压实是混合料在外部压实荷载及沥青的润滑作用下骨料发生连续的位移、转动等相互作用，由初始的松散颗粒逐渐到致密状态，并最终形成稳定骨架结构的过程^[1-2]，是路面施工中最关键的步骤之一。实时准确的压实质量控制对于保障路面材料的刚度、强度、整体稳定性，提高路面结构的服务质量及耐久性具有重要意义。

道路基层材料的压实主要通过静压和振动压实相结合的方式，其中，压路机激振频率、激振力的大小及压实遍数等参数的设置将会直接影响最终的道路压实质量。然而，由于缺乏对压实机制及颗粒间受力与运动相互作用的了解，这些压实参数的确定通常基于工程师现场的经验^[1]，这可能会导致路面压实出现过压或欠压的现象，容易产生车辙、水损害等道路病害。目前对压实质量的检验及控制方法主要通过现场原位试验和智能压实方法。传统的原位测试方法主要有灌砂法、环刀法等，通过实测材料的干密度与理论最大干密度的比值对路面压实状态进行评估，这些方法大都属于有损检测，会对原本压实完成的区域造成损伤且为事后检测，无法根据检测结果实时调整压实策略。

为克服传统压实控制方法的不足，近些年发展了一种压实质量控制方法——智能压实技术。该技术通过安装在压路机振动轮上的加速度传感器，实时获取压实设备的动力学响应，根据相关动力学方程计算出反映路面压实度的智能压实值(Intelligent Compaction Value, ICMV)，再根据ICMV与压实质量(密度、刚度、压实度等)之间的联系对材料的压实状态进行评估。然而，如何建立ICMV与材料压实度之间可靠的相关性一直是困扰智能压实技术推广的重要原因之一。这是因为ICMV不仅受到压实材料的密度、含水率等材料参数的影响，还与振动压路机的质量、振动频率及振幅等机械参数有关。此外，通过智能压实技术获得的ICMV是所有路面结构层模量的综合反映，无法通过智能压实技术准确表征单一基层或面层压实度的大小^[3]。压实是混合料颗粒在压应力和剪应力的作用下相互作用并最后形成嵌挤骨架结构的过程，该过程直接决定了道路材料的最终压实状态，并影响道路结构全寿命周期的服役性能^[4-7]。因此，准确了解压实过程中颗粒间的运动、受力等相互作用，对于提高道路压实质量及优化压实工艺显得尤为重要。

学者们已通过多种室内试验和数值仿真的方法对混合料压实工艺及其路用性能进行了研究。Tashman等^[1]利用X射线技术获取了沥青混合料在旋转压实过程中的颗粒结构及空隙率分布特点，结果表明旋转压实试件成型后的空隙率分布与现场原位取芯的空隙分布有良好的相似性。王龙等^[2]采用有线传感器对振动成型基层材料的塑性变形、振动加速度和压力进行了采集，通过该振动三参数对振动工艺的压实能力及被压材料的可压实性进行评价，并提出采用压实性参数区分不同道路材料的可压实性。Chen等^[3]通过DEM仿真技术研究了不同压实状态下空隙的分布特征，空隙分布结果与试验室结果吻合度良好。Peng等^[4]使用ABAQUSE有限元软件模拟了路面振动压实过程，并分析了激振力及压实速度对压实效果的影响，发现采用大激振力、低压实速度时，压实效果较好。现有的室内试验方法多通过CT扫描或在试件外部安装传感器的方式来获得混合料在压实过程中的塑性变形和受力变化，进而对材料的压实状态做出评价。但这些方法无法直接感知压实过程中颗粒间的受力、运动等相互作用。随着自感知路面技术的发展，体积小、精度高、用途广的感知元件与功能材料越来越多地被用于路面各类信息感知。其中，智能骨料作为自感知功能路面材料的典型代表，能够模拟实际集料分布位置，因此已有学者开展基于智能骨料的混合料压实过程研究。Wang等^[5]采用智能颗粒传感器开展沥青混合料室内压实试验，初步了解了不同位置处的混合料在压实过程中的运动特性。Dan等^[6]利用Smart Rock和加速度传感器测量振动压实过程中沥青路面的动力响应，建立了压实度与沥青混合料中的垂直应力之间的关系。Liu等^[7]采用智能骨料传感器开展沥青混合料现场压实试验，研究不同压实模式下沥青混合料的运动与受力特点。此外，实际压实过程中压路机的激振力及混合料的受力及运动状态比较复杂，现有的数值模拟方法很难模拟路面真实的压实状态，且计算效率和精度通常较低。因此，需要设计一种既能够模拟实际压实过程中的混合料的受力状态，又能实时监测颗粒间运动、受力等相互作用的试验方法，这对于优化压实工艺与混合料设计，提高道路的服役性能将起到积极的作用^[8]。

不同的压实方法会使混合料产生不同的骨架结构，从而直接影响最终结构性能^[9]。为模拟沥青混合料的现场揉搓压实，获得压实过程信息，美国SHRP计划提出采用旋转压实方法。该方法可根据试验要求设置恒定的旋转角、垂直压力和旋转速率，并实时获取混合料压实过程中试件高度的变化数据。同时施垂直压应力和水平剪应力，在此作用下集料发生移动、嵌挤并最终形成密实的骨架结构，可较好地模拟实际道路压实情况^[10]。

综上分析，本研究提出了一种混合料压实状态智能感知与评价方法。通过开展冷再生混合料旋转压实试验，在混合料中内置智能颗粒无线传感装置实时采集压实过程中颗粒的受力、转角及加速度变化信息，研究压实过程中智能颗粒的受力及运动响应与混合料相对压实度的相关性。考虑粗骨料含量对压实过程的影响，开展基于智能颗粒的不同粗骨料含量混合料压实过程动态响应研究。在此基础上，以智能颗粒监测的动态响应数据及混合料在各筛孔的通过率为输入参数，建立基于改进的人工神经网络压实度预估模型。

智能颗粒传感器是一款多功能集成化的无线传感装置，其最初应用于铁路道砟的运动及受力检测^[5]。传感器外部结构采用高强度、耐高温的热塑性聚合物材料3D打印而成，其尺寸、形状可模拟真实骨料特征。可将3D打印的智能颗粒埋置于道路结构内部，传感器形状与混合料有较好的耦合，从而准确感知道路结构的受力及运动变化^[11]。试验采用的传感器为边长27 mm的立方体结构，质量约为50 g，外部封装材料采用耐高温、该高压的树脂材料制作而成，如图 1所示，与试验采用的骨料有相似大小的等效密度。智能颗粒传感器内部集成化有三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计，能够直接测量并记录颗粒的加速度、转角及方向的变化；同时，智能颗粒传感器还装备有应力与温度传感模块，应力采集频率为150 Hz，温度监测量程为-20~170 ℃，可实时记录三维接触应力和材料温度的变化情况。智能颗粒传感器内置卡尔曼滤波模块，可对检测的数据进行滤波与降噪处理，从而提高了数据检测的准确性；最后通过传感器内置的低功耗蓝牙通讯模块，将采集到的数据实时传输到外部数据接收端口^[12-13]。

图 1 智能颗粒传感器(单位：mm) Fig. 1 SmartRock sensor(unit: mm)

图选项

智能颗粒传感器由全局坐标系x-y-z和局部坐标系x′-y′-z′组成，如图 2所示。初始状态时，局部坐标系与全局坐标系重合，3个方向的欧拉角度为0，即为传感器旋转的基准点。在外部荷载的作用下，传感器和局部坐标系移动到图 2(a)所示位置，该过程可认为是局部坐标系分别绕oz，on，oz′分别转动章动角ψ、进动角θ、自转角φ变换所得, N为xy平面与x′y′平面的交点线，如图 2(b)所示。

图 2 智能颗粒坐标系 Fig. 2 SmartRock coordinate

图选项

智能颗粒传感器可实时记录旋转压实过程中颗粒欧拉角的变化情况，以描述颗粒相对于全局坐标系的方向及位移变化。局部坐标与全局坐标之间的转换关系可表示为：

(1)

式中，(x, y, z)和(x′, y′, z′)分别为全局坐标系与局部坐标系中的坐标点；R为全局坐标系与局部坐标系间的转换矩阵，具体表达为：

(2)

本研究以乳化沥青冷再生混合料为原材料开展压实状态评价及颗粒动态响应研究。乳化沥青冷再生混合料是以新集料和回收的旧集料为骨料，以乳化沥青和水泥为胶结料，在常温条件下拌和而成，主要用作道路结构下面层和基层材料。试验采用阳离子慢裂型基质乳化沥青及标号C42.5的普通硅酸盐水泥; 旧料掺量为75%;新料掺量为20%;矿粉掺量为5%。为了进一步讨论不同含量粗骨料(粒径＞4.75 mm)对压实效果的影响，本研究选用了粗骨料含量分别为45%，55%，65%这3种类型的混合料开展旋转压实试验，混合料级配曲线如图 3所示。

图 3 三种冷再生沥青混合料级配曲线 Fig. 3 Gradation curves of 3 cold-recycled asphalt mixtures

图选项

试验采用AFG2旋转压实仪，可记录压实过程中试件的高度变化。参考《公路工程沥青及沥青混合料试验规程》(JTG E20—2011)，最大旋转压实次数为140次，垂直压力为600 kPa，旋转速度为30 r/min，内旋转角度为1.25°，以达到目标压实次数作为试验结束条件^[14]。参考已有研究结果^[5]，试件中间位置处的混合料有较好的压实效果，同时可避免模具边界效应的影响。首先向模具内填入一半冷再生沥青混合料，手动整平混合料表面后将智能颗粒传感器放置在中间位置，再将剩余混合料填入模具中。

旋转压实过程中智能颗粒采集到的在x方向的部分周期性转动如图 4所示，转动周期为2 s，其在y方向和z方向的转角呈现出相似的规律，与旋转压实仪30 r/min的转速相吻合。本研究将每个周期内旋转角度的大小定义为相对旋转角^[1]，该相对旋转角度包括可恢复的旋转角α_r与不可恢复旋转角θ。随着压实次数的增加，旋转角α_r保持稳定，不可恢复的转角θ逐渐累积增加，转角θ的累加可表征颗粒在压实过程中发生的不可恢复转角的大小^[15]。

图 4 旋转压实过程中绕x方向欧拉角输出 Fig. 4 Eular angle in x direction output data during gyratory compaction

图选项

旋转压实过程中混合料吸收的能量主要用于产生塑性变形，因此，通过分析被压材料的高度变化可评价材料的可压实性^[6]。本研究首先对粗骨料含量为55%的混合料压实过程中的动态响应进行分析。旋转压实仪检测的混合料试件的高度H变化及智能颗粒分别绕x，y，z轴的相对转角(Rot_x，Rot_y，Rot_z)随压实次数的变化曲线如图 5所示，试件的高度随压实次数的变化过程可拟合为对数函数, 如式(3)所示。

图 5 旋转压实过程中相对转角的变化 Fig. 5 Relative rotation angle variation during gyratory compaction

图选项

(3)

由图 5可知，混合料试件高度的变化与颗粒绕x轴和y轴的相对转角变化规律有较强的相似性，而与智能颗粒绕z轴的相对转角相似性较低，这说明混合料在竖直方向的转动是导致压实度增加的主要原因之一。初始压实阶段，智能颗粒绕x轴和y轴的相对转角较高，这是因为初始压实阶段混合料较松散，颗粒间嵌挤较弱，在压应力和剪应力的共同作用下，颗粒在x方向和y方向产生较大转动。约50次旋转压实后，混合料试件的高度变化与智能颗粒在x方向和y方向的转角变化趋于平稳，且转角约为1.25°，与旋转压实仪的压实角度相吻合。同时也表明较低且稳定的颗粒转角变化是混合料之间互锁和嵌挤增强的标志，导致材料的进一步可压实性降低^[1]。

智能颗粒检测的x，y，z这3个方向的受力大小随压实次数的变化情况如图 6所示。在压实的前30次，z方向的受力快速增加，随后逐渐达到一个相对稳定状态，而x方向和y方向受力的大小随着压实次数的增加呈现出1个缓慢上升的趋势。这说明水平范围内的旋转会导致骨料间嵌挤力的增加，但受力变化没有像z方向对压实次数的增加表现出足够的敏感性，这进一步说明了竖直压力的存在是导致混合料被进一步压密的主要原因。此外，智能颗粒测得的力的大小与实际施加的荷载差别较大，这是因为埋置于混合料中的智能颗粒检测到的某一方向力的大小是所有作用于该接触面上颗粒接触力的综合反映，导致结果存在较大的变异性。同时，智能颗粒采集到的接触力的大小不仅与外部施加的荷载有关，还受到骨料与受力面接触状态、混合料空隙率等多个因素的影响。因此，通过智能颗粒测得的力的大小是复杂受力状态下颗粒间受力状态变化的定性反映^[15]。

图 6 旋转压实过程中接触力的变化 Fig. 6 Contact force variation during gyratory compaction

图选项

旋转压实过程中颗粒受到不平衡力的影响导致其在水平和竖直方向产生加速度，加速度的大小可表征颗粒在压实过程中的位移与嵌挤状态。智能颗粒采集到的旋转压实过程中颗粒在x，y，z方向加速度的变化情况见图 7。压实约20次后，x方向和y方向上的加速度幅值趋于稳定并小于z方向的加速度，这与压实过程中智能颗粒检测的转角和受力表现出了相似的变化规律。随着旋转压实次数的进一步增加，智能颗粒采集的z方向加速度幅值由最初的0.35 g减小到稳定阶段的0.2 g，加速度值变化规律可以表征混合料在压实过程中混合料相对压实度的变化情况。试验结果表明在经过约60次的旋转压实后，混合料之间形成了稳定的骨架结构，骨料间的互锁作用导致智能颗粒监测的加速度响应降低^[6]。

图 7 旋转压实过程中加速度的变化 Fig. 7 Acceleration variation during gyratory compaction

图选项

旋转压实过程混合料相对压实度的变化可通过其相对密度来表征，混合料的相对密度计算为：

(4)

式中，γ_fx为不同旋转压实次数下试件的毛体积相对密度；γ_f为试件的毛体积相对密度，本次试验取值为1；h_x为不同旋转压实次数下的试件高度；h为最终成型试件高度。

由图 8可知，试样的装填压实度约为82%，压实初期，试样的相对压实度增幅较块，经20次旋转压实后，混合料试件的相对压实度达到了90%；随后材料逐渐被压实，相对压实度变化减小并逐渐达到稳定，在第50次压实后相对压实度达到了95%。

图 8 旋转压实过程中相对压实度的变化 Fig. 8 Relative compaction degree variation during gyratory compaction

图选项

对图 8所示压实度回归曲线方程进行求导，可得到曲线上任意一点的斜率表达式为：

(5)

式中，x为旋转压实次数；K不同压实次数的压实度变化率。

斜率的大小反映了对应压实次数下的压实度变化速率。对于旋转压实过程中智能颗粒的动态响应，其变化曲线并非呈现出一条常规的函数曲线。因此，本研究将其动态响应过程均分为14个不同的区间，对每1个区间线性回归并求取其拟合线性斜率值，以该斜率绝对值的大小来表征智能颗粒动态响应在该区间的变化速率。不同区间的斜率的大小可反映混合料在此范围内的可压实性，也表征了混合料的骨架强度^[16]。压实过程中智能颗粒在不同方向的转角、受力及加速度变化率随着压实次数的变化情况如图 9所示。经过50次旋转压实后，智能颗粒的转角、受力等动态响应变化率趋于稳定，与实测的混合料的相对压实度变化率K有较好的相关性。因此，通过旋转压实过程中智能颗粒动态响应变化率可直接表征材料的可压实性^[2]。

图 9 旋转压实过程中动态响应及相对压实度的变化率 Fig. 9 Variation rate of dynamic response and relative compactness during gyratory compaction

图选项

冷再生沥青混合料是由乳化沥青、水泥及骨料在常温情况下拌和而成。不同粒径的混合料形成的骨架结构起到承受荷载、抗磨损的作用，但其中粗骨料之间的嵌挤与互锁作用才是冷再生沥青混合料发挥承受荷载作用的主要因素^[2]。因此，了解压实过程中不同粗骨料含量下颗粒的运动及受力响应，对于优化混合料设计与压实工艺具有积极的作用。本研究在对旋转压实过程中55%粗骨料含量混合料动态响应分析的基础上，继续开展45%和65%粗骨料含量的混合料压实状态研究，分析不同粗骨料含量的压实度变化规律及智能颗粒动态响应。

由3.3节分析可知，旋转压实过程中智能颗粒采集到的x方向与y方向的转角、加速度及z方向的受力响应与混合料试件的相对压实度有较好的相关性。因此，本研究进一步通过这5个关键指标来表征不同粗骨料含量对压实特性的影响。根据3.3节的智能颗粒动态响应变化率求解方法，计算出智能颗粒的动态响应在不同区间的斜率，以该斜率的大小表征混合料在此区间的压实效率及压实稳定性。由图 10可知，经过旋转压实60次后，45%与55%粗骨料含量的混合料的动态响应变化率基本处于0.4以下，且在进一步的旋转压实作用下，其变化率仍处于一个相对稳定状态。与此相比，经过60次旋转压实后，65%粗骨料含量的混合料在进一步压实过程中y方向的转角、加速度变化率及z方向接触力变化率仍发生了较大的变化，如图 10(b)、(d)、(e)所示。这说明在压应力和剪应力的作用下，65%粗骨料含量的混合料之间的受力仍处于不平衡状态，骨料产生了进一步的转动和位移。试验结果表明，当粗骨料含量超过一定范围时，压实过程中骨料之间摩擦阻力增多且不宜形成嵌挤良好的骨架结构，从而导致混合料的压实稳定性变差，压实效率降低^[17]。

图 10 旋转压实过程中智能颗粒动态响应变化率 Fig. 10 Dynamin response variation rates of SmartRock during gyratory compaction

图选项

通过以上分析可知，在旋转压实正应力和剪应力的作用下，颗粒间相互作用并产生接触力，不平衡的接触力导致颗粒发生位移、转动等相对位置的变化，并最终决定了混合料的压实状态。同时，混合料的相对压实度与智能颗粒采集的动态响应指标之间存在较强的相关性^[18]。因此，本研究基于改进的人工神经网络结构，建立了混合料压实状态预估模型，该模型采用循环神经网络结构与全连接深度神经网路结构分别处理序列特征数据与连续特征数据，并通过拼接操作进行数据融合训练。与传统的人工神经网络相比，该结构通过提升网络的数据冗余度增强了神经网络预测算法面对多样本条件下的鲁棒性，模型的结构如图 11所示。图中，Dense为全连接层；Embedding为嵌入层；BatchNormalization为批归一化层；Reshape为改变数据格式；RNN为循环神经网络单元；Add和Concatenate为拼接操作；RELU和Sigmoid为激活函数；Dropout为在每个训练批次中通过忽略部分单元以减少过拟合操作。

图 11 模型网络结构[25] Fig. 11 Model network structure[25]

图选项

本研究选取了智能颗粒实测的x方向和y方向的相对旋转角Rot_x和Rot_y，加速度Acc_x和Acc_y，z方向的接触力F_z及集料在各筛孔的通过率P作为模型的输入变量，相对压实度作为模型的输出值。采用均方误差(MSE)作为该网络结构的损失函数，并用平均绝对误差(MAE)作为预测结果准确性的评价指标，函数表达为：

(6)

(7)

式中，y_i为通过旋转压实仪实测的混合料的相对压实度；ŷ_i为压实度预测值；n为实测压实度或预测压实度数据的个数。

本研究通过45%，55%，65%粗骨料含量的3组旋转压实试验，每组试验中包含3个平行试验，共收集了1 260组相对压实度数据并随机选取了882组数据用于训练集，252组数据用于测试集，126组数据用于验证集。采用Tensorflow2.0构建网络框架，经过600次迭代后，网络的训练集与验证集的损失值和精度均达到收敛阈值，完成了训练任务，迭代过程的损失值和模型精度收敛变化如图 12所示。

图 12 误差收敛曲线 Fig. 12 Error convergence curves

图选项

使用训练完成的网络对测试集进行预测并比较预测值与真实值的结果，以分位数-分位数图的形式进行真值与预测值之间的误差分析，如图 13所示。其中x轴和y轴分别为实测相对压实度和预测相对压实度。混合料相对压实度的实测值与预测值的拟合直线方差R²为0.93，同时结合MAE与MSE的计算结果，表明基于智能颗粒监测的动态响应数据建立改进的人工神经网络模型对于混合料的压实度具有较好的预测能力，同时也进一步证明通过智能颗粒获取的动态响应参数来评价混合料压实状态的可行性。

图 13 实测压实度与预测压实度对比 Fig. 13 Measured compactness v.s. predicted compactness

图选项

本研究重点为基于智能颗粒的冷再生混合料压实状态分析，并通过改进的人工神经网络构建相对压实度预估模型，主要结论如下。

(1) 建立了旋转压实过程中智能骨料感知参数与混合料相对压实度之间的关联性；采用Pearson相关系数定量表征了压实过程中智能骨料感知参数变化率与混合料的相对压实度变化率之间的相关性。由分析结果可知，通过智能骨料感知参数可对旋转压实过程混合料的压实状态做出有效评价。

(2) 开展了粗骨料含量、乳化沥青含量及黏度对压实过程中智能感知参数变化影响的研究，基于本研究提出的3个指标，定量分析混合料不同压实阶段对各材料参数变化的敏感性。在压实的第1阶段，粗骨料含量、沥青含量及黏度的变化均会对混合料的和易性造成较大型影响；而对于压实的第2~3阶段，混合料压实特性对粗骨料及沥青含量的变化较敏感，沥青黏度对该阶段混合料的压实特性影响较小。

(3) 通过旋转压实过程智能颗粒监测的动态响应参数，建立了基于改进的人工神经网络相对压实度预测模型。混合料相对压实度的预测值与实测值的拟合直线方差为0.93，并结合MAE与MSE的计算结果，这表明该模型对于预测混合料相对压实度的准确性，同时也进一步证明通过智能颗粒获取的动态响应参数来评价混合料压实状态的可行性。

(4) 除材料因素外，冷再生沥青混合料的压实状态受到外部荷载大小、荷载频率及温度等因素影响，下一步拟开展此类因素对混合料压实特性的影响研究。此外，如何通过智能骨料监测的动态响应表征道路结构性能的变化，建立智能骨料监测数据与结构状态的多尺度联系是下一步研究的重点。