智能骨料与离散元协同监测沥青混合料车辙演化机理研究

《Powder Technology》：Monitoring methods and micro-scale evolution mechanisms of rutting in asphalt mixtures: Smart aggregates and DEM

本文系统介绍了智能骨料（SA）传感器在沥青路面车辙多源监测中的应用，结合离散元法（DEM）揭示了SA与混合料颗粒间的跨尺度接触机制。研究提出可靠性指数（RI）量化车辙深度演化，通过DEM模拟阐明了微观接触行为对宏观车辙发展的调控作用，为路面性能管理提供了新的监测方法与理论依据。

　　

智能骨料传感器特性

SA监测系统由三部分组成：智能骨料（SA）传感器、无线接收器和主机（图1a）。SA传感器集成了陀螺仪、加速度计、温度计和应力计，可实时获取多源信息。采集的数据通过内置蓝牙模块无线传输至主机进行分析处理。传感与通信模块均由高密度电池供电。

离散元模拟设置

为探究沥青混合料中颗粒接触机制对SA传感器读数及其微观力学行为的影响，本研究采用EDEM?软件包模拟了相应的试件成型与车辙试验。重点分析了SA传感器在试件成型和车辙过程中的接触力与接触数（NC）变化，以及沥青混合料内力链和颗粒旋转动能的演化规律。

试件成型过程中微观指标演化

图10和图11分别展示了SA传感器在上下层沥青混合料压实过程中的监测结果。压实初期，骨料位移和旋转较为显著，导致骨架结构重组，表现为SA_1传感器记录的法向接触力较小，且旋转角呈现明显的多峰高频振荡（如图示）。随着压实进行，颗粒间嵌挤增强，接触力逐步增大并趋于稳定，旋转波动幅度减小，表明骨架结构逐渐密实化。

结论

通过双层沥青混合料车辙试验，分析了不同位置SA传感器的法向力与相对旋转演化特征。基于SA传感器多源监测信息提出的可靠性指数（RI）可有效表征车辙演化过程。研究从多尺度角度揭示了车辙演化过程中宏观与微观参数的变化规律，建立了微观感知结果与宏观车辙行为的关联机制。