摘要：在路基連續(xù)壓實(shí)過(guò)程中，通過(guò)可靠的連續(xù)壓實(shí)指標(biāo)實(shí)現(xiàn)對(duì)路基壓實(shí)程度的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)是實(shí)現(xiàn)智能壓實(shí)的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。本文通過(guò)分析壓實(shí)計(jì)值（Compaction Meter Value，簡(jiǎn)稱CMV）隨碾壓參數(shù)的變化，建立CMV與壓實(shí)度線性擬合關(guān)系，以代替壓實(shí)度作為路基壓實(shí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，并基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立CMV與碾壓參數(shù)之間的回歸關(guān)系。試驗(yàn)表明CMV作為評(píng)判壓實(shí)質(zhì)量的間接指標(biāo)具有一定的可靠性，在CMV與碾壓參數(shù)關(guān)系中，CMV隨振動(dòng)頻率變化。建立的CMV?碾壓參數(shù)回歸模型表明振動(dòng)頻率、速度對(duì)CMV的相關(guān)性較高，通過(guò)調(diào)整碾壓參數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)CMV的控制是可行?的。

關(guān)鍵詞：道路工程；智能壓實(shí)；CMV；壓實(shí)度；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：U416.1""""""""""""""""""""""""""""""" 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A"""""""""""""""""""""""""""""""""" 文章編號(hào)：1673?6478（2023）04-0199-06

Influences of Compaction Parameters on Intelligent Compaction and the Real?time Moderation

YANG Xiang DI Hongjiang ZHANG Chao WANG Qingyuan LI Jianhua

（1. Hebei Xiong'an Rongwu Expressway Co.， Ltd.， Xiongan Hebei 071000， China; 2. Hebei University of Technology， Tianjin 300401， China）

Abstract： In the process of continuous compaction of roadbed， real time monitoring of the compaction degree of roadbed through reliable continuous compaction index is the basic link to realize intelligent compaction. In this paper， by analyzing the variation of Compaction Meter Value （CMV） with rolling parameters， we established a linear fitting relationship between CMV and compaction degree to replace compaction degree as a roadbed compaction evaluation index， and established a regression relationship between CMV and rolling parameters based on BP neural network. The test shows that CMV as an indirect index for judging compaction quality has certain reliability， and CMV varies with vibration frequency in the relationship between CMV and rolling parameters. The established CMV?rolling parameters regression model shows that the correlation between vibration frequency and speed on CMV is high， and it is feasible to achieve the control of CMV by adjusting the rolling parameters.

Key words： road engineering; intelligent compaction; CMV; compactness; artificial neural networks

0 引言

現(xiàn)代旅游業(yè)和運(yùn)輸業(yè)中，人們關(guān)心的首要因素便是外出期間能否實(shí)現(xiàn)交通的便捷化。而交通運(yùn)輸最離不開(kāi)公路這一重要的基礎(chǔ)設(shè)施，它既便捷了人們的出行，也能促進(jìn)國(guó)內(nèi)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)交往和發(fā)展[1]。路基是公路建設(shè)中最重要的基礎(chǔ)部分，隨著我國(guó)基建行業(yè)的發(fā)展、公路交通建設(shè)進(jìn)度的不斷加快，建設(shè)用地緊張成為日益突出的問(wèn)題，挖山填溝成為部分地區(qū)基本建設(shè)的一個(gè)重要手段，路基填方材料的應(yīng)用日益廣泛。填土地基和路基的強(qiáng)度、變形和穩(wěn)定性直接影響到上部結(jié)構(gòu)的正常運(yùn)營(yíng)和安全使用，路基填土的壓實(shí)質(zhì)量是保證工程質(zhì)量的關(guān)鍵。

但在路基壓實(shí)質(zhì)量控制與驗(yàn)收方面，工程上常用的壓實(shí)評(píng)價(jià)方法，如灌砂法、灌水法、核子密度儀法等，存在以下幾個(gè)不足：（1）人工測(cè)量選取的測(cè)點(diǎn)數(shù)量有限，且采樣點(diǎn)設(shè)置具有隨機(jī)性，無(wú)法較好地代表整個(gè)碾壓工作面的壓實(shí)質(zhì)量；（2）有些檢測(cè)手段費(fèi)時(shí)費(fèi)力，檢測(cè)周期較長(zhǎng)，甚至影響后續(xù)壓實(shí)施工進(jìn)程；（3）有些檢測(cè)方法如灌砂法、灌水法，在檢測(cè)時(shí)會(huì)破壞碾壓面的整體性，從而對(duì)路基壓實(shí)質(zhì)量存在威脅；（4）檢測(cè)試驗(yàn)常常在完全壓實(shí)后進(jìn)行，只受用于壓實(shí)質(zhì)量驗(yàn)收，在碾壓過(guò)程中產(chǎn)生的問(wèn)題無(wú)法實(shí)時(shí)接受與及時(shí)處理。同時(shí)，壓實(shí)作業(yè)受操作手影響較大，操作手往往根據(jù)工作經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定碾壓道次與碾壓遍數(shù)，這可能會(huì)導(dǎo)致局部漏壓或局部過(guò)壓。當(dāng)采用傳統(tǒng)方法進(jìn)行壓實(shí)質(zhì)量驗(yàn)收時(shí)，設(shè)置的采樣點(diǎn)無(wú)法檢測(cè)到問(wèn)題區(qū)域，可能會(huì)對(duì)路基的強(qiáng)度和穩(wěn)定性產(chǎn)生不利影響，最終導(dǎo)致路面系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)破壞。而智能壓實(shí)技術(shù)是為了克服傳統(tǒng)壓實(shí)技術(shù)存在的缺陷而發(fā)展起來(lái)的一種新型壓實(shí)技術(shù)。

智能壓實(shí)技術(shù)起源于歐洲，20世紀(jì)70年代，Thurner[2]首次發(fā)現(xiàn)振動(dòng)輪加速度畸變情況與土體密實(shí)程度之間存在對(duì)應(yīng)關(guān)系，提出以壓實(shí)計(jì)值（Compaction Meter Value，CMV）作為評(píng)價(jià)土體相對(duì)密度的指標(biāo)，從此智能壓實(shí)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于路基、路面及土石壩壓實(shí)施工中。智能壓實(shí)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用在上述壓實(shí)質(zhì)量檢測(cè)過(guò)程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。當(dāng)振動(dòng)輪對(duì)填筑體施加振動(dòng)沖擊力時(shí)，壓路機(jī)將同時(shí)受到壓實(shí)物料產(chǎn)生的反力。這種相互作用被加速度計(jì)捕獲加速度信號(hào)通過(guò)快速傅里葉變化后，得到加速度頻域指標(biāo)，結(jié)合改裝壓路機(jī)的其他定位、信息傳輸?shù)裙δ軐⒛雺好嫒謮簩?shí)情況實(shí)時(shí)記錄并用于指導(dǎo)后續(xù)碾壓施工。Liu等[3]將壓路機(jī)集成壓實(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)與實(shí)時(shí)全球定位系統(tǒng)（RTK?GNSS）相結(jié)合，采用壓實(shí)值（CV）作為土石壩壓實(shí)質(zhì)量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)指標(biāo)，提出了一種基于CV的土石壩材料壓實(shí)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，得到碾壓區(qū)域任意位置的CV并預(yù)測(cè)了土石壩壓實(shí)質(zhì)量，分析得到了整個(gè)工作區(qū)域的壓實(shí)質(zhì)量合格率。賈通[4]根據(jù)能量守恒定律提出了基于能量分布的新方法和振動(dòng)壓實(shí)能量值（VCVe），并對(duì)比分析了VCVe和CMV在瀝青混合料壓實(shí)過(guò)程中與碾壓遍數(shù)的關(guān)系，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明與常規(guī)取芯檢測(cè)方法對(duì)比，CMV與VCVe可以有效反映壓實(shí)狀態(tài)變化過(guò)程。

公路工程路基的施工工藝方法與施工單位的設(shè)備狀態(tài)及技術(shù)水平關(guān)乎公路的后期投入使用年限及公路路基路面的養(yǎng)護(hù)費(fèi)用，合理的施工方法和科學(xué)的施工方案才能保障公路后期使用的安全性[5]。路基碾壓是公路施工過(guò)程中的重要控制環(huán)節(jié)，現(xiàn)場(chǎng)一般采取重點(diǎn)控制填鋪厚度、碾壓遍數(shù)、壓路機(jī)工作參數(shù)（碾壓速度、碾壓頻率、碾壓振幅、激振力等）、含水量等參數(shù)，以保證路基壓實(shí)的質(zhì)量[6]。但在實(shí)際工程中僅通過(guò)控制填筑體參數(shù)實(shí)現(xiàn)路基壓實(shí)質(zhì)量的控制，這種方案的工作量是相當(dāng)大的，尤其是涉及含水率的控制，對(duì)施工地區(qū)溫度濕度要求較高，在實(shí)際施工中難以實(shí)現(xiàn)，所得的最優(yōu)參數(shù)僅作為本地區(qū)路基土拌合參?考。

因此對(duì)振動(dòng)壓路機(jī)碾壓參數(shù)進(jìn)行智能化控制成為實(shí)現(xiàn)路基碾壓智能化施工最有效的方法之一。智能化相較于傳統(tǒng)方法，核心在于對(duì)每次路基碾壓過(guò)程中的碾壓速度與碾壓頻率進(jìn)行控制。在路基碾壓過(guò)程中，通過(guò)壓路機(jī)內(nèi)置電腦的智能化控制，使壓路機(jī)工作中可以得到最有利的速度控制，以此提高公路路基的碾壓質(zhì)量，在滿足規(guī)范要求的前提下，提高路基碾壓速度，進(jìn)而提高路基壓實(shí)的碾壓效率；控制壓路機(jī)輥軸的振動(dòng)頻率與振幅關(guān)系，使路基充分壓實(shí)，達(dá)到較好的壓實(shí)效果。

王莉[7]通過(guò)對(duì)每次碾壓過(guò)程中壓實(shí)度等其他指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)預(yù)估，根據(jù)每遍碾壓的路基材料的壓實(shí)狀態(tài)建立反饋調(diào)節(jié)系統(tǒng)，經(jīng)過(guò)系統(tǒng)計(jì)算預(yù)測(cè)達(dá)到自動(dòng)調(diào)節(jié)壓路機(jī)輥軸頻率與車速的目的，從而更高效地實(shí)現(xiàn)壓路機(jī)碾壓參數(shù)智能化控制。丁少華等[8]較早地提出了關(guān)于控制碾壓參數(shù)的概念觀點(diǎn)，與土體中各種碾壓參數(shù)的區(qū)別，總結(jié)發(fā)展出新的碾壓控制規(guī)則，使得該系統(tǒng)在設(shè)計(jì)上具有一定的靈活性和適應(yīng)能力，從而提升碾壓效果。安再展等[9]通過(guò)堆石料現(xiàn)場(chǎng)碾壓試驗(yàn)，分析了CMV與堆石料相對(duì)密度和碾壓參數(shù)的相關(guān)性。并基于現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Radial Basis Function Network），建立了考慮碾壓參數(shù)變化的堆石料壓實(shí)質(zhì)量評(píng)估模型。Cao[10]等通過(guò)路基壓實(shí)試驗(yàn)采集CMV信號(hào)，并建立了CMV與壓路機(jī)碾壓參數(shù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Neural Network），預(yù)測(cè)結(jié)果表明，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的CMV與實(shí)測(cè)值吻合較好。因此基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型是預(yù)測(cè)CMV的可行工具。

本文的目的在于研究在公路路基壓實(shí)施工中，CMV與傳統(tǒng)壓實(shí)指標(biāo)之間的線性相關(guān)性，討論CMV與碾壓遍數(shù)、壓實(shí)度和碾壓頻率之間的關(guān)系，最后基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立CMV與碾壓參數(shù)之間的預(yù)測(cè)模型，討論CMV影響因素并為公路路基智能壓實(shí)提供理論依據(jù)。

1 現(xiàn)場(chǎng)碾壓試驗(yàn)

1.1 試驗(yàn)設(shè)備

在天津市濱海新區(qū)津崎公路某段進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)壓實(shí)試驗(yàn)。壓路機(jī)型號(hào)為三一重工YZ26C全液壓?jiǎn)武撦喺駝?dòng)壓路機(jī)，壓路機(jī)參數(shù)配置見(jiàn)表1。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)壓路機(jī)碾壓工作中實(shí)時(shí)信息的采集，對(duì)壓路機(jī)進(jìn)行改裝，加裝GNSS接收器、加速度傳感器、車載信息采集器及無(wú)線通訊裝置。通過(guò)整個(gè)閉環(huán)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)壓路機(jī)實(shí)時(shí)位置坐標(biāo)、振動(dòng)響應(yīng)信息、實(shí)時(shí)車速狀況，輥輪振幅與頻率的采集，從而可以實(shí)現(xiàn)壓路機(jī)工作信息智能化采集。

1.2 試驗(yàn)材料與場(chǎng)地

現(xiàn)場(chǎng)碾壓試驗(yàn)在天津市濱海新區(qū)津崎高速某路段進(jìn)行。路段路基材料為灰土，路基填土滿足壓實(shí)規(guī)范要求，含水率在17%～24%之間。為確定試驗(yàn)區(qū)域路基土級(jí)配情況，對(duì)第1、3、5、7、9道進(jìn)行取樣檢測(cè)，圖1為土路基土樣顆粒級(jí)配情況。其中，試驗(yàn)路基最大粒徑為60mm，最小粒徑約在0.07mm。

1.3 試驗(yàn)方案

如圖2所示，現(xiàn)場(chǎng)碾壓試驗(yàn)包括“松鋪路基填土?一遍靜壓?劃出試驗(yàn)條帶?振動(dòng)碾壓、采集信號(hào)?采樣點(diǎn)測(cè)壓實(shí)度”過(guò)程。為分析CMV、壓實(shí)度與碾壓速度、頻率之間的關(guān)系，設(shè)計(jì)不同碾壓速度與不同碾壓模式的試驗(yàn)方案進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)碾壓試驗(yàn)。其中碾壓速度的控制通過(guò)調(diào)節(jié)壓路機(jī)油門及擋位實(shí)現(xiàn)，而碾壓頻率的控制通過(guò)調(diào)節(jié)振動(dòng)壓路機(jī)大小振模式實(shí)現(xiàn)。其中大振模式對(duì)應(yīng)高振幅低振頻，小振模式對(duì)應(yīng)低振幅高振頻。

試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)如圖2所示，碾壓試驗(yàn)區(qū)域長(zhǎng)80m，寬20m，壓路機(jī)按照常規(guī)壓實(shí)方案逐道進(jìn)行，每一道寬度為壓路機(jī)一個(gè)輪寬，由此將試驗(yàn)場(chǎng)分為9道。其中第1～5道碾壓速度設(shè)置為低速模式，壓路機(jī)平均速度低于4km/s，6～10道設(shè)置為高速模式，壓路機(jī)平均速度高于4km/s；每一道次的前半段壓路機(jī)啟動(dòng)大振模式進(jìn)行碾壓試驗(yàn)，平均振動(dòng)頻率為20Hz，后半段采用小振模式進(jìn)行試驗(yàn)，平均振動(dòng)頻率為32Hz。

振動(dòng)壓路機(jī)按照上述方案對(duì)試驗(yàn)區(qū)域重復(fù)碾壓3遍，振動(dòng)壓路機(jī)在振動(dòng)碾壓施工中受到偏心塊轉(zhuǎn)動(dòng)方向與行駛方向的影響，不同行駛方向振動(dòng)輪振動(dòng)狀態(tài)不同，為了避免振動(dòng)信號(hào)采集誤差，將壓路機(jī)在碾壓道上前進(jìn)amp;后退碾壓計(jì)為碾壓一遍。

? 在不同碾壓工況下，通過(guò)灌砂法對(duì)土路基采樣點(diǎn)進(jìn)行壓實(shí)度測(cè)試。壓實(shí)度采樣點(diǎn)設(shè)置在奇數(shù)（1、3、5、7、9）道上，為了避免邊界效應(yīng)的影響，除去試驗(yàn)場(chǎng)前后15m長(zhǎng)度，并在碾壓道剩余長(zhǎng)度上平均設(shè)置四個(gè)壓實(shí)度采樣點(diǎn)，其中大振模式下設(shè)置兩個(gè)，小振模式下設(shè)置兩個(gè)，保證碾壓道前半段與后半段采樣點(diǎn)數(shù)量相等且位置對(duì)應(yīng)。

為分析路基壓實(shí)度與CMV的相關(guān)關(guān)系并建立壓實(shí)質(zhì)量評(píng)估模型，對(duì)不同碾壓參數(shù)碾壓后的路基進(jìn)行壓實(shí)度檢測(cè)。每一遍碾壓過(guò)后采用灌砂法對(duì)碾壓道上采樣點(diǎn)壓實(shí)度進(jìn)行測(cè)量，結(jié)合實(shí)驗(yàn)室烘干法測(cè)出土樣干密度，并采用擊實(shí)試驗(yàn)測(cè)出最優(yōu)含水率與最大干密度，然后按照式（1）計(jì)算各采樣點(diǎn)土路基壓實(shí)度。

=_干/_干max （1）

式中，為采樣點(diǎn)壓實(shí)度，%；_干為采樣點(diǎn)干密度，g/cm³；_干max為最大干密度，g/cm³。

2 試驗(yàn)結(jié)果與分析

2.1 振動(dòng)加速度信號(hào)處理

加速度頻域指標(biāo)的監(jiān)測(cè)是通過(guò)安裝在碾壓輪上的加速度計(jì)實(shí)時(shí)采集的，本次試驗(yàn)加速度信號(hào)采樣頻率為1"000次/s，使用濾波器對(duì)加速度信號(hào)濾波處理后，對(duì)加速度時(shí)域信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換，得到加速度信號(hào)頻譜。將得到的基頻幅值與二次諧波幅值按式（2）進(jìn)行CMV計(jì)算。經(jīng)過(guò)一系列換算最終CMV采集頻率為1次/s。

CMV＝300₂/₀ （2）

式中，₀為加速度頻譜基頻幅值；₂為加速度頻譜二次諧波幅值。

2.2 CMV與壓實(shí)度相關(guān)性分析

在公路路基壓實(shí)過(guò)程中，隨著碾壓遍數(shù)的增加，振動(dòng)輪對(duì)路基擊實(shí)功越多，在振動(dòng)下，土顆?？朔Σ磷枇?，彼此移動(dòng)，相互填充，出現(xiàn)新排列，從而使孔隙率降低，壓實(shí)度增高。而土體密實(shí)會(huì)導(dǎo)致振動(dòng)輪加速度增加且畸變，導(dǎo)致二次諧波增加，CMV隨之增加。為驗(yàn)證CMV作為土路基密實(shí)程度指標(biāo)的可靠性，接下來(lái)將分別做CMV與壓實(shí)遍數(shù)、采樣點(diǎn)壓實(shí)度的相關(guān)性分析。

如圖3所示為某一條碾壓遍數(shù)為3遍的試驗(yàn)條帶，在1、2、3遍碾壓時(shí)的CMV變化情況。從圖中可以看出，三遍碾壓過(guò)程中，CMV波動(dòng)較大，初步推測(cè)是由于碾壓道相鄰位置壓實(shí)度變化引起的。而盡管在相同位置三遍碾壓的CMV存在交叉的情況，從單一碾壓遍數(shù)看，CMV在平均值之間上下波動(dòng)，但從整體看，CMV均隨著碾壓遍數(shù)的增加而增加。因此在一定程度上可以認(rèn)為CMV作為壓實(shí)指標(biāo)具有評(píng)判路基壓實(shí)質(zhì)量好壞的能力。

圖4為碾壓過(guò)程中，土路基壓實(shí)度與CMV的關(guān)系。從圖4中可以看出在大振（上）、小振（下）兩種工況下，CMV與壓實(shí)度線性擬合情況。由于CMV采樣頻率較高，為1次/秒，而對(duì)應(yīng)的壓實(shí)度采樣點(diǎn)距離較遠(yuǎn)，應(yīng)取采樣點(diǎn)前后合適的區(qū)間內(nèi)對(duì)采集到的CMV值進(jìn)行修正，此次試驗(yàn)中對(duì)采樣點(diǎn)前后3m采集到的CMV值進(jìn)行平均修正，以提高CMV的可靠性。此次試驗(yàn)中CMV隨壓路機(jī)振動(dòng)模式的變化較大，因此分兩種工況對(duì)CMV與壓實(shí)度進(jìn)行線性擬合。

其中在大振模式下，壓路機(jī)工作狀態(tài)為高振幅低振頻，此時(shí)CMV與壓實(shí)度之間的線性擬合程度較高，擬合系數(shù)R²達(dá)到了0.47；而在小振模式下，壓路機(jī)工作狀態(tài)為低振幅高振頻，此時(shí)CMV與壓實(shí)度之間的線性擬合程度較低，擬合系數(shù)R²僅為0.11。結(jié)合以往研究[11]，在路基材料較低時(shí)，可采用小頻率大振幅進(jìn)行碾壓，使振動(dòng)輪對(duì)地面作用能量向更深層傳播，有利于路基材料碾壓；在路基材料壓實(shí)度較高時(shí)，應(yīng)提高頻率減小振幅，使作用能量集中在淺層，有利于路基表層的壓實(shí)。兩種工況下，CMV均表現(xiàn)出隨著壓實(shí)度的增加而增加的趨勢(shì)，尤其在適合壓實(shí)的工況下（此處為大振），表現(xiàn)出較好的相關(guān)性，為CMV代替壓實(shí)度作為檢測(cè)路基壓實(shí)質(zhì)量的間接壓實(shí)指標(biāo)提供了可靠的試驗(yàn)依據(jù)。

根據(jù)CMV與碾壓遍數(shù)、壓實(shí)度的對(duì)應(yīng)關(guān)系可以得出以下結(jié)論。隨著碾壓遍數(shù)的增加，地基土密實(shí)程度增加，CMV隨之增加；在CMV與壓實(shí)度的線性關(guān)系中可以得出，在高頻、低頻兩種工況下，CMV與壓實(shí)度均保持較好的線性關(guān)系。由此可以推斷出，用CMV代替壓實(shí)度表征路基壓實(shí)程度指標(biāo)具有一定的可靠性。

2.3 CMV與振動(dòng)頻率影響分析

為分析CMV與頻率速度之間的關(guān)系，對(duì)壓路機(jī)碾壓參數(shù)進(jìn)行控制試驗(yàn)。設(shè)置不用的試驗(yàn)區(qū)域?qū)MV?碾壓參數(shù)進(jìn)行分析。低頻區(qū)域平均速度為2.61m/s，平均頻率為19.1Hz；高頻區(qū)域平均速度為2.81m/s，平均頻率為31.2Hz。不同區(qū)域碾壓試驗(yàn)一遍CMV變化情況如圖5所示。

? 通過(guò)上圖分析CMV隨頻率的變化情況得，在相同工作條件下，當(dāng)壓路機(jī)高頻行駛時(shí)，CMV平均值小于10；當(dāng)壓路機(jī)低頻行駛時(shí)，CMV平均值超過(guò)20。由此可以得出，CMV值受頻率的影響，CMV隨著頻率的增加而降低。由于壓路機(jī)工作時(shí)車速較難控制，此次試驗(yàn)暫不單獨(dú)分析速度對(duì)CMV帶來(lái)的影響。

3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的CMV回歸模型

為進(jìn)一步探究在土路基連續(xù)壓實(shí)過(guò)程中，碾壓參數(shù)（速度、頻率）對(duì)CMV的影響，以達(dá)到對(duì)連續(xù)壓實(shí)的智能化控制。根據(jù)此次試驗(yàn)采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)建立回歸模型如式（3）所示。

CMV = （， ） （3）

式中，為壓路機(jī)工作速度，m/s；為振動(dòng)頻率，Hz。

現(xiàn)階段路基連續(xù)壓實(shí)領(lǐng)域的研究中，試驗(yàn)工況復(fù)雜，各碾壓參數(shù)相互影響，頻率、速度對(duì)CMV影響機(jī)理尚不完全明確，想要建立CMV與各碾壓參數(shù)的回歸模型，應(yīng)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去解決復(fù)雜的多元非線性回歸問(wèn)題。

此次試驗(yàn)中考慮到的CMV評(píng)估模型參數(shù)只有速度與頻率，且數(shù)據(jù)量較大。可采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立CMV?壓實(shí)參數(shù)模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相較于其他類型回歸模型來(lái)說(shuō)是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)多輸入單輸出的映射關(guān)系有較強(qiáng)的適用性[12]，恰恰符合本次試驗(yàn)的要求。

本文建立如圖6所示的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的CMV回歸模型。其中輸入層為碾壓參數(shù)（速度、頻率），輸出層為CMV。

通過(guò)實(shí)時(shí)采集試驗(yàn)參數(shù)，將收集到的速度/頻率?CMV的數(shù)據(jù)參數(shù)，取其中的80%為測(cè)試組，20%為驗(yàn)證組進(jìn)行訓(xùn)練。將驗(yàn)證組數(shù)據(jù)代入到已訓(xùn)練好的模型中進(jìn)行CMV預(yù)測(cè)。結(jié)果表明驗(yàn)證組預(yù)測(cè)CMV與實(shí)測(cè)CMV的比較，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.901"6，具有較高的相關(guān)性。

4 結(jié)語(yǔ)

（１）在土路基連續(xù)壓實(shí)過(guò)程中，為實(shí)現(xiàn)對(duì)碾壓路段的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，本文選擇CMV作為壓實(shí)質(zhì)量監(jiān)測(cè)指標(biāo)指導(dǎo)路基壓實(shí)質(zhì)量，分別建立CMV?壓實(shí)度的線性模型驗(yàn)證CMV的可靠性，對(duì)CMV?速度頻率的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行CMV預(yù)測(cè)。得出以下結(jié)論：

（２）在不同碾壓參數(shù)工況下，CMV均隨著壓實(shí)遍數(shù)的增加而增加，證明CMV可以較好地表征路基壓實(shí)程度；無(wú)論是高頻還是低頻，CMV與壓實(shí)度的線性擬合效果較好，說(shuō)明CMV作為壓實(shí)指標(biāo)具有一定的可靠性；

（３）壓路機(jī)輥軸的振動(dòng)頻率對(duì)CMV影響較大，CMV隨著振動(dòng)頻率的增加而降低；

（４）基于BP神經(jīng)網(wǎng)路建立的CMV?速度頻率回歸模型相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.901"6，具有較好的相關(guān)性，可通過(guò)輥輪實(shí)時(shí)速度與頻率預(yù)測(cè)實(shí)時(shí)CMV。

參考文獻(xiàn)：

1. 許文天. 淺談公路路基路面壓實(shí)技術(shù)與質(zhì)量控制[J]. 四川水泥， 2021， （4）： 286?287.
2. THURNER H， SANDSTR?M A. Compaction meter and compaction documentation system[M]. Unbound Aggregates in Roads. Elsevier. 1989： 46?51.
3. LIU D， LI Z， LIAN Z. Compaction quality assessment of earth?rock dam materials using roller?integrated compaction monitoring technology[J]. Automation in Construction， 2014（44）： 234?246.
4. 賈通. 瀝青路面智能壓實(shí)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 南京： 東南大學(xué)， 2020.
5. 唐韜. 公路工程路基路面壓實(shí)技術(shù)的應(yīng)用研究[J]. 西部交通科技?， 2019， （9）： 44?45+52.
6. 榮慶江. 公路路基壓實(shí)施工技術(shù)研究[J]. 交通世界， 2021， （8）： 69?70.
7. 王莉. 基于地面振動(dòng)信號(hào)對(duì)振動(dòng)壓實(shí)頻率的研究[D]. 西安： 長(zhǎng)安大學(xué)， 2009.
8. 丁少華， 張仲甫. 新型振動(dòng)壓路機(jī)控制方案探討及土體參數(shù)在線辨識(shí)器研究[J]. 武漢工學(xué)院學(xué)報(bào)， 1992（3）： 8?16.
9. 安再展， 皇甫澤華， 張兆省， 等. 碾壓參數(shù)對(duì)振動(dòng)壓路機(jī)?土動(dòng)力系統(tǒng)的影響[J]. 人民黃河， 2020， 42（3）： 117?121.
10. LIPING C， JIE Z， TAO L， et al. Influence of roller?related factors on compaction meter value and its prediction utilizing artificial neural network[J]. Construction and Building Materials， 2020（268）： 121078.
11. 盧宏現(xiàn)， 朱偉敏， 姚琳寧. 雙頻合成振動(dòng)壓實(shí)對(duì)多種材料的適應(yīng)性研究[J]. 筑路機(jī)械與施工機(jī)械化， 2007（6）： 56?58.
12. 黃國(guó)卿， 嚴(yán)筱， 楊永剛， 等. 智能壓實(shí)間接指標(biāo)試驗(yàn)分析與壓實(shí)度預(yù)測(cè)[J]. 中外公路， 2020， 40（2）： 24?28.