книги / Совершенствование метода вибродиагностики технического состояния элементов дорожных конструкций и кольцевых стендов

Площадь актуального спектра (мм2) будет

При неудовлетворительном техническом состоянии автомобильной дороги в ней наблюдается так называемое механическое ослабление. Это обобщение целого ряда дефектов дорожной конструкции, имеющих разную причину, локализацию и по-разному влияющих на состояние автомобильной дороги.

Физическая суть данных дефектов достаточно проста – это общее механическое ослабление внутренней структуры слоев и основания, или ослабление только грунта, или ослабление внутренних связей в слоях, или же наличие в массиве или на покрытии трещин различной природы и направления.

Происхождение данных дефектов может быть весьма различным, но всего их можно разделить на две группы:

1)связанные со строительством новой автомобильной дороги (дефект изготовления);

2)связанные с эксплуатацией и износом (следствия разрушения конструкции).

Подобное деление носит условный характер, так как спектры сигналов в обоих случаях примерно одинаковы, но показывает, что реальные причины механических ослаблений различны.

Повышение уровня вибрации дорожной конструкции является следствием наличия внутреннего или поверхностного дефекта, т.е. свидетельствует о невозможности полностью поглощать энергию колебаний от проезжающего транспорта. Следовательно, избыток этой энергии сопровождается наличием повышенного уровня вибрации, который можно зарегист-

113

рировать с помощью виброизмерителя. Разница площадей спектров виброскорости может служить индикатором избытка вибрации, проявляющегося в виде колебания точки поверхности покрытия вблизи с полосой наката проезжающего транспорта.

Для создания адекватной сравнительной нагрузки требуются идентичные условия проведении измерений. Такими условиями являются тип автомобиля, его масса, скорость движения и расстояние установки датчика от полосы наката. Следовательно, необходимо принять эталонный автомобиль. При проведении измерений необходимо выдерживать определенную скорость. Автомобиль должен быть технически исправен, давление в шинах должно соответствовать требованиям заво- да-изготовителя.

Особое внимание необходимо уделить состоянию подвески колес, опорам силового агрегата и выхлопной системы, чтобы они не вносили дополнительных погрешностей при измерении. Выбор типа автомобиля не принципиален, но предпочтительно использовать автомобиль средней массы – типа УАЗ-452 или «Баргузин». Автомобиль одновременно может являться диагностической передвижной лабораторией. Главное, чтобы масса и скорость автомобиля не изменялась при проведении измерений в контрольных точках. Подробно о выборе массы автомобиля и его скорости написано в экспериментальной части.

3.4. Система принятия решения на основе нечеткой логики

После получения количественной величины диагностического признака ∆ важным этапом в оценке состояния объекта является принятие решения. Поскольку при этом приходится оперировать множеством параметров, характеризующих техническое состояние автомобильной дороги (физико-механи- ческие свойства слоев, их толщина, влажность и т.д.), включая

114

трудноформализуемые параметры (наличие трещин, выбоин, включений), то наиболее целесообразным является использование теории нечеткой логики (нечетких множеств).

В последние 5–7 лет началось активное использование методов нечеткой логики в промышленности и науке [18, 29, 44]. Спектр их приложений достаточно широк: от управления процессом отправления и остановки поезда метрополитена, грузовыми лифтами и доменной печью до управления стиральными машинами и СВЧ-печами. При этом нечеткие системы позволяют повысить качество продукции при уменьшении ресурсо- и энергозатрат и обеспечивают более высокую устойчивость к воздействию мешающих факторов по сравнению с традиционными системами автоматического управления.

Для практического решения задач нечеткой логики созданы новые архитектуры компьютеров для нечетких вычислений, элементная база нечетких контроллеров, инструментальные средства разработки, инженерные методы расчета и т.д. Математическая теория нечетких множеств позволяет описывать нечеткие понятия и знания, оперировать этими знаниями и делать нечеткие выводы [18].

Следуя данной теории, принятие решения о техническом состоянии объекта – это выбор альтернативы, которая одновременно отвечает и нечетким целям, и нечетким ограничениям. В этом смысле цели и ограничения являются симметричными относительно решения, что стирает различия между ними и позволяет представить решение как слияние нечетких целей и ограничений.

При диагностике транспортных сооружений обычно пользуются традиционными методами принятия решения. Так, например, при определении прочности дороги в результате сопоставления фактических и требуемых модулей упругости решают вопрос об участках недостаточной прочности.

Прочность дорожной одежды оценивается коэффициентом запаса прочности Kпр, который представляет собой отно-

115

шение фактического модуля упругости дорожной конструкции к требуемому по условиям движения в процессе эксплуатации и должен быть равен или больше единицы (Kпр ≥ 1) [23].

При этом требуемый модуль упругости дорожных одежд и земляного полотна определяют по формуле

где Kпp – коэффициент относительной прочности дорожной одежды, принимаемый по табл. 2 прил. 7 ВСН 52–89; Kрег –

региональный коэффициент; Kрег = 1 – для дорог в I–IV до-

рожно-климатических зонах; Kрег = 0,85 – в V дорожно-клима-

тической зоне; ∆ – коэффициент, учитывающий тип и толщину существующей дорожной одежды и особенности грунтовогидрологических условий (табл. 4 прил. 7 ВСН 52–89); Kп –

коэффициент, учитывающий толщину песчаного слоя в существующей дорожной одежде (табл. 4 прил. 7 ВСН 52–89); Xi – параметр, зависящий от допускаемой вероятности повреждения покрытий (табл. 2 прил. 7 ВСН 52–89); Kσ – коэффициент, учитывающий условие прочности покрытий, обработанных вяжущими, на растяжение при изгибе (определяют в соответствии с табл. 6 прил. 7) [13].

Наличие в указанной формуле нескольких эмпирических коэффициентов и параметра, зависящего от вероятности, означает некоторую нечеткость условий расчета требуемой прочности, в то время как они описаны достаточно четкими правилами и имеют конкретные количественные величины.

При определении фактической прочности производят приведение фактического модуля к расчетному состоянию дорожных одежд и земляного полотна. Приведенный фактический модуль упругости конструкции определяют по формуле

116

где Ефл – фактический модуль упругости дорожной конструкции характерного участка, полученный по результатам испытаний в нерасчетный период года определяют по форму-

ле (3.8), МПа;

где Qк – нагрузка на колесо используемого автомобиля, кН; lф –

пературный коэффициент, равный отношению прогиба lp при расчетной температуре покрытия tpп к прогибу l0 при темпера-

туре, соответствующей периоду проведения испытаний t™т . Расчетную температуру покрытия tpп определяют в соответствии с п. 3.2.1. Используя график температура покрытия – прогиб (см. рис. 3.3), по величине tpп находят значение lр, для пе-

реходных типов одежд Kθ = 1; Нк – толщина дорожной одеж-

ды на контрольной точке, измеренная в шурфе при определении влажности грунта земляного полотна, см; Kг – эмпирический коэффициент, зависящий от вида грунта земляного полотна в месте расположения контрольной точки; Kг = 1,5 – для супесей легких и песчаных грунтов; Kг = 2,15 – для суглинков, супесей пылеватых и тяжелых пылеватых; Wфл – измеренная относительная влажность грунта земляного полотна на контрольной точке в период проведения испытаний; определяют ее в соответствии с п. 2.4.10; Wр – относительная расчетная влажность грунта земляного полотна, %, находят ее в соот-

117

ветствии с п. 3.1.8; D – расчетный диаметр следа колеса, см; Kд – эмпирический коэффициент, зависящий от состояния покрытия в районе контрольной точки. При наличии сетки трещин Kд = 0,90; при отсутствии – Kд = 1,00; Kт – эмпирический коэффициент приведения дорожной конструкции к типичному состоянию, определяют в соответствии с табл. 4

прил. 8 [13, 23].

Фактический модуль упругости рассчитывается с использованием эмпирических зависимостей от конструкции дорожной одежды, геолого-климатических условий и состояния покрытия в районе контрольной точки. Подобный метод расчета диагностического признака выбран, так как на него оказывают влияние многочисленные условия, в которых он определяется. Данные условия крайне сложно поддаются математическому описанию, они являются трудноформализуемыми.

Следовательно, приведенная методика расчета важнейшего параметра оценки состояния автомобильной дороги – прочности опирается на эмпирические, т.е. нечеткие зависимости, при этом сформулированы четкие правила, и по итогам расчета получается достаточно строгий результат. В данном случае используется так называемая формальная логика. Кроме того, приведенные расчеты достаточно трудоемки, если учесть, что в расчетный период проводят от 10 до 20 испытаний на 1 км для каждого отрезка характерного участка.

Несмотря на подробное описание в нормативной литературе порядка действий и методик расчетов для специалистов дорожных служб, многие из них используют субъективный опыт для решения задач технической диагностики.

Однако «интуитивный» характер применяемых специалистом знаний и правил не означает, что они не могут быть выявлены и описаны средствами формальной логики. В современных системах принятия решений главным средством фор-

118

создание и использование экспертных систем. В основе экспертных систем лежит база знаний, которая может быть описана как совокупность правил вида «если – то» [18].

Нечеткая логика – это обобщение традиционной аристотелевой логики на случай, когда истинность рассматривается как лингвистическая переменная, принимающая значения типа: «очень истинно», «более-менее истинно», «не очень ложно» и т.п. Указанные лингвистические значения представляются нечеткими множествами.

Лингвистической называется переменная, принимающая значения из множества слов или словосочетаний некоторого естественного или искусственного языка. Множество допустимых значений лингвистической переменной называется терммножеством. Задание значения переменной словами, без использования чисел, для человека более естественно. Ежедневно мы принимаем решения на основе лингвистической информации типа: «очень высокая температура»; «длительная поездка»; «быстрый ответ»; «красивый букет»; «гармоничный вкус» и т.п.

Психологи установили, что в человеческом мозге почти вся числовая информация вербально перекодируется и хранится в виде лингвистических термов. Понятие лингвистической переменной играет важную роль в нечетком логическом выводе и в принятии решений на основе приближенных рассужде-

ний [18].

При принятии решения о состоянии объекта использование теории нечетких множеств предполагает наличие функций принадлежностей, которыми описываются лингвистические термы «плохое», «среднее», «хорошее» и т.п.

Задача построения функций принадлежности ставится следующим образом: даны два множества – множество термов L = {l1, l2, …, lm} и универсальное множество U = {u1, u2, …, un}.

Нечеткое множество l j , которым описывается лингвистиче-

119

Необходимо определить степени принадлежностей элементов множества U к элементам из множества L, т.е. найти

____ ____

l j (ui ), для всех j =1,m и i = 1,n .

Существуют два метода построения функций принадлежности. Первый метод основан на статистической обработке мнений группы экспертов. Второй метод базируется на парных сравнениях, выполняемых одним экспертом.

Вобщепринятой практике оценки качества автомобильной дороги замеренные параметры сравниваются с эталонными, результатом оценки является либо соответствие дороги действующим требованиям и нормам, либо несоответствие, при этом получение более точной оценки (например, по балльной системе) невозможно.

Для расширения границ представлений о техническом состоянии дороги и введения оценочной шкалы состояний воспользуемся первым методом.

Вкачестве одного из вариантов статистической обработки мнений экспертов можно предложить следующее. Каждый эксперт заполняет таблицу, в которой указывает свое мнение о на-

____

личии у элементов ui (i = 1,n) свойств нечеткого множества

____

l j ( j = 1,m).

Таблица имеет следующий вид:

120