公路路基路面病害智能检测、成因分析及处治对策研究

陈 春艳(山西长治公路勘察设计院有限公司 中国·山西长治046000)

DOI: http://dx.doi.org/10.12349/edc.v8i4.10002

Article ID: 10002

摘要


针对传统公路养护中人工检测效率低、成因分析依赖经验、处治方案粗放等问题,本文构建了“智能检测—机理分析—靶向处治”全链条技术体系。研究集成多源传感设备与改进YOLOv8算法,实现表观与隐性病害一体化检测,脱空识别精度达93.8%;通过现场监测与数值模拟揭示水-热-力多场耦合作用下病害演化规律,采用随机森林与Logistic回归辨识病害主控因子;建立三维度病害分类分级标准与四类成因的靶向处治技术,引入数字孪生与全生命周期成本分析优化养护决策。研究成果为公路养护科学化、精准化与智能化提供了理论支撑与实践参考。

关键词


公路路基;路面;智能检测;成因分析;靶向处治

参考


《中国公路学报》编辑部. 路基工程科技发展与趋势展望[J]. 中国公路学报, 2025, 38(12).

杨东宽, 高光磊, 尹诗雨, 等. 基于DFES-YOLOv5s的道路脱空病害智能检测优化算法研究[J]. 中北大学学报(自然科学版), 2025, 46(4): 499-507. DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2025.04.011.

基于改进YOLOv8的探地雷达道路隐性病害检测方法[J]. 现代雷达, 2025. DOI: 8d388966-1120-422f-8617-15c3400ac97a.

陈登峰, 孟屯良, 何拓航, 等. 路基病害雷达图像多视图融合识别方法[J]. 测绘通报, 2025(6): 97-102. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0617.表 4-1 病害三维分类与分级标准维度具体指标Ⅰ级(轻微)Ⅱ级(中等)Ⅲ级(严重)表观特征裂缝宽度<3 mm3~6 mm>6 mm坑槽深度<2 cm2~5 cm>5 cm车辙深度<10 mm10~25 mm>25 mm深层病因基层状态基本完好局部松散脱空或松散严重路基含水率正常范围异常升高饱和或积水发展态势发展速率低于阈值阈值范围内高于阈值表 4-2 本文处治目标与行业养护对策对应关系本文处治目标对应行业养护对策适用PCI范围核心任务代表性技术功能性修复预防性养护/功能性修复养护PCI≥80(预防性)PCI70~85(功能性)恢复平整度、抗滑、防水等使用功能微表处、稀浆封层、超薄磨耗层结构性补强结构性修复养护PCI<70提升承载能力,阻断深层病害发展基层加筋、应力吸收层、铣刨重铺耐久性提升——特殊土质/气候区增强抗水损、抗冻融、抗盐胀性能盐渍土自降盐排导、防冻层、抗冻融改良


Refbacks

  • 当前没有refback。


版权所有(c)2026 陈 春艳

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用 4.0国际许可协议的许可。