楊 杰，馮云龍，馬子媛，張靜曉，史小麗，李 慧

(1.中國路橋工程有限責(zé)任公司，北京 100011； 2.蘭州交通大學(xué)土木工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730070；3.長安大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，陜西 西安 710064； 4.長安大學(xué)建筑工程學(xué)院，陜西 西安 710061；5.長安大學(xué)公路學(xué)院，陜西 西安 710064)

0 引言

近年來，公路交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)正如火如荼的開展，路面施工質(zhì)量管理成為人們?nèi)找骊P(guān)注的問題[1]。目前傳統(tǒng)瀝青路面檢測常采用人工記錄的方法，存在明顯滯后性，施工中關(guān)鍵工序缺乏有效的實(shí)時(shí)監(jiān)管，無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)和整改施工過程中出現(xiàn)的質(zhì)量問題，導(dǎo)致部分瀝青路面產(chǎn)生早期病害、縮短使用壽命[2]。因此，開展瀝青路面數(shù)字化施工質(zhì)量管理研究對路面施工質(zhì)量控制具有重要意義[3]。

目前，各行業(yè)都在加快信息化技術(shù)發(fā)展步伐，為推動(dòng)行業(yè)數(shù)字化發(fā)展發(fā)揮重要作用，如Sun等[4]將建筑信息模型應(yīng)用于建筑工程質(zhì)量管理中進(jìn)行質(zhì)量評價(jià)。Zhong等[5]將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)用于橋梁施工管理分析中收集信息。這些信息化技術(shù)為公路工程瀝青路面施工數(shù)字化監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展奠定基礎(chǔ)。瀝青路面施工數(shù)字化監(jiān)測技術(shù)能實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程跟蹤控制，由過去的結(jié)果檢查轉(zhuǎn)變?yōu)檫^程控制，確?？刂乒方ㄔO(shè)質(zhì)量。Hu[6]利用智能壓實(shí)儀檢測路面壓實(shí)計(jì)數(shù)值(CMV)，并探究CMV與瀝青路面密度間的關(guān)系。周文歡等[7]提出基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的路面施工質(zhì)量指標(biāo)體系，采用層次分析法確定各指標(biāo)權(quán)重，并劃分綜合評價(jià)等級(jí)。Hosseini等[8]明確生產(chǎn)和施工質(zhì)量控制指標(biāo)，并分析路面施工質(zhì)量控制指標(biāo)與路面病害指標(biāo)間的關(guān)系。Zhou等[9]運(yùn)用一致性校驗(yàn)方法建立瀝青路面質(zhì)量過程控制數(shù)據(jù)分析體系，以實(shí)現(xiàn)瀝青路面質(zhì)量過程的動(dòng)態(tài)控制。

現(xiàn)有研究中，學(xué)者們主要圍繞瀝青混凝土路面施工過程數(shù)字化監(jiān)測設(shè)備展開，但缺少對路面施工全過程質(zhì)量控制工具的研究。同時(shí)，現(xiàn)有評價(jià)方法未充分考慮路面信息化技術(shù)監(jiān)測的各環(huán)節(jié)工藝指標(biāo)與路面施工質(zhì)量間的關(guān)系，無法直觀判斷路面施工質(zhì)量。

為實(shí)現(xiàn)瀝青混凝土路面施工全過程質(zhì)量管理，本文運(yùn)用北斗定位、物聯(lián)網(wǎng)、智能傳感等技術(shù)開發(fā)瀝青混凝土路面質(zhì)量數(shù)字化監(jiān)控系統(tǒng)，并利用5G無線網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集與傳輸瀝青混凝土路面施工過程中主要設(shè)備采集的關(guān)鍵參數(shù)。通過對參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的二次挖掘，建立數(shù)據(jù)分析評價(jià)模塊，提出路面數(shù)字化施工質(zhì)量指數(shù)PCQ，建立基于粒子群優(yōu)化徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測指標(biāo)與PCQ的關(guān)系模型，為量化評價(jià)瀝青混凝土路面質(zhì)量提供新途徑和方法。

1 瀝青混凝土路面質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)

1.1 通信技術(shù)

在公路建設(shè)項(xiàng)目中，由于施工設(shè)備分布較離散，采用有線寬帶網(wǎng)絡(luò)的方式往往不能完全滿足施工現(xiàn)場移動(dòng)性機(jī)械的需要。因此，為保證監(jiān)測數(shù)據(jù)的時(shí)效性和精確性，瀝青混凝土路面質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)采用5G(3GPP)無線通信網(wǎng)絡(luò)收集和傳輸數(shù)據(jù)。5G通信網(wǎng)絡(luò)在傳輸速率、覆蓋范圍及低延遲方面表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢[10]，傳輸速率可達(dá)10Gbit/s，大大提高數(shù)據(jù)傳輸速率。同時(shí)將通信延時(shí)降低到1ms左右，有效解決數(shù)據(jù)傳輸延遲的問題。

1.2 瀝青混合料拌合質(zhì)量控制系統(tǒng)

瀝青混合料拌合過程實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、5G網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊及數(shù)據(jù)處理模塊，該子系統(tǒng)可動(dòng)態(tài)監(jiān)測拌合站內(nèi)原材料、瀝青與混合料的質(zhì)量，通過在出料倉旁邊安裝SBW系列溫度變送器，在減料倉篩分系統(tǒng)上安裝METTLER—TOLEDOIND系列稱重傳感器等傳感設(shè)備，構(gòu)建拌合站數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，可實(shí)時(shí)采集攪拌站生產(chǎn)過程中使用的骨料用量、瀝青用量、混合料拌合溫度和出料溫度，以計(jì)算每盤的油石比和級(jí)配，并通過拌合樓控制室內(nèi)的工控計(jì)算機(jī)，將采集數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)竭h(yuǎn)程中心服務(wù)器。通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理模塊，向管理人員提供專業(yè)的數(shù)據(jù)分析表和混合料級(jí)配曲線，可及時(shí)直觀掌握每盤瀝青混合料的質(zhì)量和溫度信息。

1.3 瀝青混合料運(yùn)輸質(zhì)量控制系統(tǒng)

瀝青混合料運(yùn)輸質(zhì)量控制系統(tǒng)由車載定位子系統(tǒng)、溫度采集系統(tǒng)、車載視頻監(jiān)控子系統(tǒng)及對講子系統(tǒng)組成(見圖1)?；诒倍犯呔榷ㄎ患夹g(shù)，在瀝青混凝土運(yùn)輸車輛上安裝GNSS定位模塊，可跟蹤監(jiān)督瀝青混凝土運(yùn)輸全程，并能采集運(yùn)輸車輛信息、駕駛員信息、運(yùn)輸軌跡和運(yùn)輸速度信息。利用射頻識(shí)別技術(shù)(RFID)在運(yùn)料車、拌合站現(xiàn)場及攤鋪現(xiàn)場安裝標(biāo)簽和閱讀器，可采集開始運(yùn)輸時(shí)間、結(jié)束運(yùn)輸時(shí)間，從而有效掌握運(yùn)輸周期。通過溫度傳感器可實(shí)時(shí)監(jiān)測瀝青混凝土運(yùn)輸過程中的瀝青混合料溫度。

圖1 瀝青混合料運(yùn)輸質(zhì)量控制系統(tǒng)架構(gòu)

1.4 瀝青混凝土路面攤鋪質(zhì)量控制系統(tǒng)

瀝青混合料攤鋪質(zhì)量控制系統(tǒng)由熨平板實(shí)時(shí)跟蹤定位、集成控制機(jī)、5G無線通訊網(wǎng)絡(luò)、溫度采集系統(tǒng)等部分構(gòu)成?；诒倍犯呔榷ㄎ患夹g(shù)，借助載波相位差分RTK實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)控制系統(tǒng)，在施工現(xiàn)場和施工機(jī)具上分別安裝基準(zhǔn)站和流動(dòng)站，以傳送坐標(biāo)信息數(shù)據(jù)，獲得攤鋪軌跡、攤鋪速度和攤鋪時(shí)長。另外，通過在攤鋪機(jī)上安裝多點(diǎn)紅外熱成像設(shè)備，可獲取瀝青混合料整體鋪面溫度，以便監(jiān)控?cái)備仠囟取伱婢鶆蛐?。同時(shí)，LED屏作為系統(tǒng)顯示終端，可使操作人員獲得可視化攤鋪信息，并指導(dǎo)施工作業(yè)。

1.5 瀝青混凝土路面碾壓質(zhì)量控制系統(tǒng)

瀝青混凝土路面碾壓質(zhì)量控制系統(tǒng)主要設(shè)備包括移動(dòng)站、溫度傳感器、振動(dòng)傳感器。該子系統(tǒng)基于RTK技術(shù)，通過設(shè)置基站和車載移動(dòng)站，利用差分定位和三角定位原理對壓路機(jī)位置進(jìn)行厘米級(jí)定位，定位精度水平方向達(dá)1～3cm，垂直方向精度達(dá)2～5cm，以此不間斷采集路面碾壓過程中的碾壓遍數(shù)、碾壓速度和行進(jìn)方向數(shù)據(jù)。利用紅外溫度傳感器和加速度傳感器，可實(shí)時(shí)采集碾壓溫度、壓路機(jī)振動(dòng)頻率和壓實(shí)度值(VCV)，并通過TCP/IP協(xié)議將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳送至遠(yuǎn)程中心服務(wù)器。利用壓路機(jī)駕駛室內(nèi)的可視化操作系統(tǒng)，將碾壓信息發(fā)送至顯控終端的車載顯示屏，可實(shí)時(shí)反饋瀝青混凝土路面碾壓狀態(tài)信息，以指導(dǎo)操作人員達(dá)到預(yù)期的壓實(shí)狀態(tài)。數(shù)字化改造后的瀝青混凝土路面攤鋪機(jī)及壓路機(jī)如圖2所示。

圖2 數(shù)字化改造后的瀝青混凝土路面攤鋪機(jī)和壓路機(jī)

2 基于多維數(shù)據(jù)源與瀝青混凝土路面施工質(zhì)量的耦合模型

2.1 數(shù)字化施工質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系

通過瀝青混凝土路面質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)，能夠準(zhǔn)確獲得瀝青混合料生產(chǎn)過程中各環(huán)節(jié)的關(guān)鍵控制參數(shù)[11]，以綜合評價(jià)路面數(shù)字化施工質(zhì)量。基于此，通過深入分析路面數(shù)字化施工過程關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)，遵循既便于檢測，又能反映最終路面質(zhì)量的原則，建立可量化的瀝青混凝土路面數(shù)字化施工質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系，如圖3所示。

圖3 瀝青混凝土路面數(shù)字化施工質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系

本研究引入路面數(shù)字化施工質(zhì)量指數(shù)PCQ，可準(zhǔn)確表示瀝青混凝土路面質(zhì)量：

(1)

式中：ωi為各指標(biāo)權(quán)重；Pi為各分項(xiàng)指標(biāo)值。

2.2 瀝青混凝土路面施工質(zhì)量評價(jià)方法選擇

2.2.1質(zhì)量度量方法選擇

通常采用合格率法作為路面質(zhì)量度量方法，但該方法不能充分考慮數(shù)據(jù)分布情況和整體趨勢。相比合格率法，允許限值內(nèi)的百分率PWL法需綜合考慮樣本數(shù)據(jù)均值和標(biāo)準(zhǔn)差[12-13]，能有效反映監(jiān)測數(shù)據(jù)的波動(dòng)情況，PWL的計(jì)算結(jié)果能反映樣本母體滿足限制要求的百分率，并以此作為路面各分項(xiàng)指標(biāo)質(zhì)量得分。因此本研究采用PWL法量化路面質(zhì)量，確保評價(jià)結(jié)果合理[14]。根據(jù)下式計(jì)算PWL的最終得分：

(2)

(3)

根據(jù)樣本數(shù)量n查詢PWL表，得出PWLW，PWLL值，可根據(jù)下式計(jì)算最終PWL值：

PWL=PWLW+PWLL-100%

(4)

式中：PWLW為QM對應(yīng)的允許限值內(nèi)百分率；PWLL為QL對應(yīng)的允許限值內(nèi)百分率。

2.2.2瀝青混凝土路面施工質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)權(quán)重

本文采用主客觀相結(jié)合的方法計(jì)算指標(biāo)綜合權(quán)重。首先采用層次分析法[15]，邀請專家對評價(jià)指標(biāo)的重要性進(jìn)行比較打分，確定主觀權(quán)重。其次，利用熵權(quán)法計(jì)算評價(jià)指標(biāo)客觀權(quán)重。最后，耦合上述2種方法，計(jì)算評價(jià)指標(biāo)的重要程度。

1)基于AHP的主觀賦權(quán)法

評價(jià)指標(biāo)體系分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和方案層。結(jié)合專家意見，利用1～9標(biāo)度法對同一層級(jí)內(nèi)各指標(biāo)的重要性進(jìn)行兩兩比較打分，建立判斷矩陣A。根據(jù)計(jì)算判斷矩陣的最大特征根λmax對應(yīng)特征向量W，進(jìn)行歸一化處理后得到指標(biāo)的客觀權(quán)重向量ω′=(ω1′,ω2′,…,ωn′)T。

(5)

為驗(yàn)證判斷矩陣的合理性，根據(jù)下式計(jì)算一致性指標(biāo)CI和一致性比例CR。當(dāng)CR<0.1時(shí)，判斷矩陣的一致性滿足要求，表明權(quán)重有效。

(6)

(7)

式中：RI為隨機(jī)一致性指標(biāo)。

2)基于EW的客觀賦權(quán)法

熵權(quán)法可利用熵反映信息的不確定性，通過信息熵理論計(jì)算指標(biāo)權(quán)重大小。利用熵權(quán)法計(jì)算指標(biāo)客觀權(quán)重時(shí)[16]，先設(shè)m個(gè)樣本與n個(gè)評價(jià)指標(biāo)，初始決策矩陣為X=(xij)m×n，通過標(biāo)準(zhǔn)化后得到最終決策矩陣R=(rij)m×n，即矩陣如下：

(8)

(9)

根據(jù)下式計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值：

(10)

根據(jù)下式計(jì)算各指標(biāo)的客觀權(quán)重：

(11)

3)主客觀耦合賦權(quán)法

通過耦合AHP和熵權(quán)法確定指標(biāo)綜合權(quán)重，既充分考慮專家經(jīng)驗(yàn)，又避免權(quán)重的主觀性，從而合理評價(jià)路面質(zhì)量，真實(shí)反映路面情況[17]。因此，可根據(jù)下式計(jì)算主客觀因素的組合權(quán)重ωi：

(12)

3 基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瀝青混凝土路面數(shù)字化施工質(zhì)量評價(jià)模型

3.1 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評價(jià)模型建立

徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(radical basic function，RBF)[18]是由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是理想的非線性問題計(jì)算工具，計(jì)算過程參考文獻(xiàn)[19]。本文將路面數(shù)字化施工質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)PWL評分值作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入層，并將組合權(quán)重計(jì)算所得的路面數(shù)字化施工質(zhì)量指數(shù)PCQ作為模型輸出層。同時(shí)，將樣本分為訓(xùn)練集和測試集，通過迭代訓(xùn)練，根據(jù)均方誤差大小不斷優(yōu)化模型訓(xùn)練參數(shù)。

3.2 基于IPSO-RBF的路面質(zhì)量評價(jià)決策模型

為進(jìn)一步提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的效率和精度，提出基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策模型[20-22]，通過改進(jìn)粒子群算法訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的中心值、寬度及其輸出權(quán)重?；贗PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路面數(shù)字化施工質(zhì)量評價(jià)模型流程如圖4所示，預(yù)測步驟如下。

圖4 基于IPSO-RBF的瀝青混凝土路面數(shù)字化質(zhì)量評價(jià)模型流程

1)初始化樣本數(shù)據(jù) 歸一化處理數(shù)據(jù)，并將樣本數(shù)據(jù)分為測試集和訓(xùn)練集。

2)設(shè)置粒子群算法參數(shù) 包括種群粒子個(gè)數(shù)、最大迭代次數(shù)及粒子初始化位置和速度。

3)根據(jù)下式采用試錯(cuò)法確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，同時(shí)結(jié)合路面數(shù)字化施工質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系，確定輸入層和輸出層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。

(13)

式中：ur，uc，uy分別表示RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層個(gè)數(shù)、輸出層個(gè)數(shù)和隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。

4)優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù) 將隱含層中心、寬度及其輸出權(quán)重作為粒子信息，在迭代過程中尋找最優(yōu)參數(shù)組合。其中，粒子速度和位置分別用下式表示：

(14)

(15)

本文采取改進(jìn)慣性權(quán)重因子的方式優(yōu)化粒子群算法。改進(jìn)后的慣性權(quán)重計(jì)算公式如下，即采用非線性遞減的方式：

(16)

式中：ωmax和ωmin分別表示權(quán)重初始值和最終值；k表示當(dāng)前迭代次數(shù)；kmax表示迭代次數(shù)最大值。

5)計(jì)算粒子當(dāng)前位置的適應(yīng)度值 適應(yīng)度函數(shù)為預(yù)測值與實(shí)際值的均方誤差，如下式所示。根據(jù)當(dāng)前位置適應(yīng)度值的大小判斷是否更新當(dāng)前粒子最優(yōu)位置和種群粒子最優(yōu)位置。

(17)

6)根據(jù)式(14)，(15)更新粒子速度和位置信息。當(dāng)?shù)螖?shù)超過設(shè)置的最大迭代次數(shù)時(shí)進(jìn)行下步，否則返回上步重復(fù)迭代過程。

7)計(jì)算IPSO-RBF的路面質(zhì)量，評價(jià)決策模型，預(yù)測值與實(shí)際值的均方誤差，以此評價(jià)模型精確度。

4 實(shí)例驗(yàn)證與結(jié)果分析

4.1 應(yīng)用案例研究

為驗(yàn)證瀝青混凝土路面數(shù)字化施工質(zhì)量評價(jià)模型的可行性和適用性，以某數(shù)字化公路建設(shè)項(xiàng)目為例評價(jià)施工質(zhì)量。在本項(xiàng)目中，首先采用瀝青混凝土路面質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)，即用1個(gè)瀝青拌合站、20臺(tái)瀝青混合料運(yùn)輸車、5臺(tái)攤鋪機(jī)和10臺(tái)壓路機(jī)安裝施工質(zhì)量監(jiān)控設(shè)備，實(shí)現(xiàn)施工機(jī)械數(shù)字化改造。其次，利用北斗衛(wèi)星、5G和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)采集瀝青混合料生產(chǎn)、運(yùn)輸、施工現(xiàn)場攤鋪和碾壓的評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)，同時(shí)，采用IPSO-RBF瀝青混凝土路面數(shù)字化質(zhì)量評價(jià)模型評價(jià)路面質(zhì)量。

為科學(xué)評價(jià)路面數(shù)字化施工質(zhì)量，邀請20名行業(yè)專家組成專家組，包括施工參與者、公司管理人員和路面施工方面的研究學(xué)者。采用1～9標(biāo)度法對指標(biāo)進(jìn)行打分，按照評價(jià)指標(biāo)體系層次結(jié)構(gòu)從下至上依次建立目標(biāo)層和準(zhǔn)則層的判斷矩陣，根據(jù)式(6)，(7)進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，評價(jià)指標(biāo)體系得分情況，如表1～4所示，最終指標(biāo)主觀權(quán)重如表5所示。根據(jù)各評價(jià)指標(biāo)PWL得分值建立初始矩陣，利用熵權(quán)法計(jì)算式(10)～(11)，得到如表6所示的客觀權(quán)重，最后根據(jù)式(12)計(jì)算主客觀組合權(quán)重，各指標(biāo)組合權(quán)重如表7所示。

表1 目標(biāo)層與準(zhǔn)則層的判斷矩陣1

表2 目標(biāo)層與準(zhǔn)則層的判斷矩陣2

表3 目標(biāo)層與準(zhǔn)則層的判斷矩陣3

表4 目標(biāo)層與準(zhǔn)則層的判斷矩陣4

表5 層次分析法主觀權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表6 熵權(quán)法客觀權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表7 指標(biāo)組合權(quán)重計(jì)算結(jié)果

4.2 模型訓(xùn)練與仿真結(jié)果

根據(jù)施工情況，定義連續(xù)1km為1個(gè)評價(jià)路段，從數(shù)據(jù)庫選擇30條路段作為數(shù)據(jù)樣本，將其中20組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，10組數(shù)據(jù)作為測試樣本，根據(jù)各指標(biāo)實(shí)際數(shù)據(jù)值查表，計(jì)算得到PWL評分值，利用Matlab 2016a軟件訓(xùn)練樣本，將12個(gè)評價(jià)指標(biāo)的PWL值作為輸入層，綜合指標(biāo)PCQ為輸出層，粒子群算法中，n的參數(shù)值為300，kmax參數(shù)值為200，ωmin參數(shù)值為0.4，ωmax參數(shù)值為0.9，c1參數(shù)值為1.8，c2參數(shù)值為1.8。通過比較均方誤差MSE，確定最終模型參數(shù)。采用試錯(cuò)法，當(dāng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層個(gè)數(shù)為5時(shí)，模型精度較高。質(zhì)量評價(jià)模型仿真結(jié)果如圖5所示。將常數(shù)慣性權(quán)重PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為對比模型，其中ω=0.6，其余參數(shù)取相同值，分別計(jì)算2個(gè)模型的MSE和擬合優(yōu)度R2，如表8所示。

圖5 基于IPSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)瀝青路面數(shù)字化質(zhì)量評價(jià)模型仿真結(jié)果

表8 2種模型比較結(jié)果

相比PSO-RBF訓(xùn)練模型，改進(jìn)后的模型與實(shí)際情況更接近，誤差更小，因此，采用IPSO-RBF模型評價(jià)路面施工質(zhì)量可行。此后，在評價(jià)類似瀝青混凝土路面施工質(zhì)量時(shí)，可將相應(yīng)評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)代入已訓(xùn)練好的IPSO-RBF模型中，便可得到相應(yīng)的路面數(shù)字化施工質(zhì)量綜合評價(jià)指標(biāo)PCQ，將質(zhì)量事后檢驗(yàn)轉(zhuǎn)變?yōu)槭轮袡z驗(yàn)，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)質(zhì)量不合格路段。

5 結(jié)語

本文針對信息化時(shí)代下路面施工質(zhì)量管理中存在的問題，提出基于北斗和信息化技術(shù)的瀝青混凝土路面動(dòng)態(tài)質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)涵蓋瀝青混合料生產(chǎn)、運(yùn)輸、現(xiàn)場攤鋪、碾壓全過程，為瀝青混凝土路面數(shù)字化施工提供新方法，實(shí)現(xiàn)路面施工數(shù)字化管理及質(zhì)量評價(jià)數(shù)據(jù)的及時(shí)性和可追溯性。通過實(shí)例應(yīng)用表明，該數(shù)字化監(jiān)控系統(tǒng)操作便捷，不僅有效提高施工質(zhì)量管理效率，且對路面施工質(zhì)量控制具有重要作用。

對瀝青路面數(shù)字化施工質(zhì)量評價(jià)展開研究，深入分析數(shù)字化施工質(zhì)量評價(jià)關(guān)鍵影響因素，建立基于IPSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瀝青路面質(zhì)量評價(jià)決策模型，并提出新的量化指標(biāo)PCQ。本研究分別選取30條路段評價(jià)施工質(zhì)量，實(shí)例驗(yàn)證表明，該指標(biāo)能真實(shí)反映路面質(zhì)量，并且IPSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能快速、準(zhǔn)確地評價(jià)路面質(zhì)量，具有較強(qiáng)的適用性。然而，本文未對路面建設(shè)完成后的部分性能指標(biāo)與瀝青混合料生產(chǎn)、運(yùn)輸、攤鋪和碾壓路面施工綜合評價(jià)指標(biāo)PCQ間的關(guān)系展開研究，后續(xù)需進(jìn)一步研究PCQ與路面使用和養(yǎng)護(hù)階段性能指標(biāo)間的相關(guān)性，并針對PCQ指標(biāo)建立評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，以實(shí)現(xiàn)等級(jí)劃分。