运营高速公路滑坡稳定性分析及处治方案研究

广西某运营高速公路老滑坡受降雨及台风影响再次出现“复活”,文章结合现场工程实例,通过现场勘查分析滑坡成因,在理论计算滑坡稳定性的基础上,对处治方案进行比选,确定最优处治方案。通过处治后效果评价表明,所选处治措施控制效果良好,保证了高速公路的运营安全,为类似滑坡的工程治理提供参考。

沥青混合料级配对抗车辙性能的影响研究

级配对沥青混合料的抗车辙性有较大影响。文章采用和现场车辙深度相关性较高的汉堡车辙试验仪,研究关键筛孔通过率对沥青路面或沥青混合料抗车辙性能的影响。研究结果表明:(1)最大公称粒径附近粗集料的增多并不能增加沥青混合料的抗车辙能力,反而会使沥青混合料的抗车辙性能降低;(2)级配4.75 mm、2.36 mm通过率的变化对沥青混合料的马歇尔击实空隙率及抗车辙性能影响较大,当空隙率<4.5%时,空隙率越小,汉堡车辙室内试验深度越大,沥青混合料的抗车辙性能越低,而当空隙率>4.5%时,空隙率增大但汉堡车辙深度未见明显变化;(3)沥青混合料马歇尔击实空隙率和汉堡车辙深度试验关系相关性较好,达到0.8,对抗车辙性能要求较高的沥青混合料,建议其设计空隙率应≥4.5%。

基于鸟群优化BP神经网络的滑坡处治后变形预测

滑坡变形程度是判断处治后滑坡是否稳定的关键评价指标,开展处治后滑坡变形预测可提前掌握滑坡稳定性情况,有利于滑坡失稳风险分析,便于开展地质灾害防灾减灾工作。为了准确预测处治后滑坡变形情况,本文提出了一种采用鸟群算法(BSA)优化BP神经网络的滑坡变形预测方法,借助BSA-BP神经网络构建了广西某高速公路滑坡变形预测模型,对比分析了BSA-BP神经网络与BP神经网络的预测结果。结果表明,BSA-BP神经网络预测结果的均方误差和相关系数分别为0.0534和0.9976,BP神经网络预测结果的均方误差和相关系数分别为2.2256和0.968,鸟群算法可有效提高BP神经网络模型的预测精度,能有效应用于处治后滑坡变形预测,研究结果可为处治后滑坡失稳风险预测提供参考。

高速公路滑坡成因及运营期持续变形特征研究

某高速公路在老滑坡前缘以路堑型式穿过,施工时在强降雨作用下发生整体性滑塌,经施工阶段处治后在运营阶段仍持续变形。文章结合该工程实例,在分析滑坡成因的基础上,通过调查高速公路运营以来滑坡坡体、支挡结构、高速公路构筑物的持续变形情况,对持续强降雨时间段开展了深部位移监测及同步地下水位观测,并结合滑坡区具体条件分析了持续变形原因,判断了滑坡的变形阶段及发展趋势。

最大粒径不同的ARC超韧磨耗层性能对比研究

文章从室内试验和试验段试验两方面,对比研究了ARC-5和ARC-8两种最大粒径不同的超韧磨耗层性能。结果表明:粒径的加大和铺筑厚度的增大对于路面的横向力系数没有明显的影响,最大粒径和抗滑性能没有显著的相关性特征,最大粒径的增大会提高ARC混合料的高温稳定性和低温抗裂能力,同时也会提高ARC超韧磨耗层的路面平整度,有利于改善路面的行车舒适性。