叶 敏，王铁权

(长安大学 公路养护装备国家工程实验室，陕西 西安 710064)



基于模糊神经网络的高寒路基纵向裂缝危险度综合评价

叶 敏，王铁权

(长安大学 公路养护装备国家工程实验室，陕西 西安 710064)

以高寒地区自然环境因素、设计因素、冻土因素三类致灾因子指标作为输入变量，根据模糊推理规则构建路基纵向裂缝评价的非线性映射关系，通过对输入知识的预处理和输出知识的后处理，将模糊逻辑推理融入神经网络的非线性计算中，建立了综合评价模型。以青藏公路典型路段K3+020段为例，基于11类致灾因子评价该路段纵向裂缝的危险度为2级。结果表明：高寒路基纵向裂缝危险度模糊神经网络综合评价模型可用于评价纵向裂缝的发育程度，经济性好、实用性强。

道路工程；路基工程；纵向裂缝；致灾因子；模糊神经网络

0 引 言

根据《国家公路网规划(2013年—2030年)》的长期规划，到2030年末，国家公路网新增高速公路约3.3万km，高寒地区占其中的80%～90%；国网普通公路新增11万km，高寒地区占其中的60%～70%。我国的公路建设重心已由中东部沿海转移到高寒地区，因高寒气候条件海拔高、低温时间长、温差大，高寒路基常出现早期开裂等病害[1]。高速公路作为国民经济的命脉，过早破损影响了道路服务能力，缩短了使用年限，阻碍了交通运输综合效益的发挥。公路养护和维修任务迫在眉睫，而裂缝发育程度评价结果会直接影响养护决策和资金投入，因此，建立客观实用的高寒路基纵向裂缝危险度评价模型十分重要[2-3]。……