張瀚文，閆桃芬

（1.四川漢信建設(shè)工程有限公司，四川 廣元 628000；2.錫林郭勒盟交通運(yùn)輸事業(yè)發(fā)展中心，內(nèi)蒙古 錫林浩特 026000）

1 引言

隨著我國(guó)高速公路建設(shè)的不斷發(fā)展，及時(shí)、準(zhǔn)確的路面病害預(yù)防與處置變得更加重要。車(chē)轍作為瀝青路面一種主要病害形式，對(duì)路面結(jié)構(gòu)有著極大的危害，甚至影響到車(chē)輛行駛安全性[1～5]。根據(jù)《公路技術(shù)狀況評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)》（JTG H20-2007）[6]中車(chē)轍檢測(cè)的規(guī)定，中國(guó)每年需要檢測(cè)超過(guò)12 萬(wàn)公里高速公路的車(chē)轍病害。同時(shí)，車(chē)轍損傷主層位的判斷仍舊依賴于現(xiàn)場(chǎng)開(kāi)挖或鉆芯取樣等有損類(lèi)檢測(cè)手段，檢測(cè)方法效率低，樣本點(diǎn)位有限，且缺乏代表性，回填后易造成二次破壞[7，8]。因此，快速、準(zhǔn)確的掌握車(chē)轍損傷主層位是確定車(chē)轍處置時(shí)機(jī)與銑刨處置深度的關(guān)鍵。

13點(diǎn)激光車(chē)轍檢測(cè)車(chē)[9，10]現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于國(guó)省干線的車(chē)轍表面指標(biāo)檢測(cè)，積累了大量的車(chē)轍橫斷面數(shù)據(jù)，該方法能夠快速獲取車(chē)轍橫斷面數(shù)據(jù)，并用于計(jì)算車(chē)轍橫斷面指標(biāo)。因此，研究人員試圖利用車(chē)轍橫斷面數(shù)據(jù)無(wú)損識(shí)別車(chē)轍損傷主層位。Bonaquist[11]探討了利用車(chē)轍橫斷面指標(biāo)的變化判定不同路面結(jié)構(gòu)損傷程度的可能性。Simpson[12]利用5 點(diǎn)激光車(chē)轍檢測(cè)設(shè)備獲取了面層、基層、路基等四種損傷主層位的車(chē)轍表面數(shù)據(jù)，建立車(chē)轍最大深度、正負(fù)面積、正負(fù)面積比等幾何特征指標(biāo)與車(chē)轍損傷主層位關(guān)系，并提出了面層損傷車(chē)轍和路基損傷車(chē)轍的損傷主層位識(shí)別模型。NCHRP（National Cooperative Highway Research Program）[13]通過(guò)有限元模擬的方法分析了車(chē)轍橫斷面特征指標(biāo)，提出了識(shí)別界限更明確的損傷層位車(chē)轍橫斷面曲線，并用車(chē)轍深度、正面積、負(fù)面積、總面積以及正負(fù)面積比等5個(gè)特征指標(biāo)，建立了識(shí)別面層損傷、基層損傷和路基損傷的車(chē)轍判斷方法。Solyman[14]采用直尺法精確量測(cè)了路面車(chē)轍橫斷面數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了NCHPR 提出的損傷層位識(shí)別方法的可行性，得到了較好的結(jié)論。上述研究表明，雖然鉆芯取樣可以獲取精確的車(chē)轍路面層位變形數(shù)據(jù)，進(jìn)行車(chē)轍損傷主層位識(shí)別，但存在檢測(cè)效率低，點(diǎn)位代表性差等缺陷。而通過(guò)建立激光檢測(cè)獲取的車(chē)轍橫斷面數(shù)據(jù)與路面層位損傷的相關(guān)關(guān)系，可以無(wú)損、高效地識(shí)別車(chē)轍損傷主層位，具有極大的研究潛力。之前研究的橫斷面指標(biāo)主要由5點(diǎn)或9點(diǎn)激光車(chē)轍檢測(cè)設(shè)備構(gòu)建，提取的指標(biāo)少且精度低，影響車(chē)轍損傷層位的判斷，而且研究均以全厚式雙層瀝青路面為研究對(duì)象，并未探究中國(guó)普遍采用的三層式半剛性瀝青路面。

為此，本文以13 點(diǎn)激光車(chē)轍檢測(cè)設(shè)備獲取的實(shí)測(cè)車(chē)轍橫斷面數(shù)據(jù)，計(jì)算了3段車(chē)轍的7類(lèi)橫斷面評(píng)價(jià)指標(biāo)，并以10m 評(píng)定單元實(shí)地鉆芯確定了車(chē)轍損傷主層位。根據(jù)上述數(shù)據(jù)構(gòu)建多分類(lèi)器識(shí)別分類(lèi)模型進(jìn)行損傷主層位自識(shí)別并驗(yàn)證識(shí)別結(jié)果，最終建立路面橫斷面指標(biāo)與面層損傷主層位的關(guān)系。研究結(jié)果能夠大幅減少車(chē)轍檢測(cè)時(shí)的鉆芯作業(yè)量，為車(chē)轍損傷主層位的無(wú)損檢測(cè)提供方法，為多點(diǎn)激光檢測(cè)數(shù)據(jù)應(yīng)用提供思路，為車(chē)轍層位變形理論分析提供依據(jù)。

2 車(chē)轍樣本信息檢測(cè)

2.1 檢測(cè)路段信息

為建立車(chē)轍橫斷面特征指標(biāo)與路面損傷主層位的相關(guān)關(guān)系，應(yīng)首先獲取充足的實(shí)地瀝青路面橫斷面數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的鉆芯芯樣。本文選取陜西省某高速K973+000～K985+650下行路段行車(chē)道為試驗(yàn)路段，路面結(jié)構(gòu)為5cm 的AC-13 上面層、6cm 的AC-20 中面層、9cm 的ATB-30 下面層組成的面層和32cm 的水泥穩(wěn)定碎石基層、20cm 的水泥穩(wěn)定碎石底基層組成的基層。通過(guò)對(duì)該路段現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)發(fā)現(xiàn)，路面存在多處車(chē)轍病害，但道路破損狀況較好。

2.2 車(chē)轍橫斷面指標(biāo)提取

采用中國(guó)交通運(yùn)輸部標(biāo)準(zhǔn)[15]的13點(diǎn)激光車(chē)轍檢測(cè)設(shè)備，檢測(cè)結(jié)果精度較3 點(diǎn)、5 點(diǎn)激光檢測(cè)設(shè)備有大幅提升[16，17]，2010年后開(kāi)始大規(guī)模應(yīng)用于中國(guó)高速公路檢測(cè)[18]，檢測(cè)設(shè)備的檢測(cè)橫梁寬度為2300mm，沿橫梁方向非均勻布設(shè)有9個(gè)垂直激光傳感器，檢測(cè)車(chē)及其分布間距如圖1所示，在輪跡帶處密集，而非輪跡帶處稀疏，左、右兩端各布設(shè)兩個(gè)斜射激光傳感器，有效檢測(cè)寬度可達(dá)3600mm，圖1中D1、D2、…D7為一側(cè)的激光車(chē)轍照射點(diǎn)。激光垂直精度為1mm，檢測(cè)速度為20 km/h～100 km/h。

圖1 激光位移傳感器橫向分布示意圖

Simpson 根據(jù)5 點(diǎn)車(chē)轍儀檢測(cè)的車(chē)轍斷面數(shù)據(jù)，提出了正面積、負(fù)面積、填充面積、直尺深度、直尺寬度、包絡(luò)線深度與包絡(luò)線寬度在內(nèi)的7個(gè)指標(biāo)[19]；在其基礎(chǔ)上，美國(guó)聯(lián)邦公路局（FHWA）利用長(zhǎng)期路面性能計(jì)劃（LTPP）采集的車(chē)轍橫斷面數(shù)據(jù)（3 點(diǎn)、5 點(diǎn)激光設(shè)備數(shù)據(jù)），通過(guò)相關(guān)性分析和配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的方法對(duì)上述7項(xiàng)路面車(chē)轍評(píng)價(jià)指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行了研究[20]。NCHRP 提出了車(chē)轍最大深度、最大水平寬度、正面積、負(fù)面積、正負(fù)面積比、最大凸起高度、凸凹比等7個(gè)橫斷面特征指標(biāo)，用于車(chē)轍橫斷面描述[21]。本文對(duì)采集到的13點(diǎn)車(chē)轍橫斷面數(shù)據(jù)，依據(jù)NCHRP提出的方法計(jì)算車(chē)轍最大深度、最大水平寬度、正面積、負(fù)面積、正負(fù)面積比、最大凸起高度、凸凹比等7個(gè)橫斷面特征指標(biāo)。

為了最大程度保證縱向檢測(cè)位置的一致和檢測(cè)結(jié)果連續(xù)、可靠，將激光檢測(cè)設(shè)備的采樣間距設(shè)置為20cm，一個(gè)檢測(cè)評(píng)定單元內(nèi)（即10m）共有50 個(gè)橫斷面的高程數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)13點(diǎn)激光車(chē)轍檢測(cè)設(shè)備的深度指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析，選取了圖2所示的3處不同嚴(yán)重程度的車(chē)轍作為樣本數(shù)據(jù)，記作partA、partB和partC，車(chē)轍長(zhǎng)度分別為350m、430m 和320m，車(chē)轍在輪跡帶處明顯下陷，同時(shí)中部和兩側(cè)凸起，但凸起高度與寬度較小。

圖2 車(chē)轍位置空間分布圖

為計(jì)算上述7個(gè)車(chē)轍特征指標(biāo)，依托MATLAB平臺(tái)編寫(xiě)程序繪制車(chē)轍橫斷面圖形并按如下方式提取指標(biāo)：將各點(diǎn)依次相連構(gòu)成車(chē)轍橫斷面的形狀，連接首尾點(diǎn)并向兩側(cè)延伸構(gòu)成的直線假定為原始路面線，修正路面橫坡后記為測(cè)定基準(zhǔn)線。如圖3所示，以橫軸為測(cè)定基準(zhǔn)線，縱軸為路面高程，計(jì)算車(chē)轍橫斷面7個(gè)指標(biāo)。

圖3 車(chē)轍橫斷面評(píng)價(jià)指標(biāo)的計(jì)算

2.3 車(chē)轍層位損傷調(diào)查

為了獲得與車(chē)轍橫斷面指標(biāo)所匹配的車(chē)轍層位損傷主層位數(shù)據(jù)，對(duì)車(chē)轍路段內(nèi)每隔50m 就在輪跡帶處鉆芯，得到變形后上面層、中面層和下面層各結(jié)構(gòu)層位的厚度，再對(duì)比路肩芯樣的厚度數(shù)據(jù)，以此代表區(qū)域內(nèi)各檢測(cè)評(píng)定單元的車(chē)轍損傷主層位。為計(jì)算上、中、下面層的車(chē)轍變形率，需要獲取原始路面結(jié)構(gòu)的各層位厚度代表值，因此對(duì)每個(gè)車(chē)轍的前、中、后段選擇9個(gè)芯樣數(shù)據(jù)，分別計(jì)算每個(gè)車(chē)轍路段各層位厚度的平均值，獲得三個(gè)車(chē)轍路段上、中、下面層的平均厚度分別為partA：5.2cm、6.5cm、8.9cm；partB：5.1cm、6.3cm、9.2cm；partC：4.9cm、6.7cm、9.4cm。

為建立可靠的車(chē)轍橫斷面指標(biāo)與損傷主層位識(shí)別分類(lèi)模型，在保證樣本量的前提下，同時(shí)為避免路面的大面積損傷，以50m 的間隔在輪跡帶車(chē)轍凹陷最低點(diǎn)進(jìn)行鉆芯，其結(jié)果代表50m 內(nèi)10m 評(píng)定單元的車(chē)轍損傷主層位屬性，并以10m 為間隔與車(chē)轍橫斷面指標(biāo)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行匹配，得到表1 所列的層位損傷樣本數(shù)據(jù)，上面層損傷（Ⅰ型）43個(gè)、中面層損傷（Ⅱ型）35個(gè)、下面層損傷（Ⅲ型）32個(gè)，共110組數(shù)據(jù)，用以進(jìn)行車(chē)轍層位損傷識(shí)別模型的構(gòu)建，即分類(lèi)模型的目標(biāo)變量y。

圖4 現(xiàn)場(chǎng)鉆芯示意圖

圖5 芯樣測(cè)量圖

表1 層位損傷芯樣數(shù)據(jù)

3 車(chē)轍損傷模型訓(xùn)練與輸出結(jié)果

3.1 樣本整合與標(biāo)準(zhǔn)化

將檢測(cè)調(diào)查得到的車(chē)轍橫斷面指標(biāo)數(shù)據(jù)記為X，與層位損傷數(shù)據(jù)的樣本屬性標(biāo)簽按樁號(hào)匹配，得到原始樣本數(shù)據(jù)集合見(jiàn)表2。為避免指標(biāo)數(shù)量級(jí)的不同帶來(lái)數(shù)據(jù)擾動(dòng)等誤差，對(duì)自變量X 進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理[22]。同樣，為適應(yīng)分類(lèi)算法的訓(xùn)練需要，數(shù)值化處理非數(shù)值屬性的目標(biāo)變量y，即用0、1、2 分別代表車(chē)轍損傷主層位上面層、中面層、下面層的車(chē)轍。

表2 層位損傷識(shí)別樣本數(shù)據(jù)集

3.2 分類(lèi)器集成與訓(xùn)練

構(gòu)建分類(lèi)器目的在于通過(guò)車(chē)轍的橫斷面指標(biāo)對(duì)車(chē)轍表面層中的具體變形主層位進(jìn)行概率模型的分類(lèi)預(yù)測(cè)，由于統(tǒng)計(jì)學(xué)中的集成算法其自身的優(yōu)越性和對(duì)樣本數(shù)據(jù)的適應(yīng)性，通過(guò)個(gè)體間不具有強(qiáng)依賴性的組件學(xué)習(xí)器并行生成的隨機(jī)化方法，常作為多分類(lèi)系統(tǒng)用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，可獲得比單一學(xué)習(xí)器優(yōu)越的泛化性能[23]。由于隨機(jī)森林、樸素貝葉斯、邏輯回歸分別具有不同的學(xué)習(xí)偏好，滿足本文目標(biāo)多分類(lèi)器集成學(xué)習(xí)的基本條件，以該三類(lèi)組件學(xué)習(xí)器按照軟投票的結(jié)合策略進(jìn)行模型訓(xùn)練[24]。

在多分類(lèi)器訓(xùn)練前，需要進(jìn)行特征工程選擇有最佳橫斷面指標(biāo)向量X，基于常用的k-10 交叉驗(yàn)證的算法劃分訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，首先使用RFE 遞歸特征消除法選擇最佳橫斷面特征子集；然后帶入多分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練，以得到層位分類(lèi)預(yù)測(cè)的概率判別，并驗(yàn)證多分類(lèi)器的訓(xùn)練結(jié)果，具體流程如圖6所示。

圖6 車(chē)轍損傷模型訓(xùn)練流程圖

3.3 概率判別與混淆矩陣輸出

車(chē)轍損傷模型經(jīng)訓(xùn)練、驗(yàn)證后，通過(guò)RFE遞歸特征算法分析得到在橫斷面特征向量維度為5 的時(shí)候交叉驗(yàn)證的平均錯(cuò)誤率最低，剔除重要性排序最低的正面積和最大凸起高度兩個(gè)指標(biāo)，輸出10-折交叉驗(yàn)證集在各個(gè)面層為變形主層位的概率判別結(jié)果見(jiàn)表3。對(duì)變形主層位分類(lèi)的概率判別選擇最大概率所對(duì)應(yīng)的面層即得到損傷主層位的位置，通過(guò)對(duì)判別概率的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差的對(duì)比，說(shuō)明判別結(jié)果有較高的可靠度。

表3 車(chē)轍層位識(shí)別結(jié)果

結(jié)合實(shí)際鉆芯結(jié)果中的主層位樣本標(biāo)簽，對(duì)比其判別準(zhǔn)確性，輸出其混淆矩陣，如圖7 所示。Test1 到Test10 為10-折交叉驗(yàn)證劃分的10 個(gè)不重疊的樣本測(cè)試集，每個(gè)測(cè)試集的結(jié)果為一個(gè)獨(dú)立的混淆矩陣，每個(gè)矩陣的行表示實(shí)際的損傷主層位標(biāo)簽，列表示概率判別的損傷主層位分類(lèi)結(jié)果，對(duì)角線的元素表示分類(lèi)與實(shí)際一致的結(jié)果，分類(lèi)錯(cuò)誤的樣本位于Test2、Test8 和Test10 中，出錯(cuò)測(cè)試集的平均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為90%，整體平均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到97%，整體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性良好，下面對(duì)預(yù)測(cè)的概率分布和出錯(cuò)的樣本元素進(jìn)行具體分析。

圖7 混淆矩陣

3.4 車(chē)轍損傷層位空間分布結(jié)果

根據(jù)混淆矩陣的結(jié)果作損傷主面層的預(yù)測(cè)空間分布，如圖8所示，橫軸為樁號(hào)，標(biāo)紅區(qū)域（箭頭指向區(qū)域）為預(yù)測(cè)錯(cuò)誤的位置。由圖可知，三個(gè)車(chē)轍路段的損傷主層位分別為上面層、下面層和中面層，初步結(jié)果說(shuō)明通過(guò)路面橫斷面指標(biāo)能夠有效識(shí)別車(chē)轍損傷主層位，并獲得不同路段的各主層位分布比重及具體位置信息。

圖8 車(chē)轍損傷層位空間分布圖

4 車(chē)轍層位損傷判別分析

根據(jù)多分類(lèi)器的判別結(jié)果，對(duì)應(yīng)樣本樁號(hào)得到圖8所示的車(chē)轍區(qū)段損傷主層位分布圖，紅色標(biāo)記處為誤判斷面位置，具體信息列于表4?？梢钥闯鲎R(shí)別錯(cuò)誤由以下兩種情況引發(fā)：

表4 誤判樣本信息

①損傷主層位轉(zhuǎn)變引起的識(shí)別錯(cuò)誤：樣本40 將上面層損傷識(shí)別為中面層損傷，樣本48 將中面層損傷識(shí)別為下面層損傷，通過(guò)對(duì)比芯樣數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)車(chē)轍損傷主層位逐步延伸至下一層，此時(shí)路面橫斷面指標(biāo)的指向性較為模糊，使得識(shí)別模型出現(xiàn)錯(cuò)誤。

②施工因素引起的識(shí)別錯(cuò)誤：樣本102識(shí)別中面層為損傷主層位，與鉆芯結(jié)果顯示下面層損傷結(jié)果不同。其判別概率可靠度約74%，與判別結(jié)果可靠度的平均值90%相差較大。通過(guò)鉆芯芯樣分析，這是由于層間粘結(jié)強(qiáng)度不足導(dǎo)致中、下面層脫開(kāi)引發(fā)的車(chē)轍病害，因此車(chē)轍橫斷面的形態(tài)有較大的不同，使得識(shí)別模型出現(xiàn)錯(cuò)誤。

綜上所述，車(chē)轍損傷層位的識(shí)別結(jié)果在車(chē)轍損傷層位交替區(qū)域的正確率較低，同時(shí)不良的道路施工質(zhì)量也對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確率有影響。在實(shí)際檢測(cè)過(guò)程中，可以在損傷層位識(shí)別結(jié)果突變區(qū)域補(bǔ)充鉆芯，保證檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

5 結(jié)語(yǔ)

①基于現(xiàn)場(chǎng)13 點(diǎn)激光檢測(cè)和鉆芯取樣獲取的110組車(chē)轍樣本數(shù)據(jù)集，通過(guò)RFE 特征遞歸算法確定橫斷面指標(biāo)向量的最佳子集，保留車(chē)轍深度、凸凹比、最大水平寬度、正負(fù)面積比、負(fù)面積等5個(gè)指標(biāo)，通過(guò)車(chē)轍橫斷面特征指標(biāo)在已知層位芯樣監(jiān)督學(xué)習(xí)下建立了多分類(lèi)器模型，總體識(shí)別正確率為97%；驗(yàn)證了流動(dòng)型車(chē)轍損傷層位識(shí)別具體到上面層、中面層以及下面層的概率判別的可行性。

②車(chē)轍損傷層位的識(shí)別結(jié)果在車(chē)轍損傷層位交替區(qū)域的正確率較低，同時(shí)不良的道路施工質(zhì)量也對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確率有影響。在實(shí)際檢測(cè)過(guò)程中，可以在損傷層位識(shí)別結(jié)果突變區(qū)域補(bǔ)充鉆芯，保證檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

③基于多分類(lèi)器集成的車(chē)轍損傷層位識(shí)別，從工程實(shí)踐的角度意義較大，可以據(jù)此對(duì)結(jié)構(gòu)危害較嚴(yán)重的路段進(jìn)行重點(diǎn)排查，或?yàn)殂@芯取樣或斷面開(kāi)挖選點(diǎn)提供輔助信息。然而，由于受到不同層位車(chē)轍樣本數(shù)量和質(zhì)量的制約，仍然具有較大的局限性；同時(shí)，由于車(chē)轍常常不僅局限于單一層位，組合型車(chē)轍多層位識(shí)別還有待進(jìn)一步研究。