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高速公路沥青路面损坏国内现阶段的主要检测和预防、养护办法?未来以及国外有那些先进经验和技术?讲述.docx

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高速公路沥青路面损坏国内现阶段的主要检测和预防、养护办法?未来以及国外有那些先进经验和技术?讲述

首先要回答的是高速公路沥青路面的损坏分类。如果不感兴趣直接拉下去。PART1. 沥青路面损坏分11类21项。?[1]1.龟裂?轻:初期裂缝,裂区无变形、无散落,缝细,主要裂缝宽度在2mm以下,主要裂缝块度在0.2~0.5m之间,损坏按面积计算。?中:龟裂的发展期,龟裂状态明显,裂缝区有轻度散落或轻度变形,主要裂缝宽度在2~5mm之间,部分裂缝块度小于0.2m,损坏按面积计算。?重:龟裂特征显著,裂块较小,裂缝区变形明显、散落严重,主要裂缝宽度大于5mm,大部分裂缝块度小于0.2m,损坏按面积计算。?2.块状裂缝?轻:缝细、裂缝区无散落,裂缝宽度在3mm以内,大部分裂缝块度大于1.0m,损坏按面积计算。重:缝宽、裂缝区有散落,裂缝宽度在3mm以上,主要裂缝块度在0.5~1.0m之间,损坏按面积计算。?3.纵向裂缝?与行车方向基本平行的裂缝。轻:缝细、裂缝壁无散落或有轻微散落,无支缝或有少量支缝,裂缝宽度在3mm以内,损坏按长度计算,检测结果要用影响宽度(0.2m)换算成面积。?重:缝宽、裂缝壁有散落、有支缝,主要裂缝宽度大于3mm,损坏按长度(m)计算,检测结果要用影响宽度(0.2m)换算成面积。?4.横向裂缝?与行车方向基本垂直的裂缝。?轻:缝细、裂缝壁无散落或有轻微散落,裂缝宽度在3mm以内,损坏按长度计算,检测结果要用影响宽度(0.2m)换算成面积。?重:缝宽、裂缝贯通整个路面、裂缝壁有散落并伴有少量支缝,主要裂缝宽度大于3 mm,损坏按长度计算,检测结果要用影响宽度(0.2m)换算成面积。?5.坑槽轻:坑浅,有效坑槽面积在0.1m^2以内(约0.3m×0.3m),损坏按面积计算。?重:坑深,有效坑槽面积大于0.1m^2 (约0.3m×0.3m),损坏按面积计算。?6.松散?轻:路面细集料散失、脱皮、麻面等表面损坏,损坏按面积计算。?重:路面粗集料散失、脱皮、麻面、露骨,表面剥落、有小坑洞,损坏按面积计算。?7.沉陷?大于10mm的路面局部下沉。?轻:深度在10~25mm之间,正常行车无明显感觉,损坏按面积计算。重:深度大于25mm,正常行车有明显感觉,损坏按面积计算。?8.车辙?轮迹处深度大于10mm的纵向带状凹槽(辙槽)。?轻:辙槽浅,深度在10~15mm之间,损坏按长度计算,检测结果要用影响宽度(0.4m)换算成面积。?重:辙槽深,深度15mm以上,损坏按长度计算,检测结果要用影响宽度(0.4m)换算成面积。?9.波浪拥包?轻:波峰波谷高差小,高差在10~25mm之间,损坏按面积计算。?重:波峰波谷高差大,高差大于25mm,损坏按面积计算。?10.泛油?路面沥青被挤出或表面被沥青膜覆盖形成发亮的薄油层,损坏按面积计算。?11.修补?龟裂、坑槽、松散、沉陷、车辙等的修补面积或修补影响面积(裂缝修补按长度计算,影响宽度为0.2m)。PART2.?关于预防措施首先要说一句,这是预防不了的。只能说尽量及时发现及时修复。1.加强高速公路的巡查,及时发现初期损坏、失效的排水设施,立即采取措施进行补救。2.根据损坏程度采用不同的养护方式。3.改变养护投资的申请程序,缩短审批时间。PART3. 现有的一些技术待会有事,所以下次在更,先说个大概,都是自动检测,人工检测现在真的是耗不起这个时间,拍照然后用图像处理的算法进行病害区分。我们做过路面破损的大项目以及车辙的专项项目。路面破损是师兄们做的,我跟的是车辙,最近刚完成。设备呢就是摄像机以及GPS以及激光器了。BABABABABA.................UPDATE.................8.26我终于回来了。整理答案真的是很累的好么。。。。我就说车辙了,毕竟自己参与的说起来比较清楚。车辙检测呢,就分三大部分:1.数据采集2.数据处理3.数据统计第一部分是数据采集,首先说下人工测量车辙的方法,首先在路面上架上3m直尺然后用一个楔形塞尺塞进去,得到读数。我们就是模拟这样的人工测量方法,所以我们的理论上来说是比较可靠的。当然也有的公司在车下面安装声纳阵列,利用距离来测量,但这样其实标定是很困难的。扯远了~~再要说的是采集车辙数据的原理。原理很简单,激光器朝着水平的路面上照射一束激光,地面上得到的光束应该是一条直线。而当路面不平的时候,这条激光线也是会弯的。如图:好吧,我承认没有什么画图的天分。但是这些图居然花了我小半天你也敢信。P.S. 我是用PPT画的。求大家推荐好用的画图软件。来的再直观一点,如果路面是这样的:那么得到的激光线是这样的:如果路面是这样的:那么得到的激光线是这样的:PS 由于我们是为了图像视觉跟实际情况一样,即路面是凹的,我们图像上看起来也是凹的,所以我们将图片进行了180度翻转。第二部分就是数据处理了。最典型车辙:抽象出来的就是这样的:两条竖线就是最

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