公路路基路面回弹弯沉检测方法研究

引言

公路路基路面的承载性能与道路服务周期、行车安全性密切相关。回弹弯沉作为反映路基路面结构在交通荷载作用下变形特征的核心参数，其检测结果对路面结构强度评估及养护决策具有重要参考价值。随着公路建设智能化发展趋势的推进，自动化检测技术不断创新应用，为提升检测工作质量与效率提供了新的解决方案。本文结合工程实践经验，对回弹弯沉检测技术的关键要点与实际应用展开探讨，指在为公路工程质量控制工作提供有益参考。

1 回弹弯沉检测法的基本原理

回弹弯沉通常被理解为，在标准轴载作用下路基路面所产生的瞬时垂直变形，其中卸载后可恢复的部分即为回弹弯沉值。一般而言，弯沉值大小与路基路面承载能力存在关联，较大的弯沉值可能意味着承载能力相对薄弱，存在产生车辙、裂缝等病害的潜在风险；而较小的弯沉值在一定程度上表明承载能力较强，结构稳定性表现较好。相关研究表明，沥青路面温度每波动 1^∘C ，可能导致弯沉值出现 1%-2% 的偏差；当路基处于过湿状态时，弯沉值或有超过 30% 的增大趋势。

2 回弹弯沉检测的实际操作要点

2.1 检测前的准备工作

实际检测效果与前期准备密切相关，需重点把控以下环节：

2.1.1 设备校准与选型

检测前需按规范对设备进行校准：贝克曼梁需检查杠杆比（误差 ⩽1 % ）、百分表精度（分辨率 0.01mm ）；FWD 需校准落锤重量（偏差 ⩽1% ）、传感器线性度（误差 ⩽2% ）。设备选型需结合工程需求：基层施工阶段宜用贝克曼梁法（精度高）；高速公路验收宜用 FWD（效率与精度兼顾）。

2.1.2 检测路段划分与点位布设

按“随机抽样”原则划分检测路段，每公里至少设 20 个检测点，避开井盖、伸缩缝等特殊部位（距离 ⩾1m ）。路基检测需在碾压完成后、基层施工前进行；基层路面检测需在面层养护期满后（水稳路面 ⩾7d ，水泥路面 ≥28d ）开展。某市政主干道道路检测中，因未避开检查井，导致 3 个检测点弯沉值异常（偏差 >20% ），需重新检测。

2.1.3 环境参数采集

记录检测时的气温、路表面温度。当沥青面层厚度大于 50mm 时、路面温度超出 20%±2 ℃范围时，需进行温度修正。

2.2 现场检测操作规范

不同检测方法的操作流程各有特点，在实际应用中，建议参照相关标准规范开展工作：

2.2.1 贝克曼梁法操作步骤

① 可将 5.4m 贝克曼梁支点设置在检测点一侧，测头置于轮隙中心前方30-50mm 处； ② 驾驶标准车缓慢行驶至检测点，尽量使后轮中心与测点对齐； ③ 待百分表数值稳定后进行读数（初始读数），车辆驶离后再次读取回弹终读数，弯沉值计算方式为（初始读数-回弹终读数） × 杠杆比（2）。在操作过程中，建议等待约 30s，待百分表指针稳定后再进行读数操作。

2.2.2 FWD 操作要点

① 通常可将落锤高度调整至合适位置以设定产生（ 50±2.5 ）kN 的冲击荷载，并确保传感器阵列对准轮迹带； ② 触发落锤后，及时采集弯沉盆数据，其中包含最大弯沉值及不同半径处的弯沉值； ③ 对每个检测点重复测试不少于 3 次检测，舍去首次测值，计算后几次测值的平均值作为该点的弯沉值作为检测结果；若差值超出该范围，可考虑重新检测。例如，在某高速公路检测项目中，由于落锤高度波动，同一测点两次弯沉值偏差达8% ，后经设备校准并重新检测，获得了较为理想的检测数据。

3 回弹弯沉检测法的应用局限与改进建议

3.1 当前应用中存在的问题

3.1.1 效率与精度的平衡挑战

贝克曼梁法在检测精度方面表现出色，但在检测效率上存在一定局限性，难以充分满足市政快速路、高速公路等大规模检测的时效性需求；FWD 检测技术虽然具备较高的检测效率，但其设备购置及使用成本相对较高，在中小规模检测项目中的应用受到一定限制，根据 2023 年行业调研数据，

其设备普及率约为 30% 。

3.1.2 环境因素修正模型的优化空间

当前的温度修正公式在常规沥青路面检测中能够取得较好的应用效果，但对于橡胶沥青、超薄罩面等新型路面结构，其修正结果与实际情况存在一定偏差，偏差幅度可达 5%-8% ；在季节因素修正方面，尚未建立完善的区域化参数体系，难以充分体现南方多雨地区与北方干旱地区的环境差异对检测结果的影响。

3.1.3 数据稳定性提升需求

贝克曼梁检测过程中可能出现支点沉降等人为操作因素，以及 FWD检测时车辆行驶不平稳导致的冲击荷载波动等情况，这些因素均可能对检测数据的稳定性产生影响，导致同一测点多次检测结果存在一定差异，偏差幅度可达 10‰ 。

3.2 技术改进建议

3.2.1 智能化检测设备研发探索

可尝试推广“无人驾驶 + 自动弯沉仪”的组合应用模式，以此推动检测流程的自动化进程，从而降低人为因素的干扰；研发成本可控（控制在 100 万元以内）的便携式 FWD 设备，有助于提升其在中小规模项目中的应用范围。据了解，某省交通科研所研制的智能弯沉车，单日检测量可达 1000点，数据离散程度也控制在 5% 以内。

3.2.2 修正模型优化方向

建议依托大数据分析，构建“材料类型-环境参数-弯沉修正”的数据库体系。在实际应用中，不同类型的筑路材料（如沥青混凝土、水泥稳定碎石等）对弯沉值的影响差异显著，而环境参数中的温度、湿度、冻融循环次数等因素，也会导致路基路面的力学性能发生变化。通过对海量数据的深度挖掘，制定科学合理的区域化修正系数，提高检测结果的准确性和适用性。

同时，尝试引入机器学习算法，对异常数据进行智能识别和修正。在实际检测过程中，路面井盖、地下管线等设施会对弯沉检测结果产生较大干扰，传统人工筛查方法效率低且易遗漏。可利用深度学习算法（如卷积神经网络 CNN）对检测数据进行特征提取和模式识别，自动识别并剔除受井盖等因素影响的异常数据；结合时间序列分析算法（如 LSTM），对连续检测数据进行趋势分析，实时修正因环境变化和设备误差导致的数据偏差，从而大幅提升检测数据的可靠性。

3.2.3 检测标准体系完善思路

考虑对现有规范进行系统性修订，构建动态更新机制。一方面，将新型路面检测方法，特别是《再生沥青路面弯沉检测规程》纳入国家标准体系，细化再生材料特性参数与弯沉值的关联指标，明确不同再生比例混合料的弯沉控制标准；另一方面，针对"不合格路段"制定标准化处理流程：当实测弯沉值超过设计阈值时，通过基于贝叶斯理论的承载力反算模型，综合考虑土基模量、路面结构层参数等因素，精确计算补强层厚度，并配套制定分层补强施工工艺规范，形成从检测评估到修复治理的闭环管理体系。

结束语

回弹弯沉检测法作为公路路基路面承载能力评估领域较为成熟的技术手段，检测方法在不同工程阶段展现出一定的应用特性。在实际工程应用过程中，可依据检测精度要求、成本预算等因素综合考量，选取更为适宜的检测方法，并注重对操作流程及环境修正环节的把控。从工程实践案例反馈来看，规范实施检测流程，其数据误差或可控制在 5% 以内，进而为施工验收及养护决策提供具有一定参考价值的数据支撑。

参考文献

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