沥青混合料水-温-光损伤超声波评价及预测方法

来源 :长安大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:sgcc7186
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通过室内水-温-光循环试验,将降水、高温和日照3种环境因素对沥青混合料的损伤进行模拟。利用超声波检测技术,测定不同温度、不同含水量的沥青混合料试件在水-温-光循环过程中超声波参数性质的变化,从而对其损伤进行初步判断。通过试件劈裂强度与冻融劈裂强度的衰减来定义其损伤,并应用支持向量机理论,建立波速与沥青混合料损伤程度的回归预测模型,形成了沥青混合料水-温-光损伤无损检测方法。研究结果表明:利用超声波形及频谱的特性变化,可以对水-温-光循环过程中不同形式的沥青混合料的损伤程度进行初步判断;借助支持向量机理论对沥青混合料水-温-光损伤进行超声波评价,相关系数最大值为0.97,最小值为0.90,预测平均误差为4.53%,表现出较高的精度及稳定性。 Through indoor water - temperature - light cycle test, the three kinds of environmental factors of precipitation, high temperature and sunshine were used to simulate the damage of asphalt mixture. Ultrasonic testing technique was used to measure the change of ultrasonic parameters during the water-temperature-light cycle of asphalt mixtures samples with different temperature and water content, and then the damage was judged. The damage was defined by the splitting strength of the specimen and the attenuation of the freeze-thaw splitting strength. The regression prediction model of the wave velocity and the degree of damage of the asphalt mixture was established by using support vector machine theory, and the water-temperature-light damage of asphalt mixture Nondestructive testing methods. The results show that the damage degree of different types of asphalt mixture in water-temperature-light cycle can be preliminarily judged by the change of ultrasonic shape and spectrum characteristics. The support vector machine theory is used to predict the damage of asphalt mixture water- The damage was evaluated by ultrasonic wave. The maximum correlation coefficient was 0.97, the minimum was 0.90, and the average prediction error was 4.53%, showing higher accuracy and stability.
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