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【摘 要】 由于沥青路面具有杭滑性能优良、平整度限高，无接缝、振动小、行车的舒适性好，而且其产生的噪声很低且容易养护的特点，使沥青混凝土路面在我国高速公路上得到十分广泛的应用。然而，即使沥青路面存在诸多的好处，如果不能严格控制施工质量，加强施工管理，沥青路面可能会出现很多的问题。本文就高速公路沥青路面施工检测方法进行论述。
【关键词】 探地雷达；均匀性；密度检测；压实度；厚度检测
传统的路面施工质量检测方法一直离不开钻孔取芯，但该方法属于破坏性检测，而且测点数非常有限，检测结果缺乏代表性。国外从20世纪80年代初开始将探地雷达（Ground Penetrating Radar，简称GPR）用于路面检测，GPR显示出采集的样本容量大、工作效率高及无损、检测精度高、抗干扰能力强等特点。1998年，美国材料试验协会（ASTM）制定了用脉冲探地雷达测量路面结构层厚度的标准D4748-98。在我国开展探地雷达用于路面检测的研究已有10多年的历史，但大多关注于厚度检测。本文尝试将探地雷达用于沥青路面施工质量控制，在保证测量准确的前提下，将探地雷达数据精加工实现对厚度和压实度均匀性的量化并直观显示。
一、探地雷达基本测量原理
假设路面材料为均匀、各向同性、无耗媒质，各结构层的界面为光滑的平面，并将GPR发射的电磁波简化为平面波，容易推导出路面各层材料介电常数及层厚的计算公式。
二、基于人工神经网络的压实度测定方法
GPR测得的沥青混凝土的介电常数与所用的原料（沥青、石料、砂、矿粉等）的物理性质、级配、空隙率、含水量、测量温度等均有关系，但对某段具体的沥青路面而言，原料和级配一般是不变的，而且新铺沥青面层可以近似认为不含水，另外温度的影响可暂不考虑，因为当跨季节测量时可将数据按时间段分别处理。这样，仅需分析空隙率（或压实度）与介电常数之间的一元函数关系。根据研究，新铺沥青混凝土的空隙率与介电常数之间表现为指数函数关系，证实压实度与介电常数之间具有某种非线性关系。对于铺筑中的沥青路面，各路段对应的最大理论密度均有试验数据可查，为了尽量提高GPR测量密度的准确性，可以利用这些数据，因此只要找出沥青混凝土密度与介电常数的关系，压实度和空隙率均可计算得到。
本研究在MATLAB下采用3层BP神经网络实现沥青混凝土密度与介电常数的非线性映射，该网络的输入层和输出层各有一个神经元，最佳的隐含层神经元数目可经过多次试验确定。隐含层神经元的传递函数为Tansig，输出层神经元的传递函数为Logsig，训练函数采用Trainlm。將一组介电常数以及对应的密度值作归一化处理后，训练该网络，直到输出值与目标值的误差减小至允许范围之内。这样训练好的神经网络可以简单理解为一个函数，输入由GPR测得的介电常数即可得到对应的密度值，再结合测量点处的最大理论密度计算压实度。
三、GPR测量误差
在广东省某高速公路下面层施工过程中，GPR与钻孔取芯法作了对比测量，试验芯样共18个，表1为试验结果。
由表1可以看出：
1.厚度。根据式（6）计算芯样厚度，平均相对误差为3.617%，最大相对误差8.6%。将厚度的计算值hGPR与实验室测量值h进行线性回归分析，得到回归公式：h=0.9466hGPR+0.2011，R2=0.941。按此回归公式作厚度标定后，平均相对误差降为2.273%，最大相对误差降至5.31%。
2.密度。将18组数据分为2部分，其中14组用于训练神经网络，其余4组（在表1中带*）用于检验。经过多次试验，最佳的隐含层神经元数目确定为6。神经网络训练完成后，经4组数据检验，平均相对误差仅0.219%。
可见用GPR检测新铺沥青路面厚度和密度可以达到令人满意的精度，为GPR用于沥青路面施工质量管理奠定了基础。
四、GPR在路面施工质量检测中的具体应用
1.施工监测
（1）厚度监测。用GPR连续测量新施工层的厚度，检查是否达到施工规范，如发现面层厚度达不到设计要求，则进行标高测量。若符合设计标高，则进行调坡等处理；若标高也不符合要求，则找出厚度不够的原因，并采取适当的措施，如检查摊铺机或调整松铺厚度等。
某段高速公路主车道沥青混凝土下面层设计厚度为8cm，按施工要求，允许厚度代表值偏差在-0.8cm以内，显然该段符合要求，但施工均匀性有待改进。
（2）压实度监测。连续监测压实度，若发现偏离设计标准，可以检查碾压工艺、碾压遍数、碾压温度、碾压机械等是否存在问题，如果这些均无异常，可能是实际的集料级配不当或生产配合比不准。根据某段高速公路沥青混凝土下面层的压实度图，周期性地出现过压实段和欠压实段，现场观测发现离析现象，依据该图的指示选取压实度不符合规范的点钻芯取样，均发现中度离析。在欠压实段粗集料偏多，空隙率较大；在过压实段正好相反。
2.施工质量评价
GPR连续测量后，根据质量管理的具体需要，将测量数据分段。对每段数据，先计算各测点（样本）处厚度、密度、压实度等参数，再计算相关的样本均值、样本标准差、代表值，然后绘图：横轴置于参数设计值处；虚线为参数下限；竖向粗黑线的长度为样本标准差的6倍（参考正态分布的/3R0原则）；*处为参数均值，位于竖向粗黑线的中点；最后将各段的代表值点用细线连接。从细折线可明确判断施工是否达到规范要求，从单根粗黑线的长短可知局部的施工均匀性，从整张图可直观地判断总体的均匀程度。
（1）横向均匀性。在某段高速公路左幅下面层的沥青混凝土施工后，用GPR反复测量了20次，每次测量间距为40cm，利用全部数据分析施工厚度的横向均匀性，绘出了统计图。该段的施工厚度100%达到验收规范，然而若用更高的质量标准来衡量，其中几小段的离散度偏大，如果质量管理工作做得更细，厚度均匀性还可提高。
（2）纵向均匀性。某段高速公路K241+000～K241+858右幅主车道沥青混凝土下面层的施工厚度统计图。可直观地发现：①该段施工厚度完全符合的要求。②K241+300～K241+424段施工均匀性相对较差，需要进一步查找原因。③前半段的平均厚度比后半段高1cm以上，总体上均匀性不佳。
四、结束语
研究表明，借助探地雷达并通过深层次的数据处理，可以发现沥青混凝土施工厚度和压实度均匀性存在的问题。依据均匀性的量化指标或均匀性统计图找到整个施工流程中的具体症结，这是一个反问题，而解反问题一般比较困难，有赖于对施工过程的科学性和规律性的全面把握以及长期的经验积累，因此提高我国沥青路面施工质量任重而道远。随着探地雷达在我国高速公路施工中的逐步推广，有望从根本上解决现有的施工均匀性难题。
参考文献：
[1]邓春为，徐宏武，邵雁.探地雷达在公路路面厚度检测中的应用[J].重庆交通学院学报.2005（05）
[2]邓小文，杨建强，魏伍洲.探地雷达在路面厚度无损检测中的应用[J].中国市政工程.2006（02）
【关键词】 探地雷达；均匀性；密度检测；压实度；厚度检测
传统的路面施工质量检测方法一直离不开钻孔取芯，但该方法属于破坏性检测，而且测点数非常有限，检测结果缺乏代表性。国外从20世纪80年代初开始将探地雷达（Ground Penetrating Radar，简称GPR）用于路面检测，GPR显示出采集的样本容量大、工作效率高及无损、检测精度高、抗干扰能力强等特点。1998年，美国材料试验协会（ASTM）制定了用脉冲探地雷达测量路面结构层厚度的标准D4748-98。在我国开展探地雷达用于路面检测的研究已有10多年的历史，但大多关注于厚度检测。本文尝试将探地雷达用于沥青路面施工质量控制，在保证测量准确的前提下，将探地雷达数据精加工实现对厚度和压实度均匀性的量化并直观显示。
一、探地雷达基本测量原理
假设路面材料为均匀、各向同性、无耗媒质，各结构层的界面为光滑的平面，并将GPR发射的电磁波简化为平面波，容易推导出路面各层材料介电常数及层厚的计算公式。
二、基于人工神经网络的压实度测定方法
GPR测得的沥青混凝土的介电常数与所用的原料（沥青、石料、砂、矿粉等）的物理性质、级配、空隙率、含水量、测量温度等均有关系，但对某段具体的沥青路面而言，原料和级配一般是不变的，而且新铺沥青面层可以近似认为不含水，另外温度的影响可暂不考虑，因为当跨季节测量时可将数据按时间段分别处理。这样，仅需分析空隙率（或压实度）与介电常数之间的一元函数关系。根据研究，新铺沥青混凝土的空隙率与介电常数之间表现为指数函数关系，证实压实度与介电常数之间具有某种非线性关系。对于铺筑中的沥青路面，各路段对应的最大理论密度均有试验数据可查，为了尽量提高GPR测量密度的准确性，可以利用这些数据，因此只要找出沥青混凝土密度与介电常数的关系，压实度和空隙率均可计算得到。
本研究在MATLAB下采用3层BP神经网络实现沥青混凝土密度与介电常数的非线性映射，该网络的输入层和输出层各有一个神经元，最佳的隐含层神经元数目可经过多次试验确定。隐含层神经元的传递函数为Tansig，输出层神经元的传递函数为Logsig，训练函数采用Trainlm。將一组介电常数以及对应的密度值作归一化处理后，训练该网络，直到输出值与目标值的误差减小至允许范围之内。这样训练好的神经网络可以简单理解为一个函数，输入由GPR测得的介电常数即可得到对应的密度值，再结合测量点处的最大理论密度计算压实度。
三、GPR测量误差
在广东省某高速公路下面层施工过程中，GPR与钻孔取芯法作了对比测量，试验芯样共18个，表1为试验结果。
由表1可以看出：
1.厚度。根据式（6）计算芯样厚度，平均相对误差为3.617%，最大相对误差8.6%。将厚度的计算值hGPR与实验室测量值h进行线性回归分析，得到回归公式：h=0.9466hGPR+0.2011，R2=0.941。按此回归公式作厚度标定后，平均相对误差降为2.273%，最大相对误差降至5.31%。
2.密度。将18组数据分为2部分，其中14组用于训练神经网络，其余4组（在表1中带*）用于检验。经过多次试验，最佳的隐含层神经元数目确定为6。神经网络训练完成后，经4组数据检验，平均相对误差仅0.219%。
可见用GPR检测新铺沥青路面厚度和密度可以达到令人满意的精度，为GPR用于沥青路面施工质量管理奠定了基础。
四、GPR在路面施工质量检测中的具体应用
1.施工监测
（1）厚度监测。用GPR连续测量新施工层的厚度，检查是否达到施工规范，如发现面层厚度达不到设计要求，则进行标高测量。若符合设计标高，则进行调坡等处理；若标高也不符合要求，则找出厚度不够的原因，并采取适当的措施，如检查摊铺机或调整松铺厚度等。
某段高速公路主车道沥青混凝土下面层设计厚度为8cm，按施工要求，允许厚度代表值偏差在-0.8cm以内，显然该段符合要求，但施工均匀性有待改进。
（2）压实度监测。连续监测压实度，若发现偏离设计标准，可以检查碾压工艺、碾压遍数、碾压温度、碾压机械等是否存在问题，如果这些均无异常，可能是实际的集料级配不当或生产配合比不准。根据某段高速公路沥青混凝土下面层的压实度图，周期性地出现过压实段和欠压实段，现场观测发现离析现象，依据该图的指示选取压实度不符合规范的点钻芯取样，均发现中度离析。在欠压实段粗集料偏多，空隙率较大；在过压实段正好相反。
2.施工质量评价
GPR连续测量后，根据质量管理的具体需要，将测量数据分段。对每段数据，先计算各测点（样本）处厚度、密度、压实度等参数，再计算相关的样本均值、样本标准差、代表值，然后绘图：横轴置于参数设计值处；虚线为参数下限；竖向粗黑线的长度为样本标准差的6倍（参考正态分布的/3R0原则）；*处为参数均值，位于竖向粗黑线的中点；最后将各段的代表值点用细线连接。从细折线可明确判断施工是否达到规范要求，从单根粗黑线的长短可知局部的施工均匀性，从整张图可直观地判断总体的均匀程度。
（1）横向均匀性。在某段高速公路左幅下面层的沥青混凝土施工后，用GPR反复测量了20次，每次测量间距为40cm，利用全部数据分析施工厚度的横向均匀性，绘出了统计图。该段的施工厚度100%达到验收规范，然而若用更高的质量标准来衡量，其中几小段的离散度偏大，如果质量管理工作做得更细，厚度均匀性还可提高。
（2）纵向均匀性。某段高速公路K241+000～K241+858右幅主车道沥青混凝土下面层的施工厚度统计图。可直观地发现：①该段施工厚度完全符合的要求。②K241+300～K241+424段施工均匀性相对较差，需要进一步查找原因。③前半段的平均厚度比后半段高1cm以上，总体上均匀性不佳。
四、结束语
研究表明，借助探地雷达并通过深层次的数据处理，可以发现沥青混凝土施工厚度和压实度均匀性存在的问题。依据均匀性的量化指标或均匀性统计图找到整个施工流程中的具体症结，这是一个反问题，而解反问题一般比较困难，有赖于对施工过程的科学性和规律性的全面把握以及长期的经验积累，因此提高我国沥青路面施工质量任重而道远。随着探地雷达在我国高速公路施工中的逐步推广，有望从根本上解决现有的施工均匀性难题。
参考文献：
[1]邓春为，徐宏武，邵雁.探地雷达在公路路面厚度检测中的应用[J].重庆交通学院学报.2005（05）
[2]邓小文，杨建强，魏伍洲.探地雷达在路面厚度无损检测中的应用[J].中国市政工程.2006（02）