DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 模型介绍 2.1. 基本假设 假设时间序列 { X t : t = 1 ， 2 ， ⋯ } 是 F t 可测的，并且严格平稳的，遍历的，可表示为 X t = g ( θ ， X t ， ϵ t ) (1) 其中 F t 是由 { ϵ t ， ϵ t − 1 ， ⋯ } 生成的 σ 域， X t = ( X t ， X t − 1 ， ⋯ ) ， θ 是 p × 1 维的未知参数向量， { ϵ t } 是独立同分布的。序列 { X t } 的结构由可测量的函数g和参数 θ 刻画，假设参数空间 Θ 是 ℝ p 的有界紧集，且g是关于 θ 连续的。当真实参数 时，用 Μ ( θ 0 ) 表示模型(1)，同理 θ = θ 1 时，用 Μ ( θ 1 ) 表示模型(1)。 首先考虑分段平稳过程中的单变点问题。设 { X 1 ， ⋯ ， X n } 是由两个独立过程组成的随机样本，记 τ 1 0 ∈ { 1 ， 2 ， ⋯ ， n − 1 } 为真实变点，满足 δ n < τ 1 0 < ( 1 − δ ) n ，   δ > 0 ，则单变点问题模型为 { X 1 ， ⋯ ， X τ 1 0 } ∈ Μ ( θ 1 0 ) ， { X τ 1 0 + 1 ， ⋯ ， X n } ∈ Μ ( θ 2 0 ) (2) 其中 θ 1 0 ， θ 2 0 ∈ Θ 是两段序列的未知参数，且 θ 1 0 ≠ θ 2 0 。 记条件似然函数 l t ( θ ) ≡ log f θ ( X t | X t − 1 ) ，其中 f θ 是 X t 给定过去观测值的条件密度函数。则单变点模型(2)的似然函数为 L n ( τ ， θ 1 ， θ 2 ) = L 1 n ( τ ， θ 1 ) + L 2 n ( τ ， θ 2 ) 式中 L 1 n ( τ ， θ 1 ) = ∑ t = 1 τ l t ( θ 1 ) ， L 2 n ( τ ， θ 2 ) = ∑ t = τ + 1 n l t ( θ 2 ) 分别是两段序列的条件对数似然函数。对于给定的 τ ， θ ^ 1 n ( τ ) = a r g m a x θ 1 L 1 n ( τ ， θ 1 ) ，同理 θ ^ 2 n ( τ ) = a r g m a x θ 2 L 2 n ( τ ， θ 2 ) ，则变点 τ 可由(3)式进行估计 τ ^ = arg max 1 ≤ τ ≤ n L n [ τ ， θ ^ 1 n ( τ ) ， θ ^ 2 n ( τ ) ] (3) 变点前后两段的参数估计分别为 θ ^ 1 = θ ^ 1 n ( τ ) ， θ ^ 2 = θ ^ 2 n ( τ ) 。 τ ^ ， θ ^ 1 ， θ ^ 2 的一致性证明参见Ling (2016) [ 8 ] 。 2.2. 变点估计的渐近分布 对于单变点模型(2)，定义随机游走 W τ = { ∑ t = 1 τ ( l t ( θ 1 0 ) − l t ( θ 2 0 ) ) ， τ > 0， 0 ， τ = 0， ∑ t = τ − 1 ( l t ( θ 2 0 ) − l t ( θ 1 0 ) ) ，     τ < 0 . (4) 当 τ > 0 时 X t ∈ M ( θ 2 0 ) ， τ < 0 时 X t ∈ M ( θ 1 0 ) 。参照Ling (2016)的定理2.2(b)，对于固定的 θ 1 0 ， θ 2 0 有 τ ^ 1 − τ 1 0 → d arg max τ ∈ ℤ W τ (5) 注意到 W τ 的极限分布依赖于未知参数 θ 1 0 ， θ 2 0 ，并且不能得出分布函数的解析式，因此，实践中难以直接使用(5)构造置信区间。Ling (2016)定理3.1推导出了当参数变化很小时 W τ 的近似分布。具体而言，如果 θ 1 0 − θ 2 0 = O ( 1 / n ) ，那么对于任意给定的 M ( M > 0 ) ( d ′ ^ ∑ ^ d ′ ^ ) 2 ( d ′ ^ Ω ^ d ′ ^ ) − 1 ( arg max r ∈ [ − M ， M ] W ⌊ m ^ r ⌋ ) → d arg max r ∈ [ − M ， M ] { B ( r ) − 1 2 | r | } (6) 其中 d ^ = θ ^ 1 − θ ^ 2 ， ∑ ^ = 1 2 M ∑ t = − M M ∂ 2 l t ( θ ) ∂ θ ∂ θ ′ | θ ^ 2 ， Ω ^ = 1 2 M ∑ t = − M M ( D t ( θ ^ 2 ) − D ¯ ) ( D t ( θ ^ 2 ) − D ¯ ) ′ ， D t ( θ ) = ∂ l t ( θ ) ∂ θ ， D ¯ = ∑ − M M D t ( θ ^ 2 ) 2 M ， B ( r ) 是 ℝ 上的标准布朗运动， m ^ = ( d ′ ^ ∑ ^ d ′ ^ ) − 2 ( d ′ ^ Ω ^ d ′ ^ ) (变点数目)。 进一步，记 arg max τ W τ 的分布为 F d ( x ) ，则当 s > M 时，有 | F d ( x ) − P ( arg max τ ∈ [ − s ， s ] W ⌊ τ ⌋ ≤ x ) | ≤ ε 因此 | F d ( x ) − P ( m arg max r ∈ [ − M ， M ] W ⌊ m ^ r ⌋ x ) | = | F d ( x ) − P ( arg max r ∈ [ − m M ， m M ] W ⌊ r ⌋ ≤ x ) | ≤ ε 当M充分大时， r ∉ [ − M ， M ] 的概率很小，所以当d较小时， F d ( x ) ≈ P ( arg max r ∈ R [ B ( r ) − | r | / 2 ] ≤ x ) 成立。Yao (1987)证明了 arg max r ∈ R [ B ( r ) − | r | / 2 ] 的分布 F ( x ) 具有密度函数： f ( x ) = 3 2 e | x | Φ ( 3 2 | x | ) − 1 2 Φ ( | x | 2 ) (7) 其中 Φ ( x ) = ∫ x ∞ 1 2π exp ( − u 2 2 ) d u ， x ∈ R ≡ ( − ∞ ， ∞ ) 。故当M充分大，d较小时，可以用 F ( x ) 来近似 ( d ′ ^ ∑ ^ d ′ ^ ) 2 ( d ′ ^ Ω ^ d ′ ^ ) − 1 ( τ ^ 1 − τ 1 0 ) 的分布。利用 F ( x ) 对变点估计进行置信区间构造，即 ( 1 − α ) % 置信度的置信区间为 C I = [ τ ^ 1 − [ Δ F α / 2 ] − 1 ， τ ^ 1 + [ Δ F α / 2 ] + 1 ] (8) 其中 Δ = ( d ′ ^ Ω ^ d ′ ^ ) ( d ′ ^ ∑ ^ d ′ ^ ) − 2 ， F α / 2 ( x ) 是 arg max r ∈ ℝ [ B ( r ) − | r | / 2 ] 的 α 2 分位数。
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user: 4. 数值模拟 下面用数值模拟说明LRS方法的有效性。 4.1. 模型表达 模型A：没有变点的平稳AR(1)过程 模型A用来测试评估统计量在没有变点时的检测性能，即当序列无变点时，统计量是否能准确识别。AR(1)过程 X t = 0.4 X t − 1 + ε t ，设样本量 n = 1024 。 模型B：分段平稳AR(1)过程 X t = { 0.4 X t − 1 + ε t ，     1 ≤ t ≤ 400 − 0.6 X t − 1 + ε t ，   401 ≤ t ≤ 612 0.5 X t − 1 + ε t ，     613 ≤ t ≤ 1024 模型C：分段平稳AR(2)过程 X t = { 0.9 X t − 1 + ε t ，     1 ≤ t ≤ 512 1.69 X t − 1 − 0.81 X t − 2 + ε t ， 512 ≤ t ≤ 768 1.32 X t − 1 − 0.81 X t − 2 + ε t ， 769 ≤ t ≤ 1024 模型D：分段平稳分段平稳AR过程(3变点) X t = { 1.399 X t − 1 − 0.4 X t − 2 + ε t ，   1 ≤ t ≤ 125 0.3 X t − 1 + 0.3 X t − 2 + ε t ， 126 ≤ t ≤ 532 0.9 X t − 1 + ε t ， 533 ≤ t ≤ 704 0.1 X t − 1 − 0.5 X t − 2 + ε t ， 705 ≤ t ≤ 1024 模型E：分段平稳ARMA(1，1)过程(2变点) X t = { − 0.9 X t − 1 + ε t + 0.7 ε t − 1 ， 1 ≤ t ≤ 512 0.9 X t − 1 + ε t ， 513 ≤ t ≤ 768 ε t − 0.7 ε t − 1 ， 769 ≤ t ≤ 1024 在模型对比中加入ARMA过程，试图拓展统计量在ARMA过程中的变点识别应用问题。 上述各模型的变点检测模拟结果见表1、图1。 图1. 各模型真实变点与LRS方法估计变点位置 Table 1 Location of true change-point and LRS estimatio 模型 真实变点位置 估计变点位置 置信区间 模型 真实变点位置 估计变点位置 置信区间 模型A 无 无 无 模型D 125 125 [122， 128] 模型B 400 400 [392， 408] 532 549 [531， 567] 612 612 [607， 617] 704 703 [700， 706] 模型C 512 510 [499， 525] 模型E 512 511 [506， 516] 768 768 [763， 773] 768 768 [766， 770] 表1. 各模型真实变点与LRS方法估计变点位置 结合表1和图1可看出，LRS对于非平稳时间序列中的变点检测问题是有效的，不论是单变点、多变点还是没有变点的情形，均可以较准确的进行检测。在ARMA过程中的变点位置检测会出现偏移，但变点个数均正确，尽管准确率有所下降，不难看出检测到的变点仍在构造的置信区间内。 4.2. 置信区间 本节主要检查变点置信区间的覆盖准确性。通过上述各个模型生成数据。应用LRS方法，在每个估计变点周围利用定理3.3和2.2节的结论构建90％置信区间。设置样本量 n = 1024 ，分别各进行100次模拟。结果如表2所示。 表2展示了具体结论，表明最终变点估计 τ ^ j ( 3 ) 对 τ 0 做出了较好的估计，且置信区间覆盖概率较高，效果良好。 4.3. 模拟对比 定义利用渐近分布构造的置信区间覆盖率为CR C R = # 置 信 区 间 覆 盖 真 实 变 点 模 拟 次 数 趋近于1，则认为估计效果比较好。 为对比检验LRS方法检测变点的准确率，依旧通过上述5个模型，同时利用LRS方法与经典WBS方法进行比较。各模型分别模拟100次，整理得到结果见表3。 Table 2 Confidence interval coverage of each mode 模型 真实变点位置 变点估计均值 90%估计变点范围 90%置信区间均值 覆盖率 计算时间(s) 模型A 无 无 无 无 无 无 模型B 400 400.47 [387， 413] [393.55， 407.39] 92% 387.96 612 612.11 [599， 625] [605.58， 618.64] 89% 模型C 512 512.26 [503， 520] [501.11， 523.41] 92% 467.63 768 768.61 [755， 782] [760.92， 776.3] 93% 模型D 125 124.87 [116， 134] [120.15， 129.59] 95% 563.92 532 530.4 [493， 557] [512.22， 548.58] 74% 704 704.74 [695， 714] [700.16， 708.12] 89% 模型E 512 511.73 [504， 519] [507.35， 516.09] 91% 491.58 768 767.74 [761， 774] [764.84， 770.62] 84% 表2. 各模型置信区间覆盖情况 Table 3 Simulation result of LRS and WB 变点个数 模型A 无变点 模型B 2变点 模型C 2变点 模型D 3变点 模型E 2变点 LRS WBS LRS WBS LRS WBS LRS WBS LRS WBS 0 100 55 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 12 0 0 0 0 0 0 0 14 2 0 13 100 56 100 86 12 17 100 53 3 0 9 0 28 0 13 88 67 0 26 ≥4 0 11 0 16 0 1 0 16 0 7 CR 100% 51% 89% 50% 92% 72% 74% 60% 84% 41% 表3. LRS、WBS模拟结果 结果显示，当非平稳序列为分段平稳AR过程时LRS方法和WBS方法均能较好的检测出变点且位置估计效果都比较好，从变点个数检测和位置估计的准确率上来说，LRS方法准确率明显高于WBS方法，WBS方法存在较严重的变点数目高估问题，将一些本不是变点的点作为变点。通过上述典型模型的变点检测情况，明确了LRS方法的优良性，对各模型均能灵敏的对变点数目进行检测，给出了良好的变点位置估计，同时构建的置信区间覆盖率也较高，证明了LRS方法的实用性。
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user: 5. 交通流数据应用实例 以贵阳市宝山北路与东新区路交叉口南北方向车流量数据为例。选取2016年4月4日至2016年4月10日一周(星期一至星期日)车流量数据进行变点检测，验证LRS方法的实用性。数据为每天00:00~23:55每两分钟(共720个)过车数量。宝山北路与东新区路交叉口南北方向一周车流量时序图如图2所示。 考虑工作日、休息日车流量分布情况，分别选取星期四、五、六作为代表，同时利用LRS方法和WBS方法对车流量数据进行变点检测，分别得到各天的变点估计情况如图3~5所示。 图2. 贵阳市宝山北路与东新区路交叉口南向北一周车流量时序图 图3. 宝山北路与东新区路交叉口2016年4月7日(星期四)车流量变点位置估计 图4. 宝山北路与东新区路交叉口2016年4月8日(星期五)车流量变点位置估计 图5. 宝山北路与东新区路交叉口2016年4月9日(星期六)车流量变点位置估计 通过图3~5可直观清晰的对比两种方法对变点位置的估计情况，WBS方法检测出的变点数目明显多于LRS方法，过估计问题依然普遍存在。从工作日(星期四星期五)的变点位置不难虽然WBS方法估计变点多于LRS方法，但是LRS方法检测出的变点附近WBS方法也识别到了变点的存在，即对于变点的存在性检测两种方法都是足够灵敏的。区别较大的是休息日(星期六)的变点位置估计，LRS方法和WBS 方法检测出的点分别对应时间01:24、07:04、13:02和03:50、06:34、08:54、13:02、21:08。但从实际出发，该交叉路口处于贵阳市中心，很多大型商圈围绕，当星期五结束工作，晚上人们会集中前往娱乐消遣，与朋友聚会等，所以在01:24左右前还属于人群活动时间，成为新的出行“高峰”，01:24左右后人们才陆续休息，此时车流极具下降造成分布改变；休息日不存在早晚高峰问题，但考虑早晨人们开始起床活动或出游等造成07:04左右时交通流分布发生改变，车流量开始增多；非工作日贵阳车辆不实行尾号限行，所以全天车流都较多，在13:02后该路口车流量趋于平稳，分布不在发生改变。 表4展示了LRS方法和WBS方法对2016年4月4日(星期一)至2016年4月10日(星期日)每天车流量的变点识别情况，具体见表4。 Table 4 Contrast of change point of traffic flow data detection result 日期 方法 2016/4/4 (星期一) 2016/4/5 (星期二) 2016/4/6 (星期三) 2016/4/7 (星期四) 2016/4/8 (星期五) 2016/4/9 (星期六) 2016/4/10 (星期日) 位置 时间 位置 时间 位置 时间 位置 时间 位置 时间 位置 时间 位置 时间 LRS 226 07:30 201 06:40 220 07:18 202 06:42 202 06:42 43 01:24 无 345 11:28 328 10:54 339 11:16 364 12:06 328 10:54 213 07:04 568 18:54 537 17:52 534 17:46 528 17:34 522 17:22 392 13:02 WBS 44 01:26 56 01:50 45 01:28 73 02:24 56 01:50 116 03:50 48 01:34 200 06:40 196 06:30 211 07:00 196 06:30 197 06:32 198 06:34 209 06:56 402 13:22 297 09:52 342 11:22 341 11:20 242 08:02 268 08:54 650 21:38 328 10:54 432 14:22 368 12:14 318 10:34 392 13:02 532 17:42 527 17:32 487 16:12 357 11:52 635 21:08 566 18:50 546 18:10 506 16:50 表4. 交通流数据变点检测结果对比 结果显示工作日(星期一至星期日) LRS方法普遍识别出3个变点，这3个点将车流量数据分为4个子序列，变点位置及对应的时间也相对较为固定，集中在早、中、晚上下班高峰期，与实际也比较符合。针对星期日车流数据LRS方法未识别到，原因可能为：1) 当天数据比较特殊，2) 星期日贵阳城区不限号，当日在所有时间段内车流分布都基本保持不变，尽管从凌晨到上午7点这段时间过车量较少，但并未导致整个车流分布发生改变。其次，WBS方法对变点的识别也是灵敏的，但是过估计问题也十分严重，常将一些奇异点也当作变点处理。通过数值模拟和实证分析都表明相较于目前使用较多的WBS方法，LRS方法不仅能有效识别到变点，而且能够更为准确的对变点位置进行估计，说明LRS方法对变点研究是实践可用的。
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user: 6. 结束语 文章考虑了分段平稳时间序列的变点检测问题，假设观测值服从参数不同的非线性时间序列模型(AR模型)，且变点数量及位置均未知，通过构建LRS统计量对序列进行检测，实现序列变点的初步识别，进一步结合MDL准则进行模型选择，估计变点的数量、位置，最后对每个估计变点分别构造置信区间。同时利用WBS算法对序列变点数目及位置进行估计，并对两种算法进行模拟比较。数值模拟结果显示，两种方法均对变点有良好的识别效果，但LRS方法明显优于WBS方法，LRS方法的模型选择过程能更有效的剔除异常值，使得变点估计更为准确。最后，结合贵阳市中心道路车流量数据实例分析，表明方法对于交通流突变分析效果较好。
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user: 摘 要 本研究在国内外室内设计与装修绿色建材相关文献的基础上，整理出绿色建材使用的诸多因素；利用模糊层次分析法，结合问卷调查进行分析，评估了上述因素的相对重要程度，并评选出“降低环境污染”的四大关键因素。 关键词 :绿色建材，关键因素，模糊层次分析法，问卷调查 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 建材工业是中国重要的材料工业，中国已经是世界上最大的建筑材料生产国和消费国。主要建材产品水泥、平板玻璃、建筑卫生陶瓷、石材和墙体材料等产量多年居世界第一位。同时，建材产品质量不断提高，能源和原材料消耗逐年下降，各种新型建材不断涌现，建材产品不断升级换代。同时，在建设节能社会和国家加强自主创新能力的背景下，节能和技术创新主题将是行业的发展热点。2013年的“两会”提出，《绿色建材产品目录》的编制刻不容缓！“两会”上多名委员就促进绿色建材产业发展发出了呼吁：加快推进绿色建材发展，加强标准认证体系建设，尽快编制发布绿色建材产品目录。在积极推广目录产品的同时，淘汰技术落后产品。2013年1月15日，国家发改委、住建部联合出台了《绿色建筑行动方案》，《绿色建材产品目录》编制工作也随之全面启动。 有鉴于此，本文主要探讨在室内设计与装修工程中提升绿色建材使用率的关键成功因素。
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user: 2. 方法介绍 本研究以模糊层次分析法作为研究基础，结合问卷调查，分析并评估影响绿色建材使用率提升的各因素之间的相对重要性，并总结出几个关键因素。模糊层次分析法结合了模糊集和理论与层次分析法两种数学工具。 2.1. 层次分析法(AHP) 在现实的世界里，事物多具有多重属性，且同时受各属性的影响，因此在评估事物时，有必要对相关属性做整体考虑与综合性的评估。决策理论(Decision Theory)发展的最新趋势是以多重目标函数取代以往仅有单一准则或目标函数。这种数量评估方法称为多准则决策(Multi-Criteria Decision Making Method， MCDM)。而多准则决策方法中，层次分析法(Analytic Hierarchy Process， AHP)由于其方法简单，且容易使用，而广为学界及业界使用。 层次分析法为美国匹兹堡大学教授Saaty于1971年为美国国防部进行应变规划问题工作时所发展，于1972年应用于美国国家科学基金会一项产业对国家福利贡献程度以决定电力配额之研究；1973年Saaty为苏丹主持该国运输系统的项目研究，使得层次分析法逐渐成熟。经过Saaty不断修正，始于1980年提出一套完整的方法论 [ 1 ] 。随着时间的推移，AHP的应用范围日益广泛。在应用AHP法处理复杂问题时，大致可区分为下列六个步骤： 1) 问题描述与要素界定。将可能影响问题的要素均纳入考虑，成立规划群，根据过去相关的经验、学说、理论或通过群体脑力激荡、德菲尔法等过程，将可能影响决策的因素列出。 2) 建立层次架构。找出影响问题行为的主要评估准则、次要评估准则、替代方案等，构建整个层次结构。层次的建立可采取由上至下法进行，逐一衍生出各个层次；或采取由下至上法，由方案逐步上溯到目标层次。层次多寡的决定，则视实际问题分析之复杂度而定。原则上，每一阶层的要素最好具有独立性，每一阶层不应包含七个以上之族群，每一族群亦以含七个以下要素为宜，若有相依性可先就独立性与相依性各别分析后，再加以合并处理。 3) 问卷设计与调查。每一层次要素在其上一层次某一要素作为评估基准下，进行成对比较，对每一个成偶比对设计问卷，评估尺度的基本划分包括五项，即同等重要、稍重要、颇重要、极重要及绝对重要，并分别赋予数值1、3、5、7、9；有四个尺度介于五个基本尺度之间，并赋予2、4、6、8的衡量值。 4) 层次一致性检查。根据问卷调查所得到的结果，建立成对比较矩阵与对偶比较矩阵，然后计算该矩阵的特征向量作为该层次之优先向量，整合各层次之优先向量即可得最后方案的相对优先值。 5) 整体层次一致性检查。若每一成偶比对矩阵的一致性程度均符合要求，则尚须检查整个层次结构的一致性。如果整个层级结构的一致性程度不符合要求，就表示层次的要素关联有问题，必须重新进行要素及其关联的分析。 6) 替代方案的选择。整个层次结构通过一致性检查后，则可进行向量的合成加总，依次可求出最低层次之合成优先向量，这些合成优先向量之权重值即为重要性程度权重值，代表各决策方案对应于评估要素的相对优先级。在整合决策群体的决策时，需分别计算每一决策者的替代方案综合评论，以决定其优先级。 2.2. 模糊集合理论(FST) 在现实生活里，存在着大量的模糊现象，即没有明确的定义及界限的事件，例如某人的智商水平或睡眠指数等。模糊理论主要强调人类对于周遭事物的判断在思维推理上，针对定性的模糊概念，利用数学的观点把活动中所遇到的现象大致分为三类：确定现象、随机现象及模糊现象，并以此来克服许多传统精确的数量方法所无法解决之现象；此理论可用于解决感觉模糊、决策属性相关性问题、平均数问题、群体决策问题以及不精确问题等人为判断上的缺失。例如，以人为中心的问题及较为复杂的问题，就最好以模糊数学分析法取代传统的数量方法。以下针对模糊集合理论之定义、模糊数、基本运算及语言变量做一简述。 Zadeh教授于1965提出模糊集合理论(Fuzzy Set Theory) [ 2 ] ，其所定义的模糊集合如下：令U为讨论的全体对象，称为论域(Universe of Discourse)；论域中的每个对象叫做元素，以x表示；U上的一个模糊子集A，是指：对于任意 x ∈ U ，指定一个函数 f A ( x ) ∈ [ 0 ， 1 ] ，称其为x隶属于子集A的程度，故 f A ( x ) 被称为子集A的隶属函数(Membership Function)。当A的隶属函数 f A ( x ) 只取值于0或1时， f A ( x ) 则变化成一个普通子集的特征函数，而A也变化成一个普通子集；当A单独出现或使用时，称为模糊集合。 模糊集合的高度(Height)系指最大隶属程度(Degree of Membership)，而标准化的(Normalized)模糊集合则是指该集合至少有一个元素之隶属程度为1。例如，若一般道路上车速在90 km/h以上称为过快，60 km/h至90 km/h称为一般速度，车速60 km/h以下称为过慢，则“车速过快”之模糊集合A便可以用函数 f A ( x ) = { 0 ， x < 60 ; x − 60 90 − 60 ， 60 ≤ x < 90 ; 1 ， x ≥ 90. (2.1) 表示。常用的模糊函数图有三角形和梯形，函数(2.1)则属于三角形。 2.3. 模糊层次分析法(FAHP) Buckley (1985， 2001)提出模糊层次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process， FAHP)，用以解决多准则决策问题 [ 3 ] 。此方法藉由模糊集合理论与结构化分析，以系统化的方式来进行方案评选与问题解决，让专家学者在层次架构中，判断两个因素或方案之间的相对重要性程度，以取得每个因素或方案的权重或每个方案的分数，最后获得每个评估因素或方案对于整体目标的权重，再据此进行决策。 FAHP之主要语意变量一般可利用正三角模糊函数来表示，其详细内容如表1所示。 FAHP之执行步骤，有下列几个必要阶段： 1) 建立层次分析架构及其成对比较矩阵； 2) 建立三角模糊数，监理模糊正倒值矩阵及其模糊权重； 3) 模糊矩阵一致性检测； 4) 计算α-cut值； 5) 解模糊化及正规化； 6) 层次串连； 7) 依计算所得之权重值，将因素或方案做排序。 通过上述的操作过程，研究者便能将传统AHP做适当修正，有效解决传统设计上的缺憾，而最后所得的决策结果也能更为接近事实，是一个相当可行的模式。
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user: 3. 问卷设计 本研究层次分析之程序架构共分为三大层级，第一层次是提升室内装修业绿色建材使用率，而根据专家访谈与作者自己的专业知识，可拟定第二层次。完整的层次结构，如图1所示。 本研究针对已归纳出的关键因素进行两两成对比较，以得知彼此间的相对重要性。而在评估尺度基本上则各划分为五个等级，且赋予1、3、5、7、9的衡量值，另外介于五个基本尺度间有四个等级，赋予2、4、6、8的衡量值。需要说明的是，靠左的尺度代表左列因素重要性大于右列因素。 问卷调查对象涵盖产业、政府、学术界专家以及直接消费者，其可概分为以下各类：学术界专家、行政机关、产业界专家、一般消费者共20名，详细分布为：建材工厂经营者4名，室内装修经营者4名，政府环保局工作人员1名，政府建工单位部门负责人1名，建筑研究所主管2名，大学院校相关专业专 Table 1 Evaluation scale for relative importance (Buckley， 1985 语意变数 正三角模糊数 绝对同等重要 (1，1，1) 同等重要 (1，1，2) 介于两者之间 (1，2，3) 稍重要 (2，3，4) 介于两者之间 (3，4，5) 颇重要 (4，5，6) 介于两者之间 (5，6，7) 极重要 (6，7，8) 介于两者之间 (7，8，9) 绝对重要 (8，9，9) 表1. 相对重要性评估尺度(Buckley， 1985) 图1. 绿色建材提升使用率之因素层次结构 家4名，室内装修消费者5名。经分析比对每份问卷之一致性后，获得有效问卷15份，问卷有效率为75%。本问卷的设计借鉴了文献 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 的成果。
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user: 摘 要 奉化江为天然感潮河道，自然属性弯曲多变，深潭浅滩交互，有冲有淤，尤其是中上游河段，受洪水影响弯道冲刷更为明显，如何在堤防施工中实现各方密切配合，成为工程成败的关键。 关键词 :U型板桩，冲刷，滑坡 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 工程概况 奉化江堤防整治工程(鄞州新城区段)位于规划鄞州新城区范围内，左岸自鄞州大桥至绕城高速。根据奉化江现状河床情况、岸坡冲刷情况、历年抛石护脚情况以及规划情况水流变化情况，已确定现状冲坑深至−10.0 m以下、规划局部流速超过2.5 m/s的“严重冲刷段”共计8处，局部最大流速超过3.7 m/s [ 1 ] 。 预制钢筋砼U型板桩作为本工程重点防护堤段(严重冲刷段)的主要防冲措施，是保护奉化江堤防乃至鄞州新城区的主要屏障，其重要性不言而喻。 滑坡段位于奉化江干流转弯段的凹岸处(见图1)，转弯冲刷段范围及局部可能最大流速见表1。
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user: 2. 施工过程及滑移情况 据施工日志记载，施工前未按设计要求对实际地形进行复测，至4月18日完成KR 7 + 450~7 + 700段12 m、15 m U型板桩施工，至2014年4月25日，共完成U型板桩总段长325 m。 2014年4月26日凌晨4点左右，潮位(北渡站)从1.5 m退至−0.5 m过程中桩号KR 7 + 723~7 + 767段施工道路突然下沉，U型板桩向外江侧倾斜。 图1. 工程位置图 Table 1 Analysis of water flow conditions in the scouring sectio 桩号 堤防 长度 河道转 弯半径 现状冲坑 最深处高程 现状设计流量 (P = 2%) 规划设计流量 (P = 2%) 规划河道断 面平均流速 规划局部可 能最大流速 m m m m 3 /s m 3 /s m/s m/s KR 7 + 450~KR 8 + 200 750 116 −17.7 1508 2422 1.6 3.04 表1. 冲刷段水流条件分析 [ 1 ] 施工单位立即对滑移段进行设点沉降位移观测，设计单位马上组织力量对板桩倾斜段进行外江水下地形测量和地质补勘。 经实测KR 7 + 723~7 + 767段板桩向外倾斜0.6~3.68 m，人行道位移15~30 cm，路面沉降1 cm左右。非机动车道裂缝长度从4月26日的5.3 m加到至4月28日的11.7 m，最大缝宽从1.8 cm加大至4.0 cm，此后每天此裂缝均有展开和加长，至5月20日左右趋于稳定，裂缝长度达23 m，最宽处24 cm (图2~图3)。 图2. U型板桩倾斜段现场照片一 图3. U型板桩倾斜段现场照片二
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user: 3. 工程复测和地质补勘 3.1. 水下地形补测 根据2014年4月26日水下测量成果，对照2009年施工图所采用水下地形图，发现滑移段外侧水下地形发生很大变化，−7.00等深线内切至堤脚外12 m (原地形图距离岸线26 m)，向堤脚内靠14 m，板桩前沿涂面标高为−2.23~−2.74 m，较原设计下切3.0 m左右，板桩墙悬臂高度达5 m左右。详见图4、图5。 图4. 实测水下地形平面对比图 图5. 实测断面对比图 3.2. 地质补勘 为进一步查清该段堤基土性质，为下一步的加固方案提供依据，2014年4月30日，地质钻探队马上组织进场补勘，补勘共布置了3个钻探孔，总孔深89 m，基本探明堤基土层分布和物理力学性质指标，对比初步设计阶段地勘资料，该处浅层I 2 层粘土缺失，II 2 层淤泥质粉质粘土物理力学指标较初设时稍差，详见补勘报告，建议值表见表2。
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user: 4. 设计复核 4.1. 原设计复核 预制钢筋砼U型板桩作为本工程重点防护堤段(严重冲刷段)的主要防冲措施，是保护奉化江堤防乃至鄞州新城区的主要屏障，其重要性不言而喻。依据《水工挡土墙设计规范》(SL379)、《建筑边坡工程技术规范》(GB 50330)、《建筑基坑支护技术规程》(JGJ 120)，我们对滑坡段KR 7 + 450~KR 8 + 200段的板桩的嵌固深度及桩长进行计算明确，并对板桩的抗弯、变形和桩身强度进行复核 [ 2 ] 。 根据严重冲刷段的位置、地质分布情况和堤防断面代表性，板桩的嵌固深度计算及桩身变形验算选取最不利工况：经设计洪水淘蚀坡脚后水位骤降至年平均低潮位工况(冲坑深度见表2) [ 2 ] ；根据《水工挡土墙设计规范》，无锚碇板桩墙体入土深度计算简图(图6)和公式如下 [ 3 ] 。 Table 2 Reconnaissance geological suggestion value table 土层 代号 土层 名称 含水率w 重度ρ 干重度ρ d 孔隙比e 饱和度Sr 比重Gs 液限WL 塑限Wp 液限指数Ip 塑限指数IL 快剪 固结快剪 地基承载力特征值 钻孔灌注桩 粘聚力C 内摩擦角φ 粘聚力C 内摩擦角φ 侧阻力标准值q sik 端阻力标准值q pk % kN/m 3 kN/m 3 % % % % % kPa ˚ kPa ˚ kPa kPa kPa II 2 淤泥质粉质粘土 40.1 17.9 12.8 1.136 96 2.73 35.7 20.7 15.0 1.29 10.4 6.8 13.9 10.2 70 13 II 3 淤泥质粘土 50.5 17.3 11.5 1.394 99 2.75 44.3 23.9 20.4 1.31 8.0 3.6 8.5 4.7 65 12 V 1 粘土 27.7 19.5 15.3 0.796 96 2.74 38.5 20.5 18.0 0.39 23.0 19.1 180 50 900 V 4 粘土 35.3 18.6 13.7 0.993 97 2.74 40.5 22.9 17.6 0.70 15.0 11.8 120 35 表2. 补勘地质建议值表 图6. 无锚碇板桩墙体入土深度计算简图 t = t 0 + Δ t (1) Δ t = E ′ p 2 γ t 0 ( K p − K a ) (2) 式中：t——墙体入土深度(m)； t 0 ——墙体入土点至理论转动点N的深度(m)； Δt——N点以下的墙体深度(m)； E ′ p ——主动和被动土压力作用下对N点以上墙体求矩至N点合力矩为零时的合力(kN/m)； Ka——主动土压力系数； Kp——被动土压力系数。 无锚碇的板桩式挡土墙的墙顶水平位移计算简图(图7)和公式如下： Δ = χ 0 + φ 0 H + χ 1 (3) 式中：Δ——无锚碇的板桩式挡土墙墙顶水平位移(m)； χ 0 、f 0 ——板桩式挡土墙入土点的水平变位(m)和转角变位(rad)，可按“m”法或其他竖向弹性地基梁法计算； H——挡土高度(m)； χ 1 ——假定墙体为悬臂梁(入土点为固端)时的墙顶水平变位(m)，可按材料力学方法计算。 根据以上公式对滑坡段断面的无锚碇的板桩式挡土墙进行极限平衡嵌固深度验算及板桩自身变形计算，计算结果见表3。 图7. 无锚碇的板桩式挡土墙的墙顶水平位移计算简图 Table 3 Scour section represents the calculation results of the broken panel pile wal 严重冲刷段范围 典型断 面桩号 岸线外5 m内 平均河床高程 堤岸冲刷 深度计算 板桩墙 顶高程 墙前地面至 桩顶高度H 墙体入 土深度t 拟定桩长 墙顶水平 位移Δ m m m m m m mm KR 7 + 450~KR 8 + 200 KR7+750 −0.5 1.94 2.6 5.04 11.14 18 49.9 表3. 冲刷段代表断面板桩墙计算成果表 [ 1 ] 整体稳定根据《堤防设计规范》(GB50286)及冲刷成果，考虑水位变化从平均高潮位1.19 m降至平均低潮位−0.19 m，未考虑施工车辆荷载，计算最小安全系数1.263 [ 1 ] 。 根据计算结果可选用先张法U形预应力混凝土板桩(图集号ZPZ-QG-BZ001 2010)中的U-CS-600-III [ 4 ] 能满足要求。顶点位移的控制采用桩顶浇筑钢筋砼帽梁将成排数桩锁定，以20 m为一个单元，合20根板桩为一体，可有效减小桩顶变形量至2 cm以内，满足规范要求。 4.2. 实际工况复核 按照实测地形资料，板桩位置地形高程由−0.5调整为−2.5 m，与考虑冲刷深度后地面基本一致，地质按照补勘成果，考虑实际外侧水位从1.5 m退至−0.5 m，考虑施工车辆荷载，计算本段堤防整体稳定最小安全系数为0.88，不满足规范和稳定要求。
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user: 5. 原因分析 5.1. 岸线前涂面下切影响 奉化江河床受2012年“海葵台风”洪水和2013年“菲特”台风特大洪水冲击，外江水下地形变化剧烈，深泓线向东摆动，深坑下移并增多，施工段流态复杂，近岸冲刷严重，根据两次地形测量，板桩前沿涂面由0.50下降至−2.50，出事堤段涂面下切达3 m，−7.00等深线内切至堤脚外12 m (原地形图距离岸线26 m)，向堤脚内靠14 m，造成U型板桩墙悬臂高度达到5 m左右，达到原设计情况，但在墙前尚无抛石防护，板桩墙冠梁未连为一体的情况下，板桩本身变形将达到49.9 mm，超过规范要求。地形变化导致整体稳定上已不能满足稳定要求。因此，可以判断，地形变化是导致本次滑坡事件的主要因素。 5.2. 施工放样的重要性 设计单位在施工交底时强调施工前应复测地形，一方面有利控制工程量，另一方面可及时发现问题，及时复核修正设计，防止发生意外滑坡。本工程施工时未进行地形复测，导致设计无法及时掌握第一手资料，导致意外发生。 5.3. 板桩打设对土体的扰动 板桩采用振动锤打设，板桩施工时不可避免的会产生短期挤土影响和土体扰动，之后经土体重塑过程达到新的平衡，此刻土体外在条件的影响反应最为灵敏，若结构自生处于临界状态，一个潮位涨落变化就会造成外侧土体的滑动，陡坡将更为明显。 但对比缓坡段KR 7 + 450~7 + 700段已施工的U型板桩完好无形变，说明板桩打设对土体的扰动影响不是事故主要原因。 5.4. 地形受限 此段冲刷段最深深坑(深至−17.70)，由于机场路南延工程匝道直接做到江边，外面就是河槽最陡的地方，留给堤防的宽度最窄处只有13 m，施工交通不得不布置在狭窄的堤防施工范围内，导致施工临时荷载增加，影响整体堤防稳定。经计算在考虑施工车辆荷载后最小安全系数为1.15，与不考虑车辆荷载1.263相差较大。
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user: 6. 结语 1) 根据以上分析，本次奉化江堤防U型板桩倾斜事故原因分析如下： ① 河床演变，深泓线向近岸逼近； ② 打桩对土体扰动； ③ 出险正值退潮，水位骤降； ④ 地形受限，无法退堤，施工车辆荷载影响。 2) 施工过程应注意问题： U型板桩打设前应进行放样测量，发现水深异常，应及时与设计单位联系，确保工程安全。
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user: 摘 要 目前X型方钢管在我国应用十分广泛，具有广阔的发展前景。本文借助ABAQUS对X型方钢管相贯节点的应力集中进行分析。我们定量探讨了5个几何参数对X型方钢管节点应力集中系数的影响，结果表明随着主管宽度B和支管厚度t、支管宽度b、主管与支管间夹角θ的增大，应力集中系数也随之增大；随着主管厚度T的增大，应力集中系数反而随之减小，同时得出了应力集中系数的计算公式，该公式对以后类似节点设计中几何参数的选取具有一定的参考价值，尤其是对建立热点应力幅疲劳方法。 关键词 :X型相贯节点，有限元分析，应力集中系数 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来随着钢管结构生产技术的不断成熟，方钢管因具有平直切割和受力性能良好的优点而被广泛应用于工业厂房、体育馆、航站楼、海洋平台结构等大跨空间结构。方钢管中的相贯节点更是应用广泛，如太原南站屋架结构，见图1、图2所示。廖贤对X型相贯节点抗弯极限承载力进行研究，得出各影响因素对节点抗弯极限承载力的影响规律 [ 1 ] ；方敏勇等通过“屈服线模型”方法对方管X型节点极限承载力进行研究，推导出考虑薄膜效应和未考虑薄膜效应影响的极限承载力计算公式 [ 2 ] ；张婷婷等用有限元方法对X型方管相贯节点几何参数对刚度的影响进行分析，得出影响节点抗弯刚度的主要参数是支管与主管宽度比和主管宽厚比 [ 3 ] 。总结前人对焊接X型方钢管相贯节点的研究成果，我们发现其研究主要集中在管节点抗弯承载力和刚度等方面 [ 4 ] 。同时，我国《钢结构设计规范》(GB50017-2003) [ 5 ] 中钢管结构部分只给出了管节点承载力的计算公式，并未给出有关热点应力或SCF的计算公式，因此了解管节点几何参数对应力集中系数的影响对于评价管节点的疲劳寿命具有深远的意义 [ 6 ] 。 图1. 太原南站
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user: 2. X型焊接方钢管节点的有限元分析 当方钢管主管两侧连有位于同一轴线的两根支管时，则称为平面X型方钢管相贯节点，其可分为正交( θ = 90 ∘ )和斜交( θ < 90 ∘ )两种形式，如图3所示。 采用ABAQUS有限元建模对X型方钢管相贯节点进行分析，屈服强度为235 MPa，弹性模量 E = 2.1 × 10 11 N / m 2 ，泊松比为0.3，σ = 1 MPa。几何模型边界条件为主管两端固结，支管两端施加大小相等的轴向拉力 [ 7 ] 。 几何参数模型如图4所示。其中T为主管壁厚，B为主管宽度，L为主管长度；t为支管壁厚，b为支管宽度，l为支管长度，θ为主管与支管间夹角且各参数满足《钢管结构技术规程》(CECS280:2010) [ 8 ] 中矩形管节点几何参数的规定范围。 图2. 应用实例 图3. 方管平面X型相贯节点 在管节点应力集中分析中，壳单元跟空间实体单元都被用来模拟节点。Lee和Bowness发现，由于弯曲应力的影响，管壁内外表面的应力大小不一致，壳单元并不能反映这种差异 [ 9 ] ，所以本文采用实体单元C3D8R——八结点线性六面体进行模拟。 为使计算结果精确，本文采用分区法对模型进行网格划分，即主管和支管焊缝处应力较大的地方为精密网格区，在远离焊缝处应力较小的地方为稀疏网格区 [ 10 ] 。如图5所示。
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user: 3. 结果分析与处理 图6是在主管宽度B = 140 mm，主管厚度T = 9 mm，主管长度L = 2000 mm；支管宽度b = 100 mm，支管厚度t = 3 mm，支管长度l = 800 mm，轴向拉应力为1 MPa时，根据ABAQUS建立有限元模型得到的应力云图，明显看出最大应力出现在焊缝的焊趾处，数值为2.698 MPa。 承受轴向荷载的X型方钢管节点的应力集中系数公式为： S C F = σ H S S σ N O M (式中 σ H S S 为支管热点应力， σ N O M 为支管名义应力)。 一般在轴力作用下，名义应力定义为：支管承受的轴力与支管横截面积的比值。 图4. 几何参数模型 图5. 网格划分 3.1. 单因素分析 为了分析各个几何参数对X型相贯节点应力集中系数的影响，本文根据《钢管结构技术规程》有关规定： b / B ≥ 0.25 ， 0.5 ≤ h / b ≤ 2 ， B / T ，   H / T ≤ 35 (其中b、h、t为支管宽、高、壁厚；B、H、T为主管宽、高、壁厚)，采用25组不同尺寸进行有限元分析，分别得出应力集中系数SCF与X型方钢相贯节点尺寸参数B、b、T、t、θ之间的关系，通过回归分析进行曲线拟合，如图7~图11所示。 以上曲线图表明：随着主管厚度T的增大，应力集中系数SCF整体呈现逐渐减小的趋势。 随着主管宽度B和支管厚度t、支管宽度b的增大，应力集中系数SCF是大致上升的趋势，总体特征接近线性分布规律。 当θ = 45˚时，对θ = 30˚、60˚、75˚、90˚时的影响因子分别是0.83、1.24、1.30、1.36。 对以上曲线关系进行拟合，分别得到应力集中系数计算公式为： 图6. 轴向荷载作用下节点变形及应力分布图 图7. 主管厚度T对应的SCF曲线图 图8. 支管厚度t对应的SCF曲线图 图9. 主管宽度B对应的SCF曲线图 图10. 支管宽度b对应的SCF曲线图 图11. 支管宽度b对应的SCF曲线图 1) SCF与主管厚度T S C F = 14.0568 T − 1.317 R 2 = 0.90089 2) SCF与支管厚度t S C F = 0.81895 t + 0.26624 R 2 = 0.99131 3) SCF与主管宽度B S C F = − 0.89233 B + 0.00194 R 2 = 0.98853 4) SCF与支管宽度b S C F = 1.9306 b + 0.00147 R 2 = 0.98564 5) SCF与主管与支管夹角θ S C F = 1.3754 θ + 0.2073 R 2 = 0.90945 3.2. 多因素分析 由于只通过上述四个单因素尺寸变化拟合的应力集中系数计算公式还不够精确，故有必要通过多因素变化分析得出更精准的应力集中系数计算公式。因此以α = B/T，β = b/t为参数，得出不同情况下对应的SCF应力集中系数值。表1中X型方钢管相贯节点应力集中系数值最小为1.252，最大值为8.203，均值为3.63。 图12为β = 33.33时不同α值所对应的SCF系数，SCF值随着α的增大而增大。拟合的应力集中系数计算公式为： S C F = − 4.2642 α + 0.43597 R 2 = 0.9821 图13为α = 20时不同β值所对应的SCF系数，曲线大致呈线性趋势，SCF值随着β的增大而增大。拟合的应力集中系数计算公式为： S C F = 1.9306 β + 0.07302 R 2 = 0.98564 根据以上α、β值跟SCF系数的关系，建立三维坐标系，对所有数据进行回归分析，得到图14曲面，结果表明：当α增大、β减小时，SCF系数随之增大；当β增大、α减小时，SCF系数也同样呈现增大趋 Table 1 The stress concentration coefficient table corresponding to α and β、 模型编号 α β θ/° SCF 1 0.75 0.71 45 9.62 2 0.5 0.71 45 5.523 3 0.3 0.71 45 2.38 4 0.25 0.71 45 1.758 5 0.214 0.71 45 1.501 6 0.333 0.667 45 1.856 7 0.5 0.667 45 2.444 8 0.583 0.667 45 2.686 9 0.667 0.667 45 2.999 10 0.75 0.667 45 3.162 11 0.67 1 45 1.252 12 0.67 0.6 45 2.476 13 0.67 0.429 45 4.338 14 0.67 0.333 45 5.876 15 0.67 0.25 45 7.532 16 0.25 0.25 45 3.359 17 0.25 0.29 45 3.633 18 0.25 0.333 45 3.933 19 0.25 0.375 45 4.143 20 0.25 0.417 45 4.321 21 0.417 0.667 30 1.903 22 0.417 0.667 45 2.282 23 0.417 0.667 60 2.826 24 0.417 0.667 75 2.971 25 0.417 0.667 90 3.113 表1. 不同α， β， θ对应的应力集中系数表 图12. α对应的SCF曲线图 图13. β对应的SCF曲线图 图14. α， β对应的SCF曲面图 势。得出的数据大致均在曲面附近。所拟合的关系式为： S C F = 0.38686 α 1.32718 β − 0.47305 R 2 = 0.897096 为方便公式推广且结合工程实际，故将上式简化为： S C F = 0.4 α 1.3 β − 0.5
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user: 4. 结论及展望 本文采用有限元分析方法研究在轴向荷载作用下X型方钢管节点应力集中系数的大小和分布情况。现得出如下结论： 1) 几何参数对轴向荷载作用下的X型方钢管节点焊缝处的热点应力位置均无影响，热点应力位置始终位于焊缝处的焊趾处。 2) 随着参数主管宽度B跟支管厚度t、支管宽度b、主管与支管夹角θ的增大，应力集中系数SCF随之增大；相反地，随着主管厚度T的增大，应力集中系数反而随之减小。即有效控制这5个参数范围对减小应力集中有积极意义。 3) 在β = B/T值不变，α = b/t值增大时，应力集中系数SCF随之增大；在α = b/t值不变，β = B/T增大时，对应的应力集中系数SCF也随之增大。即这两个多因素变化对应力集中系数的影响呈现固定规律。 4) 本文的研究结论，对建立的热点应力幅为参量的X型方钢管相贯节点的疲劳设计方法提供了主要依据。
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user: 摘 要 微表处以其优良的使用性能和显著的社会经济效益，在公路养护中有着广泛的应用。本文在4.75 mm~9 mm筛孔之间增加了7 mm筛孔，以便于更好的控制大粒径的级配；在微表处混合料配合比初步设计的基础上，采用正交设计法制定出9种不同的级配方案，研究集料的堆积状态对微表处混合料高温性能的影响。结果表明，级配对微表处混合料的高温性能有着较大的影响，而且7 mm筛孔对微表处的毛体积相对密度和马歇尔稳定度有着显著的影响；推荐出了最佳级配的确定方法——最大振实堆积密度法，并给出了基于微表处高温性能的最优级配及级配范围，可供需要考虑高温稳定性要求的气候区进行配合比设计使用。 关键词 :微表处，集料级配，振实堆积密度，高温性能 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 微表处养护技术以其养生和交通固化期较短，能保持良好的抗滑耐磨性能、具有较高的经济和环保效益等特点，得到了公路部门的广泛青睐。自2000年国家将微表处技术开发列入国家经贸委组织的“国家技术创新计划”以来，微表处在我国多个省份得到了很好的推广和应用，在应用中发现：ISSA微表处级配范围基本适合我国使用，且微表处的油石比不宜过大 [ 1 ] 。此后东南大学对微表处作了系统的研究，认为将改性剂进行复配(如2.5% SBS + 2.5% SBR)弥补了单用SBS延度较小和单用SBR弹性恢复差的弊端，总体性能最优 [ 2 ] 。2006年交通部颁布的《微表处和稀浆封层技术指南》中对微表处原材料的技术要求、设计方法、技术指标等作了规定，对微表处在我国的推广应用及其发展提供了规范与指南，然而在实际操作过程中却存在着一系列的问题 [ 3 ] 。例如，级配对微表处混合料的性能如何影响，影响混合料性能的关键筛孔等问题均没有进行深入的研究。工程上在进行配合比设计时通常是套用规范中推荐的级配范围，但是，不同的气候与交通条件下，最为关注的关键筛孔实质上是不同的。本文依托浙江省公路管理局的科技项目，通过正交试验设计出9种矿料级配，进行级配与MS-III型微表处高温性能的试验研究，推荐出了最佳级配的确定方法——最大振实堆积密度法，并给出级配范围以及影响微表处性能的关键筛孔，实现级配设计方法与微表处混合料高温性能之间的科学联系。
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user: 2. 初拟微表处配合比 2.1. 试验原材料 微表处的主要原材料有：改性乳化沥青、粗细集料、水泥、水。其中，论文中采用的改性乳化沥青由实验室自制而成，粗、细集料产自浙江安吉，粗集料为玄武岩，细集料为石灰岩。所用材料均符合《微表处和稀浆封层技术指南》 [ 3 ] 及《公路沥青路面施工技术规范》 [ 4 ] (JTG F40-2004)的要求。 2.2. 初拟微表处配合比 要确定微表处混合料的油石比，首先要进行集料的组成设计。根据《微表处和稀浆封层技术指南》 [ 3 ] 的级配范围，初步设计出MS-III型的集料比例为：0~3 mm、3~5 mm、5~10 mm = 55:25:20，为确定微表处的配合比提供基本数据。 混合料的配合比设计主要是解决乳化沥青与集料相容性的问题。对于冷拌和的封层系统，材料成分的相互作用是非常重要的，任何一个成分的变化都会改变整个混合料系统 [ 5 ] 。对MS-III型微表处，初步采用油石比为6.0%，水泥用量1%，选取四种加水量进行微表处混合料的拌和试验与粘聚力试验。拌和试验是为了保证微表处具有充足的拌和时间，为微表处摊铺和施工质量提供保障，微表处混合料的可拌和时间应不小于120 s。粘聚力试验则是为了确定微表处混合料摊铺后的初凝时间和开放交通时间。对初步拟定的MS-III型微表处配合比进行拌和以及粘聚力试验，试验结果见表1。表中油石比、水泥用量和外加水量均指占矿料的比例。 根据试验结果选择满足拌和时间和粘聚力试验的加水量。由表1可知6.5%与7.0%的加水量均能满足要求，同时在7.0%加水量时的粘聚力更好。因此，确定集料、水泥、水的比例为100:1:7。 2.3. 最佳油石比的设计 湿轮磨耗试验用于评价微表处混合料的耐磨性能，同时也用来限制沥青用量的最小值。负荷轮粘砂试验则用来限制沥青用量的最大值，防止因沥青用量偏大而致路面泛油 [ 6 ] 。试验在6.0%~6.8%之间取5个油石比，并按照已确定的水、水泥用量进行试件制作。通过湿轮磨耗值和负荷轮粘砂量来确定满足微表处技术性能的油石比范围 [ 7 ] 。 以油石比为X轴，以1 h湿轮磨耗值及粘附砂量为Y轴，绘制成双Y轴曲线图(如图1)，来确定符合要求的最大和最小沥青用量。其中最小油石比 P b min 为 W T A T ( 1   h ) = 540 ( g / m 2 ) 时的油石比，最大油石比 P b max 为 L W T = 450 ( g / m 2 ) 时的油石比。 可以看出，油石比在6.02%~6.73%范围内都能满足要求。考虑到依托项目浙江夏季湿热的气候特点，本文中确定微表处的最佳油石比为6.2%。