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基于抗滑降噪性能的沥青路面表面构造评价指标
  • ISSN号:1008-973X
  • 期刊名称:《浙江大学学报:工学版》
  • 时间:0
  • 分类:U416[交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构:[1]西南交通大学土木学院,四川成都610031, [2]西南交通大学高速铁路线路工程教育部重点实验室,四川成都610031, [3]长安大学公路学院,陕西西安710064, [4]长安大学特殊地区公路工程教育部重点实验室,陕西西安710064
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51578076,5178467,51408287);国家自科学基金青年基金资助项目(2682016CX009); 中央高校基本科研业务费科技创新资助项目(2682016CX009); 中央高校基本科研业务专项费“特殊地区公路工程教育部重点实验室”开放基金项目(310821171103)
中文摘要:

为了揭示沥青混合料表面构造对路面抗滑降噪性能的影响机理,运用频谱分析法计算得到各级倍频程中心频率对应波长处的沥青混合料(HMA)表面构造水平;通过室内试验(二维表面构造测试法(2D-ITAM),动态旋转摩擦系数测试仪法(DFT)及室内轮胎加速下滚噪声测试法),分析表面构造水平及分布特性表征指标和沥青混合料表面摩擦系数及轮胎/路面噪声水平之间的相关关系.结果表明:表面构造特征波水平可以表征沥青混合料表面宏观构造和短波段大构造水平及分布特性;且与安装有ABS防抱死系统车辆在沥青混合料表面行驶时的抗滑性能之间有良好的相关性,与轮胎/路面噪声水平之间具有一定的相关性.

英文摘要:

Abstract: In order to reveal the influencing mechanism of hot mixed asphalt-mixture (HMA) surface texture on skid-resistance and noise reduction performance of asphalt pavement, spectral analysis method was used to obtain the level of HMA surface texture corresponding to each wavelength of central frequency in Octave. The relationship between indices of level and distribution of HMA surface texture and coefficient of friction, tire/pavement noise were analyzed by indoor experiments using two-dimension image texture analysis method (2D-ITAM), dynamic friction tester (DFT), and indoor tester of tire/pavement noise with an accelerated down-rolling tire. Results show that the level of characteristic wavelength can represent the level and distribution of macro-texture and mega-texture in short wave band. There are very well correlations between the level of characteristic wavelength and the coefficient of friction of vehicles with ABS system, tire/pavement noise of asphalt pavement.

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期刊信息
  • 《浙江大学学报:工学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:浙江大学
  • 主编:岑可法
  • 地址:杭州市浙大路38号
  • 邮编:310027
  • 邮箱:xbgkb@zju.edu.cn
  • 电话:0571-87952273
  • 国际标准刊号:ISSN:1008-973X
  • 国内统一刊号:ISSN:33-1245/T
  • 邮发代号:32-40
  • 获奖情况:
  • 2000年获浙江省科技期刊质量评比二等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:21198