Vehicle loads and environmental differences are the key technical factors in the model construction of concrete pavement damage prediction. According to the data of the 168-month actual number of actions of different vehicle axle types, average temperature, average wind speed, rainfall, snowfall and days below 0 С collected from the Mudanjiang-provincial section of the He-da highway in China, the broken slab ratio of cement concrete (DBL) was calculated. Cracking rate(CRK) and environmental factor(SF) were introduced into the model. This paper uses SPSS analysis method to carry out correlation analysis and partial correlation analysis by introducing SF to the model of DBL and CRK, so that the concrete pavement damage prediction model in seasonally frozen regions can be constructed and tested. Results show that CRK and SF both have positive linear relationship with DBL; Concrete pavement damage in seasonally frozen regions can be predicted by analyzing parameters like actual number of actions of different vehicle axle types, road service time and freezing index, etc. No multiple collinearity exists in the parameters of the model and the construction of model for concrete pavement damage prediction in seasonally frozen regions is of great theoretical significance for timely and effective pavement maintenance. The model has achieved good results in damage prediction accuracy and efficiency.

Автомобильные нагрузки и различия в окружающей среде являются ключевыми техническими факторами при построении модели прогнозирования повреждений бетонного покрытия. По данным 168-месячного фактического количества действий различных типов осей транспортных средств, средней температуры, средней скорости ветра, осадков, снегопада и дней ниже 0 С, собранных с участка Муданьцзян-провинциального шоссе Хэ-да в Китае, был рассчитан коэффициент сломанной плиты цементного бетона (DBL). В модель были введены скорость крекинга(CRK) и экологический фактор(SF). В настоящей работе используется метод SPSS-анализа для проведения корреляционного анализа и частичного корреляционного анализа путем введения SF в модель DBL и CRK, с тем чтобы можно было построить и протестировать модель прогнозирования повреждений бетонных покрытий в сезонно замерзших регионах. Результаты показывают, что CRK и SF имеют положительную линейную связь с DBL; повреждение бетонного покрытия в сезонно замерзших регионах может быть предсказано путем анализа таких параметров, как фактическое количество действий различных типов осей транспортных средств, время обслуживания дорог и индекс замерзания и т. д. В параметрах модели отсутствует множественная коллинеарность, и построение модели прогнозирования повреждений бетонных покрытий в сезонно-мерзлых районах имеет большое теоретическое значение для своевременного и эффективного обслуживания дорожного покрытия. Модель достигла хороших результатов в точности и эффективности прогнозирования повреждений.

• Damage prediction model for concrete pavements in seasonally frozen regions
• Модель для прогнозирования повреждений дорожного покрытия в районе сезонного промерзания
  • 1. Introduction
  • 2. Methods
  • 3. Results and Discussion
    • 3.1. Selection and determination of model parameters
  • 4. Conclusion

Инженерно-строительный журнал / Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2017-. — Периодичность: 8 раз в год. — Выходит с 2017 г. (с № 5). — Электрон. журнал. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текст: электронный

Инженерно-строительный журнал / Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. № 8 (84), 2018. — 1 файл (18,3 Мб). — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j19-212.pdf>.