)有隆起存在,而傳統(tǒng)的室內(nèi)車轍試驗(yàn)僅測(cè)量了凹陷深度,未對(duì)隆起高度、開口寬度、開口角度等信息進(jìn)行采集和分析,而這些變形特性與混合料級(jí)配類型、內(nèi)部集料顆粒的空間分布結(jié)構(gòu)密切相關(guān),為了挖掘?yàn)r青混合料材料組成與車轍變形形態(tài)的內(nèi)在聯(lián)系,對(duì)該曲線的凹陷、隆起、開口大小、開口角度等形態(tài)特征進(jìn)行了定義。

        圖1 車轍變形曲線形態(tài)特征參數(shù)表征圖

        如圖1所示的車轍橫斷面變形曲線中d0為車轍下凹最大深度,w1為車轍下凹區(qū)域的開口寬度,主要與集料顆粒組合結(jié)構(gòu)的荷載擴(kuò)散能力相關(guān);d1、d2分別為車轍輪跡左、右兩側(cè)隆起的最大高度,w2為車轍輪跡兩側(cè)隆起區(qū)域峰值間距,它們反映了混合料抗流動(dòng)變形的能力;S0為車轍下凹部分的面積,S1和S2為車轍輪跡左、右兩側(cè)隆起面積,反映了壓密和松漲效應(yīng)對(duì)混合料體積變化的影響。

        2 車轍試件橫斷面變形曲線采集裝置

        為了得到車轍試件斷面變形曲線,開發(fā)了數(shù)字圖像處理技術(shù)與光學(xué)技術(shù)相結(jié)合形成的光機(jī)電一體化的測(cè)量系統(tǒng),它使用攝像機(jī)作為圖像傳感器,獲取線激光器在試件上的光條,然后利用數(shù)字圖像處理技術(shù),由計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像增強(qiáng)、識(shí)別與檢測(cè)。

        系統(tǒng)使用Sentech STC-Pocl232A面陣相機(jī),分辨率1 600×1 200,幀率30fps,Cameralink輸出;Fujinon50 mm光學(xué)鏡頭;DALSA PC2-CameraLink圖像采集卡;FAR 650nm紅光一字型線激光器,功率為100 mW。相機(jī)與一字條形激光器分別固定于車轍試驗(yàn)機(jī)的橫梁上,其中一字激光器垂直照射在車轍試件上,試件上出現(xiàn)一條紅色的光條,相機(jī)安裝于右側(cè),采集光條圖像,然后把圖像傳輸?shù)接?jì)算機(jī)上,再由計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理,從而得出車轍變形曲線。

        受車轍試驗(yàn)機(jī)恒溫倉體尺寸、相機(jī)工作距離及與光平面夾角所限,為保證車轍變形曲線的計(jì)算精度,車轍試件的采樣寬度只能控制在試件中部約為26 cm范圍內(nèi)。

        3 斷面變形特征參數(shù)計(jì)算方法

        采集車轍斷面光條圖像后,使用IMAQ Vision 6.0軟件進(jìn)行圖像處理,該軟件集成了大量圖像處理算法,并提供了一個(gè)帶有各種測(cè)量工具的軟件包Measurement Studio,利用它能夠方便地創(chuàng)建視覺檢測(cè)應(yīng)用程序,實(shí)現(xiàn)迅速的車轍變形測(cè)量任務(wù)。首先,將圖2中加載前后的光條圖像相減,得到車轍的變形圖像;接著,借助車轍儀提供的車轍深度測(cè)量值對(duì)變形圖像進(jìn)行縱向標(biāo)定,然后根據(jù)橫向標(biāo)定物對(duì)變形圖像進(jìn)行橫向標(biāo)定,得到如圖2所示的實(shí)測(cè)車轍斷面變形曲線,該曲線中存在較多的毛刺,這是由于試件在輪載作用下,加載區(qū)及其附近區(qū)域的集料顆粒發(fā)生轉(zhuǎn)動(dòng)造成的,為了方便獲取圖1中的各種特征參數(shù),對(duì)該曲線進(jìn)行平滑處理,具體的做法可采用相鄰若干數(shù)據(jù)取平均值的做法,本文用左右相鄰10個(gè)數(shù)據(jù)取平均,得到平滑后的曲線如圖3所示。

        圖2 實(shí)測(cè)斷面變形曲線

        圖3 對(duì)平滑曲線進(jìn)行網(wǎng)格計(jì)數(shù)

        得到光滑的車轍變形曲線后,容易得出d0、d1、d2、W0、W1、W2等長(zhǎng)度數(shù)據(jù),但車轍下凹面積s0、左右側(cè)隆起面積s1和s2并不能從光滑曲線上直觀地得到,有鑒于此,本文使用“格子計(jì)數(shù)法”對(duì)其測(cè)量:根據(jù)橫、縱坐標(biāo)軸上的刻度在圖上畫出格子,然后通過對(duì)應(yīng)區(qū)域內(nèi)的格子數(shù)目完成s0、s1和s2參數(shù)的測(cè)量,在計(jì)數(shù)時(shí),當(dāng)曲線穿過格子時(shí),分割的部分如果超過半個(gè)格子,則以一個(gè)格子計(jì)數(shù),反之,則不計(jì)數(shù),也不能將多個(gè)“半格”進(jìn)行累加。

        4 車轍試驗(yàn)

        選用13混合料,分別制作AM-13、AC-13F、AC-13C典型級(jí)配的混合料,級(jí)配使用規(guī)范中值,殼牌70#重交普通瀝青,瀝青用量、空隙率和車轍試驗(yàn)結(jié)果列于表1,斷面特征參數(shù)測(cè)量結(jié)果列于表2,兩類混合料的車轍斷面變形曲線對(duì)比于圖4。

        表1 材料試驗(yàn)結(jié)果

        圖4 車轍橫斷面變形曲線對(duì)比

        類型d0d1d2dew1w2s0s1s2ΔSAC-13C3.71.11.41.25105.3179.6264.046.9104.7112.4AM-136.02.02.02.083.2154.7335.1119.799.2116.2AC-13F8.03.12.42.7579.3137.8507.8164.8190.3152.7

        從表1中的傳統(tǒng)車轍試驗(yàn)的車轍深度d值和表2的橫斷面變形曲線下凹深度d0值的試驗(yàn)結(jié)果上看,兩者結(jié)果基本相近,從表2看,C型結(jié)構(gòu)的d0值最小,F(xiàn)型最大,AM型居中;該值與傳統(tǒng)室內(nèi)車轍深度d值意義并不相同,兩者的含義也不一樣,車轍試驗(yàn)機(jī)位移傳感器所測(cè)位置是輪子在整條輪跡上的最低位置,而d0所測(cè)位置是某個(gè)橫斷面變形曲線經(jīng)過平滑后的最低點(diǎn),一般來說,d0要稍小于d值,說明論文通過光條曲線測(cè)試車轍深度的方法是可靠的。

        w1反映了混合料內(nèi)部顆粒組合結(jié)構(gòu)擴(kuò)散荷載的能力,C型w1值最大;F型最?。粚?duì)于AM型這種骨架空隙結(jié)構(gòu),雖然粗集料含量高,容易形成嵌擠形態(tài),但由于細(xì)集料含量少,粘結(jié)力不足,導(dǎo)致傳荷能力弱于C型,但比F型要好。

        w2、de反映了混合料抗流動(dòng)變形的能力,F(xiàn)型結(jié)構(gòu)的抗流動(dòng)性能最差,在輪子附近就出現(xiàn)了峰值,且峰值de最高;C型結(jié)構(gòu)既有粗集料嵌擠,又有細(xì)集料充分填充,抵抗材料相對(duì)運(yùn)動(dòng)的能力最強(qiáng),因此,它的峰值最低,距離加載區(qū)也最遠(yuǎn)。從w2,de值,可以看到細(xì)集料扮演的角色,細(xì)集料過多,如F型,流動(dòng)性強(qiáng);細(xì)集料過少,如AM型,存在較大空隙,也不利于抵抗材料的相對(duì)運(yùn)動(dòng)。

        在輪載作用下,壓密和松漲是混合料體積發(fā)生變化的兩種基本形式,令ΔS=S0-S1-S2,ΔS反映了壓密和松漲綜合效應(yīng)對(duì)混合料體積變化的貢獻(xiàn),此值為正,表示壓密對(duì)體積變化的影響大于松漲,為負(fù),則表示松漲效應(yīng)對(duì)體積變化占有主導(dǎo)地位。F型混合料雖然空隙率最小,但由于瀝青、細(xì)集料含量高,流動(dòng)能力強(qiáng),在反復(fù)碾壓下、揉搓,瀝青膠漿容易擠出、遷移,導(dǎo)致壓密效應(yīng)最明顯;AM型與C型相比,由于前者空隙率較大,可壓縮的潛力大,因此AM型的ΔS值稍高一些。

        5 結(jié) 論

        (1)提出了一種基于激光成像的車轍橫斷面曲線檢測(cè)方法,該方法通過簡(jiǎn)單的圖像處理可獲取車轍橫斷面變形曲線。

        (2)利用車轍橫斷面變形曲線,獲取了除車轍深度信息外,還獲取了反映混合料內(nèi)部荷載擴(kuò)散、流動(dòng)變形能力及壓密松漲綜合效應(yīng)影響因素的參數(shù),通過對(duì)典型的骨架密實(shí)型、懸浮型和骨架空隙型混合料的車轍橫斷面變形曲線參數(shù)分析發(fā)現(xiàn),這些參數(shù)對(duì)幾種典型結(jié)構(gòu)的區(qū)分度是明顯的,而這些信息將大大加強(qiáng)人們對(duì)混合料內(nèi)部機(jī)構(gòu)抵抗車轍變形影響機(jī)理的認(rèn)識(shí)。

        [1] 關(guān)宏信,張起森,劉敬.瀝青混合料車轍試驗(yàn)改進(jìn)方法[J].交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào),2011,(11).

        [2] 李立寒,陳建軍,蘇洲,等。瀝青層隆起變形與松漲現(xiàn)象分析[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)自然科學(xué)版,2009,37(1):52-57.

        [3] 喬英娟.瀝青混合料位移場(chǎng)測(cè)定與流動(dòng)性車轍分析[D].大連理工大學(xué),2008.

        [4] 李立寒,蘇洲,陳建軍。瀝青混合料室內(nèi)車轍實(shí)驗(yàn)隆起系數(shù)的研究[J].公路交通科技,2007,(7):42.

        [5] 王端宜,黎侃,蔡旭.基于集料接觸特性的瀝青混合料抗車轍性能評(píng)價(jià)[J].華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2012,(11):121-126.

        [6] 吳文亮,張肖寧,李智.瀝青混合料車轍試驗(yàn)中粗顆粒運(yùn)動(dòng)軌跡的分析[J].華南理工大學(xué)學(xué)報(bào),2009,37(11):27-30.

        2016-01-18

        陳華(1981- ),男,工程師。

        國(guó)家自然科學(xué)基金(51208130),廣西自然科學(xué)基金(2013GXNSFBA019258),廣西高校圖像圖形智能處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資助(GIIP201507),廣西科技開發(fā)項(xiàng)目(桂科攻14124004-4-14)

        U416

        C

        1008-3383(2016)08-0001-02

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