1、收稿日期：基金项目：国家自然科学基金项目（）；西藏自治区自然科学基金重点项目（）；西藏自治区科技厅重大科技专项西藏天路科创基金项目（）；中国博士后科学基金项目（）；陕西省自然科学基础研究计划项目（）作者简介：司伟（），男，甘肃会宁人，副教授，工学博士，博士后，：。第 卷第期 年月长安大学学报（自然科学版）（）司伟，王锐，张博文，等 沥青路面施工工艺数字化信息特征 长安大学学报（自然科学版），（）：，（），（）：沥青路面施工工艺数字化信息特征司伟，王锐，张博文，李宁，次旦多杰，马骉（长安大学 特殊地区公路工程教育部重点实验室，陕西 西安 ；西藏天路股份有限公司，西藏 拉萨 ；西安建筑科技大学 土
2、木工程学院，陕西 西安 ）摘要：沥青路面施工工艺数字化是沥青路面智慧施工的基础，其数字化信息特征对提供准确高效的施工方案与控制决策具有决定性作用。采用大样本数据统计方法分析沥青混合料拌和、运输、摊铺、碾压四阶段的工艺参数，并进行相关性和降维分析，获取不同施工阶段工艺参数特征，明确参数相关性。结果表明：拌和参数变异性较低，而材料用量偏低出现的情况较多；摊铺温度的分布值偏低，而复压温度和终压温度偏高；摊铺速度和碾压速度偏高的情况较多，异常值主要集中在分布值上限；不同参数的最佳拟合分布函数存在差异，函数对施工参数的拟合优度较高，可用于构建施工温度预测模型；拌和参数间的相关性较高，但其与摊铺和碾压参数
3、的相关性低，且摊铺参数和碾压参数间的相关性也低；将十维拌和参数降至二维能够有效保留原十维参数的特征，降维后参数和摊铺碾压参数均具有更高的独立性，但在构建施工控制模型时仍需要慎重选择这些独立参数，以提高模型的精度和泛化能力。关键词：道路工程；沥青路面；施工工艺；参数特征；降维分析；相关性；数字化信息中图分类号：文献标志码：文章编号：（），（，；，；，）：，：；引言沥青路面长期服役性能与其施工质量控制密切相关，高精度和智慧化的施工技术和施工工艺是实现沥青路面高质量施工的有效保障。当前针对沥青路面施工参数开展了较多研究。郭大进等通过同步采集和分析沥青路面施工过程中直接影响工程质量的重要检测数据，筛选
4、出用于沥青路面质量过程控制的关键指标。刘聂玚子等对沥青混合料拌和温度的重复性进行分析，采用等功率法确定改性沥青混合料的拌和温度。陈艳等利用模板匹 配识别 算法采 集沥 青 混 合 料 拌 和 数据，采集时间间隔小于 ，实现了施工过程沥青混合料数据的连续检测、自动识别、实时跟踪和可视化监控。李正中等研发了沥青混合料拌和质量实时监控系统，实现对拌和站数据的实时采集、处理、分析及远程传输等功能，对沥青混合料拌和关键指标进行有效全程动态监控。在碾压阶段，张润利等分析振动压路机不同工况下反馈信号，提 出 了 基 于 基 波 与 二 次 谐 波 的 压 实 度 参数。基于现场智能压实数据，提出一种评估压实
5、质量均匀性的统计方法。刘东海等利用频率分析指数和单位体积压实功率，提出了一种公路沥青路面智能压实质量实时监测方法，实现沥青面层压实质量高精度检测和快速 评 估。等采用沥青路面智能压实数据、模型和双站合成孔径雷达（）分析模型，提出了一种基层对振动压实效果影响的评价方法。等提出将加速 度 智 能 压 实 值作为 智 能 压实 的 评 价 指标，并对获取数据进行奇异点监测，以评估路基压实质量 的 均 匀 性。高 畅 在 构 建 基 于 案 例 推 理（）的智能道路施工方案中利用近邻域（，）算法进行施工数据相似度计算，提出了基于数据间距的计算方法。易飞用小波变换方法对振动反馈信号进行处理，很大程度上过
6、滤了路面智能压实系统中的干扰噪声，同时检测出信号奇异点发生的位置。当前这类研究多是 考 虑 单 因 素 或单 个 施 工 阶段 的 工 艺 参数，虽然对工艺控制研究具有较高的参考价值，但沥青混合料施工的不同阶段密切相关，前后搭接工艺之间存在关联和影响。随着公路智能建造技术快速发展，采用物联网、智能传感元件、云计算、传输等与施工技术搭接，为沥青路面的智慧化施工数据资源获取提供了基础。董刚等利用无线网络和互联网技术构建了沥青路面施工过程质量信息化监控系统，对路面施工关键机械设备的主要参数进行实时自动采集、传输与分析评价，实现了施工过程的远程可视化监控与信息化管理。等采用北斗导航系统、智能传感、物联
7、网和 技术，建立了沥青混凝土路面动态质量监测系统，收集沥青混合料拌和站、运输车辆、摊铺和压实过程的关键数据。上述研究虽然为沥青路面智慧化第期司伟，等：沥青路面施工工艺数字化信息特征施工与管理控制提供了重要参考，但在构建相应平台时对施工阶段的数据缺乏深入的分析与挖掘，不同工艺参数的特征及分布情况并不明确，且特定参数对整体的作用也有待进一步研究。沥青路面施工过程相对复杂，施工流程和工艺参数种类多、工况复杂度高，且连续施工过程数据采集量大、变异性高，沥青路面施工信息的有效利用难度增加。因此，有必要针对沥青混合料拌和、运输、摊铺和碾压施工过程采集的数据进行分析。本文将施工过程采集的数字化信息，进行统计
8、分析、降维分析和相关性分析，对沥青混合料施工参数的特征以及不同参数间的相关性展开研究，以便充分利用施工数据构建施工控制模型，指导沥青混合料施工过程，提高沥青路面施工质量，为沥青路面智慧化施工提供参考。沥青混合料施工数字化信息源 施工工艺参数沥青路面施工工艺数字化是实现智能化施工的前提，为施工智能化控制和施工方案决策提供基础。如图所示，施工阶段包括拌和、运输、摊铺和碾压个阶段，按照便利性、持续性、可控性和精度高等原则选取和采集施工工艺参数。拌和阶段信息采集系统是利用数据采集终端、采集软件及工控机实时采集拌和工艺数据，主要包括各档集料用量、矿粉用量、沥青用量、油石比、出料温度等参数。运输阶段的工艺
9、参数是通过身份识别模块和高精度 对车辆进行身份识别和精确定位，将拌和站、运输车辆及摊铺机构成双向识别，工艺参数为接料时长、运输时长及卸料时长。摊铺阶段工艺参数为摊铺温度和摊铺速度，通过螺旋布料器上的红外温度传感器连续获取混合料的摊铺温度，并采用 获得实时位置，计算得到摊铺速度。碾压阶段的工艺参数为碾压速度、碾压温度，由压路机上安装的车载感应器和红外温度传感器获取，并可实时反馈，为智能压实决策提供指导，从而避免漏压、过压等问题。图沥青混合料施工工艺及参数采集 数字化信息量数字信息来源于中国 余条在建公路智慧工地，目前已经积累了超过 条施工工艺数字化信息。尽管目前采集的数据量庞大，但其中部分信息不
10、完善，整个施工阶段数据的完整性不足。部分数据存在严重离群状态，经初步对比和异常值处理后，选择其中 条数据信息链相对完整的工艺参数数据进行数字化特征研究。长安大学学报（自然科学版）年数字化信息分析方法 参数统计分析（）箱形图（），用于反映原始数据分布特征，提供了识别异常值的一个标准，不需要事先假定数据服从特定的分布形式，无需对数据作任何限制性要求。考虑到不同工艺参数的数值范围不同，将所有参数采用标准化处理，使其具有相同的标度，增强参数的对比性。本文采用 标准化计算方法 ，如下 （）式中：为参数的第个参数标准化后的参数值；为实际参数值；为参数值均值；为实际参数值的标准差。标准化方法适用于参数最大值
11、和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。（）频率直方图（），用于反映总体的分布情况，即各组频数的大小在总数中所占的分量。根据频率直方图的特征，可采用分布函数描述数据频率的分布状态，以供数据检验与构建理论模型。常用的分布函数有 、及 等 。（）卡方检验（），用于统计分析样本的实际观测值与分布函数理论推断值之间的偏离程度，计算如下（）（）式中：为实测值频数；为分布函数对应的理论值频率；为 出 现 相 同 值 数；为 区 间 数，。卡方值的大小反映了实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若个值完全相等时，卡方值就为，表明理论值与实际观测
12、值完全符合。参数降维分析沥青混合料施工工艺中，拌和参数较多，包括各粒径集料用量、矿粉用量、沥青用量以及油石比等多个工艺参数，可将其视为多维特征，这些特征参数或相关或独立，若将所有拌和参数均用来组建沥青混合料的施工温度预测模型，势必会增加模型的复杂度、降低其准确度和泛化能力，但若不加分析而舍弃部分参数将降低模型的准确性。为提高多维数据的可用性及参数有效性，采用降维方法，将维参数降至三维、二维甚至一维，提高参数对模型的贡献值。目前降维技术与工具较多，其中主成分分析（，）和随机邻居嵌入（，）是最常见的降维算法 ，以其适用性强和效率高而被广泛采用。根据沥青混合料施工工艺参数的特点，采用这种方法对其工艺
13、参数进行降维分析，如图所示。图采用降维方法分析拌和参数 （）降维。是一种线性多维变量特征降维的分析手段，工作原理是：从原始特征空间中以特定的规律寻找一组坐标轴，依据原特征参数两两之间的相关性，在确保参数独立性和重要性的前提下，将原始特征映射到新的坐标空间中，除去重要程度低、冗余高的特征参数，以达到最优化降维的目的。采用 降维方法，对沥青混合料施工过程拌和参数进行降维分析，步骤如下：将原始特征进行标准化处理；求原始特征的协方差矩阵；求协方差矩阵对应的特征值和特征向量；按特征值的大小顺序，将特征向量排列组成矩阵；以特征值为界限，取前行组成的矩阵作为降维后的数据。（）降维。是一种用于多维变量特征的非
14、线性降维分析方法，原理是将高维空间数据点间的距离映射到低维空间，数据点间的距离也具有相似性，把距离关系转换为一种条件概率来表示相似性。假设高维空间中有个点和，表示以为中心时，是其近邻点的概率，越靠近，就越大，反之概率就越小。采用高斯分布时，的计算如下第期司伟，等：沥青路面施工工艺数字化信息特征 （）（）（）式中：为对应的高斯分布的方差；表示任意一点与的距离，其中为服从高斯分布的数据点。降维分析有 个参数，分 别 是 困 惑 度（）、学习率（）和维度（）。其中，困惑度影响聚类的大小、距离和形状，困惑度增加，形状越来越清晰；学习率决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛；维度是设定的数据维数
15、达到的目标。参数相关性分析相关系数是用来度量个变量之间相关性大小的一 个 量 化 指 标。常 用 的 三 大 相 关 系 数 分 别 是 系 数、系 数 和 系数。系数对原始数据要求较高，它是协方差与标准差的比值，受量纲差异影响较大，当、两个量纲之间差别很大时，协方差会产生较大波动；其次，在求解后需要进行检验，要求数据满足正态分布；同时，系数还会受到异常值的影响。系数是反映分类变量相关性的指标，适用于个有序分类变量。系数对数据要求并不高，其对原始变量的分布不作要求，并且受异常值影响较小，适用范围更广。综合考虑，本文采用 系数作为施工工艺参数的相关系数，可表示为（）（）式中：是个变量的排序之差；
16、是每列的长度；相关系数范围为。施工工艺数字化信息特征 施工工艺参数统计分析由于个施工阶段的施工工艺数据量庞大，同类型数据的分析结果大同小异，本文以 沥青混合料施工为例，对参数特征进行展示。沥青混合料的拌和参数包括 个维度：油石比、出料温度、矿 粉 用 量、沥 青 用 量，以 及（，）、，）、，）、，）、，）、，碎石用量（，）、，）、，）、，）、，）、，运输参数有接料时长、运输时长、卸料时长，摊铺参数为摊铺速度和摊铺温度，碾压参数为初压速度、初压温度、复压速度、复压温度、终压速度和终压温度，考虑到运输过程中沥青混合料采用良好的保温措施，且运输里程不会太长，故暂不考虑运输参数，其余参数标准化处理后的箱形图结果如图所示。箱形图的箱高越高，表明上下四分位数间的分布范围越宽，实测数据分散程度越大，由图（）可知，拌和参数中油石比和，）碎石用量的分散程度较高，而，）碎石用量的箱形高度最小，集中程度最高。从箱形图异常值位置来看，除，）碎石用量和油石比外，其余拌和参数偏低的异常值占比较高，如，、，）碎石用量，表明拌和阶段变异来源主要是集料、沥青和矿粉用量，但油石比的异常值却相对较少。误差限分布在 范围内
