粗集料间隙率VCRDRC影响因素灰熵法分析.pdf

第36卷,第5期
公略工程
Vol 36. No5
2011年10月
Highway Engineering
Oct.,2011
粗集料间隙率 VCR影响因素灰熵法分析
刘圣洁,郭建,李培薈
(长安大学公路学院,陕西西安710064)
摘要]粗集料间隙率VCRp&c是矿料结构稳定性及能否形成骨架的一个重要指标,当集料规格一定时,其与
各粒径集料的比例有关,本文基于灰嫡法,通过调整各粒径集料的含量,找出对 VCR ORCA影响显著性的粒径。分析结
果表明,9.5-13.2mm集料影响显著,4.75~9.5mm的集料影响次之,13.2~16mm的集料影响最小,可以为骨架
级配的优化设计提供科学依据。
关键词]粗集料;骨架;灰熵法; VCR
[中分类号]U416.03[文献标识码]A
[文章编号]1674-0610(2011)05-0137-03
Analysis on Factors Influencing VCR,gc Based on
Grey Correlation Entropy
LIU Shengjie, GUO Jian, LI Peilei
School of Highway, Chang'an University, Xi'an, Shanxi 710064, China)
I Abstract] VCR,ac is an important indicator to determine the structural stability of aggregates
when the Aggregate Specifications are certain, the Vcrpgc is determined by the proportions of the different
sizes. The influence of the proportions to the VCR,gc is studied thought the grey correlation entropy. The
result show that the main factor influencing VCR,gc is the Aggregate of the 9.5-13.2 mm, and the sec
ond factor is the Aggregate of the 9.5 13.2 mm, and the last factor is the Aggregate of the 13.2
16 mm. Base on the analyze, structural design can be optimized
I Key words] coarse aggregate; skeleton; grey correlation entropy; VCRPRC
沥青马蹄脂碎石(SMA)混合料是一种由沥青、减小,所以,在一定的容积内,集料间隙率越小,表示
纤维稳定剂、矿粉和少量的细集料组成的沥肯马蹄集料的骨架结构比较好,且发生千涉越小故粗集料
脂填充间断级配的粗集料骨架间隙而组成的沥青混间隙率 VCR是矿料结构稳定性及能否形成骨架
合料。与普通混合料相比,其突出特点是具有良好的一个重要指标。
的高温稳定性,这主要基于SMA所具有的骨架嵌挤
粗集料中各粒径组的比例不同会影响到集料颗
结构。SMA最重要的设计保证也是要确保粗集粒的接触方式和填充方式,进而影响到集料的骨架
料骨架嵌挤结构的形成。由于SMA的粗集料嵌挤嵌挤结构。本文通过对粗集料各粒径的比例调整,
主要是有石-石结构实现的,对于一般最大公称粒用粗集料间隙率VCRn评价集料骨架的稳定性,并
径大于13.2的SMA结构,粗集料主要是指4.75利用灰熵法分析粗集料中各粒径比例变化对粗集料
mm以上的集料。这部分集料形成捣实的松的骨间隙率 VCR的显著性影响。
架,骨架外的间隙占整个试件的百分比,称为粗集料
间隙率 VCR。按照粒子干涉理论和填充理论,为
灰熵分析法
了使集料形成骨架嵌挤结构和达到最大密度,前
灰熵分析是在灰关联分析方法上发展起来的,
级集料的空隙应有后一级集料填充,且填充颗粒粒由于现在灰色关联度模型的研究都是以各时点灰关
径不大于空隙尺寸,否则,不同颗粒之间会发生干联系数的逐点计算关联测度值的平均数作为灰色关
涉,而一旦发生干涉,集料骨架特性就会降低,密度联度,这就造成了局部点关联倾向和由于平均值的
收稿日期]2010-12-15
〔作者简介]刘圣清(1985-),男,河南商丘人,硕士研究生,研究方向为道路与工程。
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采用而导致信息的损失问题。而灰关联熵即是1.2灰嫡的提出
为了解决此问题而提出的,文献[2]中的也通过算
灰熵是离散序列均衡程度的测度,其值越大,说
例表明此种方法能够避免局部点的倾向和信息的缺明序列越均衡,信息不完全不确定的序列为灰内涵
失,有效的控制局部点关联系数对整个序列关联度序列,设灰内涵序列数列X=(x1,x2,…,x)要求
的影响。灰熵分析方法通过对灰色系统中各种因素Vi,x:=0且∑x1=1,则称函数
进行量化,从众多因素中提炼出影响系统的主要因
=-2x:1
素以及对各因素对系统的影响显著性排序。
为序列X的灰熵,;为属性的信息。利用灰熵法对
1.1灰嫡关联系数
灰色系统分析评价的基础是灰熵的熵增定理,即系
灰色关联分析的基本思想是根据比较序列曲线
统中任何趋于使序列x1,x2,…,x,均等的变动都会
和参考序列曲线之间的几何相似度来判断关联度,使熵增加。而当序列中所有的属性值x:相等时,灰
而灰色关联系数是指比较曲线与参考曲线的在各点
熵获得最大值Fmnx=Inno
的差值。
.3计算序列的灰嫡关联密度值
将被影响因素建立成参考序列X。=[X。(k),b
为了保证灰熵成立的条件即∑x;=1,需要对灰
1,2,…,n],影响因素建立成比较数列X;=[X
关联系数进行映射
(k),ん=1,2,…n;i=1,2,…,m]。由于各序列中
Map: R
数据的量纲不尽相同,且各数据数量级差别很大,为
了消除数据量纲及数量级对分析结果的影响,需要
P2(A)?-y(xo(6),を1(A)
对数据进行无量纲化处理,在众多无量纲化方法中,
2
(x0(b),x:(ん))
利用均值化方法处理的各指标数据构成的协方差矩
此映射称为灰关联系数的分布映射,映射值P
阵既可以反映原始数据中各指标変异程度上的差()称为分布的灰熵关联密度值。满足:P2(A)=0
异,也包含各指标相互影响程度差异的信息,故采用
均值化方法对数据进行无量纲处理,可得无量纲参
且∑P:(k)≥0。
考序列和无量纲比较序列如下
1.4计算序列的计算灰色关联熵和灰嫡关联度
=[xo(k),k=1,
比较序列x;的灰关联熵为:
其中xa(k)
X(ん)
(R;)
P: (k)Inp; (k)
x,=[x;(ん),b=1,2,…,n;=
有灰熵成立条件可知灰关联熵也是一种灰熵,
其中x(b)=(ん)
灰熵熵增定理对其也是适用的。
比较序列的灰熵关联度为
在灰熵分析法中,比较序列曲线和参考序列曲
A H(R,

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