一种沥青路面老化特征分析方法和模型技术

本发明专利技术公开了一种沥青路面老化特征分析方法和模型，分析方法包括对沥青混合料试验样件进行断层扫描

【技术实现步骤摘要】
一种沥青路面老化特征分析方法和模型


[0001]本专利技术涉及道路建设
，具体涉及一种沥青路面老化特征分析方法
。

技术介绍

[0002]老化是引起沥青路面性能劣化的主要原因之一，也是制约沥青路面实现长寿命服役的主要瓶颈问题
。
沥青路面服役期间，氧气通过联通孔隙由路表进入路面内部，并进一步扩散致使沥青发生氧化老化
。
[0003]由于沥青路面内部细观结构的非均匀性影响着光
‑
热
‑
氧的传播路径及扩散速率，从而诱发老化特征的不均匀分布，目前尚未建立沥青路面内部细观结构分布与梯度老化分布特征间的有效关联机制，从而导致长期以来对沥青混合料老化时空演化规律及机制认识不准确
。
[0004]实际上，沥青路面老化及其诱导的性能劣化在路面结构内部呈现出梯度化特征，表现为沥青混合料“自上而下”的老化分布及演化特征，如
(
附图
1)
所示
。
受限于试验体系和技术手段，以往关于沥青路面材料老化行为的理论或方法往往只是针对特定时间段的沥青及沥青混合料的整体老化过程及状态特征，较少触及细观结构非均匀分布对沥青路面梯度老化特征相关性的分析
。
因此，有必要从新的视角来阐明沥青路面内部骨料及孔隙形貌
、
分布特征等对沥青路面梯度老化的相关性影响，进而有针对性地延缓沥青路面的老化进程，有效提高沥青路面的服役耐久性
。
[0005]然而，由于沥青路面材料组成复杂
、
空间分布随机，且服役性能评价周期长，其老化及性能演化行为机制仍存在以下问题亟待解决：
[0006]1)
沥青路面老化分布特征缺乏精细化动态化表达
。
现有研究已经认识到沥青路面沿深度老化梯度分布的这一现象，部分学者采用的现场钻芯取样是有损的，且很难得到沥青混合料材料及级配等的精确数据，且钻芯取样样本高度不足以描述沥青混合料的连续老化梯度
。
受限于理论及测试手段，仍难以突破现有的沥青路面材料老化特征整体视阈的评价体系，未能实现沥青混合料梯度老化分布特征的精细化
、
动态化刻画表征，而对沥青路面老化及演化过程行为机制的理解需要更加基础性和精细化的研究
。
[0007]2)
未能建立沥青路面内部细观结构对老化分布特征的关联影响机制
。
沥青混合料的老化特征受材料属性
、
结构特征
、
光
‑
热
‑
氧传播扩散等因素的综合影响，表现为沥青混合料内部老化及其引起的性能劣化是有梯度
、
非均匀分布的，以往对沥青混合料整体老化性能的分析对光
‑
热
‑
氧传播扩散路径非均匀性的影响考虑不足，未能将路面内部非均匀细观结构与梯度老化特征建立有效关联，因而无法揭示沥青路面真实服役状态下的时空演化行为
。

技术实现思路

[0008]针对现有技术存在的不足，本专利技术要解决的技术问题是提供一种沥青路面老化特征分析方法，能揭示沥青老化关键微
‑
宏观参量及老化演化驱动机制，有助于把握沥青路面
性能老化劣化规律，为沥青路面的设计
、
施工及养护提供指导
。
[0009]为了实现上述目的，本专利技术是通过如下的技术方案来实现：一种沥青路面老化特征分析方法，包括：
[0010]沥青路面老化特征分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0011]a、
对所述沥青混合料试验样件的进行断层扫描，得到断层扫描图像；
[0012]b、
对断层扫描图像进行实例分割，得到内部结构特征随试样高度的参量表达；
[0013]c、
通过参量表达计算断层扫描图像中粗集料
、
砂浆和联通空隙的面积；
[0014]d、
测得沥青混合料试验样件的动态模量
E
；
[0015]e、
将沥青混合料试验样件沿着高度方向进行横向分段切割，探测每段沥青混合料试验样件老化前后的宏观和微观特征参数；
[0016]f、
进行沥青混合料老化前后的宏微观特征参数与其动态模量关联性分析，提取出与沥青混合料动态模量相关的影响因子；
[0017]g、
根据选定的影响因子进行数据预处理得到数据集，根据数据集对神经网络进行训练，得到沥青混合料试验样件动态模量演化预测模型；
[0018]h、
使用沥青混合料动态模量演化预测模型对沥青混合料试验样件老化情况及服役寿命进行预测
。
[0019]进一步地，还包括制作沥青混合料试验样件，具体方法为：
[0020]采用经短期热氧老化后的松散热态沥青混合料压实成型，并在成型块侧表面采用锡纸严密裹附，随后将包裹严密的沥青混合料试件至于的自然环境中进行不同时长的光
‑
热
‑
氧老化，得到自然老化后的沥青混合料试验样件
。
[0021]进一步地，所述步骤
a
中的断层扫描的方法为：
[0022]采用
X
‑
Ray CT
扫描技术对沥青混合料进行断层扫描，得到其空隙
、
粗集料和砂浆的断层扫描图像
。
[0023]进一步地，所述步骤
b
中的实例分割的方法为：
[0024]基于深度学习语义分割技术，构建改进
U
‑
net
图像实例分割模型，对断层扫描图像进行精确实例分割，根据断层扫描间距将断层图像中各部分面积分别对高度进行梯度积分，得到内部结构特征随试样高度的参量表达，具体细观参数包括：粗集料比例
、
砂浆比例
、
联通空隙比例
。
[0025]进一步地，所述步骤
e
中的探测每段沥青混合料试验样件老化前后的宏观和微观量化变化的方法为：
[0026]沿高度方向横向均等切割，对每段沥青混合料进行沥青洗脱
、
提取，通过测量仪器探测沥青老化前后主要流变性能
、
化学结构
、
微观形貌及微观模量的量化变化
。
[0027]进一步地，所述步骤
e
中的测得每段沥青老化前后的宏观特征参数的具体方法为：
[0028]对每段沥青混合料进行沥青洗脱
、
提取，测得沥青的极性四组分随沥青混合料沿深度变化的量化数据；对提取得到的沥青进行
DSR
频率扫描试验
、
多重应力蠕变恢复试验以及弯曲梁蠕变试验，得到沥青老化前后的特征参数，所述特征参数包括：复数剪切模量
G*、
相位角
δ
、...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
沥青路面老化特征分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
a、
对所述沥青混合料试验样件的进行断层扫描，得到断层扫描图像；
b、
对断层扫描图像进行实例分割，得到内部结构特征随试样高度的参量表达；
c、
通过参量表达计算断层扫描图像中粗集料
、
砂浆和联通空隙的面积；
d、
测得沥青混合料试验样件的动态模量
E
；
e、
将沥青混合料试验样件沿着高度方向进行横向分段切割，探测每段沥青混合料试验样件老化前后的宏观和微观特征参数；
f、
进行沥青混合料老化前后的宏观和微观特征参数与其动态模量关联性分析，提取出与沥青混合料动态模量相关的影响因子；
g、
根据选定的影响因子进行数据预处理得到数据集，应用数据集对神经网络进行训练，得到沥青混合料试验样件动态模量演化预测模型；
h、
使用沥青混合料动态模量演化预测模型对沥青混合料试验样件老化情况及服役寿命进行预测
。2.
根据权利要求1所述的沥青路面老化特征分析方法，其特征在于，还包括制作沥青混合料试验样件，具体方法为：采用经短期热氧老化后的松散热态沥青混合料压实成型，并在成型块侧表面采用锡纸严密裹附，随后将包裹严密的沥青混合料试件至于的自然环境中进行不同时长的光
‑
热
‑
氧老化，得到自然老化后的沥青混合料试验样件
。3.
根据权利要求1所述的沥青路面老化特征分析方法，其特征在于，所述步骤
a
中的断层扫描的方法为：采用
X
‑
Ray CT
扫描技术对沥青混合料进行断层扫描，得到其联通空隙
、
粗集料和砂浆的断层扫描图像
。4.
根据权利要求3所述的沥青路面老化特征分析方法，其特征在于，所述步骤
b
中的实例分割的方法为：基于深度学习语义分割技术，构建改进
U
‑
net
图像实例分割模型，对断层扫描图像进行精确实例分割，根据断层扫描间距将断层图像中各部分面积分别对高度进行梯度积分，得到内部结构特征随试样高度的参量表达，具体细观参数包括：粗集料比例
、
砂浆比例
、
联通空隙比例
。5.
根据权利要求1所述的沥青路面老化特征分析方法，其特征在于，所述步骤
e
中的探测每段沥青混合料试验样件老化前后的宏观和微观量化变化的方法为：沿高度方向横向均等切割，对每段沥青混合料进行沥青洗脱
、
提取，通过测量仪器探测沥青老化前后主要流变性能
、
化学结构
、
微观形貌及微观模量的量化变化
。6.
根据权利要求5所述的沥青路面老化特征分析方法，其特征在于，所述步骤
e
中的测得每段沥青老化前后的宏观特征参数的具体方法为：对每段沥青混合料进行沥青洗脱
、
提取，测得沥青的极性四组分随沥青混合料沿深度变化的量化数据；对提取得到的沥青进行
DSR
频率扫描试验
、
多重应力蠕变恢复试验以及弯曲梁蠕变试验，得到沥青老化前后的宏观特征参数，所述宏观特征参数包括：复数剪切模量
G*、
相位角
δ
、
车辙因子
G*/sin
δ
、G
‑
R
值
、
零剪切粘度
、
平均回复率
R、
不可恢复蠕变柔量
Jnr、
弯曲蠕变劲度
S
和蠕变速率
m
值指标；所述步骤
e
中的测得每段沥青老化前后的微观特征参数的具体方法为：对每段沥青混合料进行沥青洗脱
、
提取，测得沥青老化微观特征参数具体为：羰基指数
I
C
＝
O
、
亚砜基指数
I
S
＝
O
...

【专利技术属性】
技术研发人员：毕研秋，骆中斌，王亚飞，邹晓翎，李彬，王威娜，郭福成，
申请(专利权)人：重庆交通大学，
类型：发明
国别省市：