高速公路沥青路面检测与养护决策优化研究学术报告

作者及发表信息
本研究的作者为陈佳佳，来自江苏现代工程检测有限公司（江苏 南京 210046），研究成果发表于《智能城市应用·2025》第8卷第6期（*smart city application. 2025, 8(6)*）。

学术背景与研究目标
高速公路作为中国交通基础设施的核心组成部分，其沥青路面的性能直接影响交通安全与运行效率。随着通车年限增长，路面老化、裂缝、车辙等问题日益突出，亟需科学高效的检测与养护策略以延长使用寿命并降低成本。本研究聚焦沥青路面检测技术与养护措施的优化，旨在构建检测周期模型并提出养护决策方法，提升路面管理的科学性与经济性。

研究流程与方法
1. 检测技术分析
- 检测指标与设备：研究选取平整度（roughness）、车辙深度（rut depth）、结构强度（structural strength）、抗滑性能（skid resistance）及裂缝状况（cracking）等关键指标，采用激光测距仪、落锤式弯沉仪（FWD）、三维扫描系统等设备进行无损检测。
- 检测方法：结合连续检测（车载系统）与抽样检测（现场取样+实验室测试），利用统计分析、地理信息系统（GIS）及机器学习算法进行数据趋势预测与病害识别。
- 检测频率优化：基于贝叶斯分析与蒙特卡洛模拟，动态调整检测周期，优先覆盖高交通量与环境恶劣路段。

1. 养护措施影响评估

   • 日常养护：通过清扫、裂缝封闭等基础措施延缓病害发展。
     
   • 预防性养护：采用雾封层（fog seal）、稀浆封层（slurry seal）等技术封闭微裂缝，提升抗滑性。
     
   • 大中修养护：针对结构性损坏实施铣刨重铺、基层加固等工程，结合性能评估模型确定最佳干预时机。
     

2. 检测周期优化模型

   • 退化建模：基于时间序列分析构建路面性能退化曲线，引入交通荷载、气候等参数动态修正模型。
     
   • 多目标优化：以生命周期成本分析（LCCA）与模糊综合评价法建立模型，利用遗传算法求解，平衡成本、预警能力与资源配置。
     

3. 养护决策优化

   • 策略分类：通过层次分析法（AHP）量化评估日常养护、预防性养护与大中修的优先级。
     
   • 智能算法应用：集成遗传算法、粒子群优化等智能算法，结合大数据平台构建决策支持系统（DSS），实现数据驱动的养护方案推荐。
     

主要结果
1. 检测技术验证：优化后的检测周期较传统经验法降低总成本15%-20%，同时提升病害预警时效性30%。
2. 养护效果：预防性养护可推迟大修时间3-5年，全寿命周期成本减少12%-18%。
3. 模型应用案例：某高速公路典型路段仿真显示，动态检测策略使路面性能达标率提升25%，养护费用下降22%。

结论与价值
本研究通过融合多源数据与智能算法，提出了可动态调整的检测周期模型与经济高效的养护决策方法，为高速公路沥青路面管理提供了科学工具。其科学价值在于建立了性能退化预测与多目标优化的方法论框架；应用价值体现在降低养护成本、延长路面寿命及提升行车安全性。

研究亮点
1. 方法创新：首次将遗传算法与模糊综合评价结合用于检测周期优化。
2. 技术整合：构建了集成GIS、传感器网络与机器学习算法的决策支持系统。
3. 实践验证：通过实际路段数据验证模型的经济性与前瞻性。

其他价值
研究建议未来结合人工智能与智能传感技术，进一步发展智慧养护模式，为智慧交通基础设施提供技术支撑。