高碾壓混凝土壩智能碾壓理論研究

劉東海，李丙揚，崔 博

(1．天津大學(xué)建筑工程學(xué)院，天津 300072;2．天津大學(xué)水利工程仿真與安全國家重點實驗室，天津 300072)

1 前言

高碾壓混凝土壩的施工質(zhì)量直接關(guān)系到大壩的運行安全，有效地控制壩體填筑碾壓質(zhì)量是保證大壩安全的關(guān)鍵。目前，碾壓混凝土壩主要是通過現(xiàn)場采樣檢測和監(jiān)理旁站觀測來控制混凝土壓實質(zhì)量和碾壓過程參數(shù)［1，2］。利用采樣檢測只能限于少數(shù)測點，不可能對大面積碾壓混凝土進(jìn)行全倉面的壓實質(zhì)量評價，而且這種方法是在碾壓后進(jìn)行，無法實時地控制碾壓質(zhì)量。同時，由于旁站監(jiān)理受人為因素干擾大，管理粗放，難以實現(xiàn)對碾壓遍數(shù)、行車速度、激振力和壓實厚度等碾壓過程參數(shù)的精準(zhǔn)控制。因此，有必要研究開發(fā)一種具有實時、連續(xù)、自動、智能、高精度等特點的碾壓混凝土壩碾壓質(zhì)量全倉面監(jiān)控的新手段、新方法，對碾壓過程進(jìn)行在線監(jiān)測和反饋控制，在碾壓過程中引導(dǎo)碾壓機(jī)自適應(yīng)調(diào)整自身工作參數(shù)到許可狀態(tài)，確保碾壓參數(shù)全過程達(dá)標(biāo)。這對于確保碾壓施工質(zhì)量，提高施工效率，實現(xiàn)碾壓混凝土壩工程建設(shè)精細(xì)化管理，具有重要的理論意義。

目前，國內(nèi)外尚無開展針對碾壓混凝土壩智能碾壓方面的研究。在國外，相關(guān)研究主要集中在道路施工碾壓智能控制方面，即所謂智能碾壓技術(shù)(intelligent compaction，IC)［3］。該方面研究主要涉及碾壓機(jī)智能碾壓裝置的開發(fā)，以及土料或瀝青混凝土路基壓實質(zhì)量實時監(jiān)測指標(biāo)的確定。如Caterpillar公司采用碾壓凈功率指標(biāo)(machine drive power，MDP)［4，5］、AMMANN 公司采用機(jī)測土體剛度K［B6，7］、Geodynamik公司采用碾壓振動加速度頻域分析指標(biāo)(compaction meter value，CMV)［8］等來表征路基的壓實特性。此外，Rinehart和Mooney指出總諧波失真(total harmonic distortation，THD)是評價土料壓實狀態(tài)的高敏感性指標(biāo)［9，10］?；谏鲜鲋笜?biāo)反映的路基壓實情況，可實現(xiàn)碾壓機(jī)工作性態(tài)如振動頻率、振幅等的自適應(yīng)調(diào)整。在國內(nèi)，相關(guān)研究主要集中在表征壓實效果的碾壓機(jī)壓實質(zhì)量裝置的開發(fā)上。如河北工業(yè)大學(xué)張潤利等通過監(jiān)測垂直方向的振動加速度來表征土層密實度，開發(fā)了振動壓實度計量儀［11］。居彩梅設(shè)計了一種振動壓路機(jī)的連續(xù)壓實度檢測儀［12］。長安大學(xué)武雅麗、馬學(xué)良、孫祖望等研究了基于能量平衡的振蕩壓路機(jī)壓實自動控制技術(shù)［13，14］。此外，黃聲享等針對混凝土面板堆石壩施工特點，開發(fā)了面板堆石壩填筑質(zhì)量的全球定位(global positioning system，GPS)實時監(jiān)控系統(tǒng)，實現(xiàn)了對碾壓遍數(shù)、行車速度、壓實厚度的監(jiān)控［15］。文章將在國內(nèi)外現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，深入研究高碾壓混凝土壩智能碾壓理論，包括高碾壓混凝土壩碾壓過程實時監(jiān)控、大壩壓實質(zhì)量全倉面實時評價以及基于實時壓實指標(biāo)的碾壓機(jī)自適應(yīng)控制的理論與方法。

2 高碾壓混凝土壩智能碾壓基本原理

2．1 概念

所謂碾壓混凝土壩智能碾壓是指在混凝土壩碾壓過程中，實時采集碾壓機(jī)械運行參數(shù)(如速度、碾輪振幅和頻率、加速度等)及壓實過程參數(shù)(碾壓遍數(shù)、鋪層厚度、振動狀態(tài)、行進(jìn)速度等)，采用適合于連續(xù)碾壓質(zhì)量控制要求的壓實質(zhì)量實時評估指標(biāo)值，動態(tài)監(jiān)測和評估大壩壓實效果(如壓實度)，并根據(jù)壩料壓實情況，自適應(yīng)地調(diào)整碾壓機(jī)械的運行特征(速度、頻率、振幅)，以及實現(xiàn)在線遠(yuǎn)程監(jiān)控和反饋指導(dǎo)施工。碾壓混凝土壩智能碾壓可以連續(xù)地提供對整個碾壓區(qū)域的壓實效果評估，指導(dǎo)薄弱環(huán)節(jié)修補，有效避免超壓，使碾壓質(zhì)量始終處于受控狀態(tài)。高碾壓混凝土壩智能碾壓過程如圖1所示，包括碾壓過程實時監(jiān)控、碾壓質(zhì)量實時評估、碾壓機(jī)自適應(yīng)控制。

圖1 高碾壓混凝土(RCC)壩智能碾壓過程Fig．1 Process of intelligent compaction of high roller compacted concrete(RCC)dam

2．2 高碾壓混凝土壩碾壓過程實時監(jiān)控原理

利用開發(fā)的碾壓混凝土壩填筑碾壓質(zhì)量實時監(jiān)控系統(tǒng)，實時自動采集碾壓混凝土壩填筑碾壓的過程參數(shù)。該系統(tǒng)由GPS基準(zhǔn)站、碾壓機(jī)械監(jiān)測終端、總控中心、現(xiàn)場分控站和現(xiàn)場個人數(shù)字助理(personal digital assistant，PDA)終端等部分組成［16，17］，碾壓混凝土壩填筑碾壓過程實時監(jiān)控流程具體如下:

1)通過安裝在碾壓機(jī)械上的監(jiān)測終端，實時采集碾壓機(jī)械的動態(tài)坐標(biāo)(經(jīng)GPS基準(zhǔn)站差分，精度可提高至厘米級)和激振力輸出狀態(tài)。

2)實時計算碾壓機(jī)速度，分析判斷碾壓機(jī)的行車速度、激振力輸出是否超標(biāo)，并可通過PDA發(fā)出相應(yīng)報警。

3)同時，現(xiàn)場分控站和總控中心的監(jiān)控終端實時進(jìn)行壩面碾壓質(zhì)量參數(shù)(含行車軌跡、碾壓遍數(shù)、壓實高程和壓實厚度)及智能監(jiān)控指標(biāo)壓實值(compaction value，CV)的實時計算和分析，并根據(jù)偏差，發(fā)出報警，指導(dǎo)相關(guān)人員做出現(xiàn)場反饋與控制措施。

4)將施工倉面任意位置上監(jiān)測到的碾壓機(jī)行車速度、激振力、碾壓遍數(shù)、壓實厚度以及實時反映壓實效果的智能監(jiān)控指標(biāo)——壓實值保存至數(shù)據(jù)庫，以供后續(xù)全倉面質(zhì)量評估應(yīng)用。

2．3 碾壓機(jī)自適應(yīng)控制原理

碾壓機(jī)的工作性態(tài)參數(shù)、速度、激振力頻率和振幅大小直接決定了碾壓機(jī)對壩料的壓實作用。已有研究表明，當(dāng)壩料處于松軟狀態(tài)時，加大振動振幅，可以壓實壩料;當(dāng)壩料壓實到一定程度時，若繼續(xù)加大振動振幅，有可能超壓，反而破壞已被壓實的壩料，影響壓實效果［18］。所以，需要針對碾壓過程中壩料實際壓實情況，實時調(diào)整碾壓機(jī)的速度、激振力頻率、振幅等工作參數(shù)。碾壓機(jī)自適應(yīng)控制的原理如圖2所示，具體步驟如下:

1)實時監(jiān)控碾壓機(jī)工作參數(shù)輸出(如t時刻的速度vt、頻率Ft、振幅At等)，并通過安裝在碾壓機(jī)振動輪上的加速度傳感器實時自動監(jiān)測振動輪加速度at，并對監(jiān)測參數(shù)實時解譯，如對加速度信號進(jìn)行諧波響應(yīng)分析，獲得加速度頻域波譜圖。

2)根據(jù)實時獲取的監(jiān)測參數(shù)，可計算得到壓實質(zhì)量的監(jiān)控指標(biāo)值，如加速度頻域波譜圖，實時獲取智能監(jiān)控指標(biāo)——壓實值CV;同時，實時采集碾壓混凝土的VC值、含氣量Gs，結(jié)合壓實值，可實時計算碾壓機(jī)當(dāng)前位置當(dāng)前時刻t下的壓實質(zhì)量(如壓實度Zt)。

3)根據(jù)設(shè)定的壓實質(zhì)量控制準(zhǔn)則，混凝土壓實度Zt≥Z0，實時判斷壓實質(zhì)量是否達(dá)標(biāo)。如果不達(dá)標(biāo)，則引導(dǎo)碾壓機(jī)減小行進(jìn)速度，加大振動振幅，減小頻率;如果達(dá)標(biāo)，則碾壓機(jī)自動調(diào)整工作性態(tài)參數(shù)，減小振動振幅，增大頻率，以防止過度超壓，造成大顆粒壩料破碎，表層翻松。

4)將需調(diào)整的參數(shù)實時地反饋給碾壓機(jī)，碾壓機(jī)自適應(yīng)做出調(diào)整。

圖2 碾壓機(jī)自適應(yīng)控制原理Fig．2 Schematic diagram of adaptive control principle of compactor

3 碾壓質(zhì)量全倉面實時評估理論

3．1 實時壓實指標(biāo)分析

目前道路施工中碾壓質(zhì)量實時監(jiān)控指標(biāo)常見的有 Ammann 公司的土體剛度指標(biāo) KB(MN/m)［6，7］、美國Caterpillar公司采用的實時表征碾壓土體密實狀況的壓實指標(biāo) CMV［8］、以及 Rinehart和 Mooney提出的用于評價土料壓實狀態(tài)的高敏感性指標(biāo)總諧波失真［9，10］等，具體如下:

3．1．1 土體剛度指標(biāo)(KB)

Ammann公司的壓實專家系統(tǒng)(Ammann compaction expert，ACE)是一個應(yīng)用于振動碾壓機(jī)的電子監(jiān)測與控制系統(tǒng)，它可以根據(jù)土體剛度自動地調(diào)節(jié)碾壓機(jī)的振幅和頻率以適應(yīng)壓實土體特性變化。ACE智能碾壓監(jiān)控系統(tǒng)是基于振動輪—土層相互作用模型［6，7］。土體剛度(KB)計算如下:

式(1)中，md為振動輪質(zhì)量;mf為輪架質(zhì)量;ud為振動輪垂直方向的位移;u¨d為振動輪垂直方向加速度;mu為偏心質(zhì)量;ru為偏心距離;Ω=2f，f為旋轉(zhuǎn)軸頻率;g為重力加速度。壓實指標(biāo)KB可以實時反映碾壓土體壓實質(zhì)量，KB越小，表示土體越松軟，土體的密實度(或干密度)越小;反之，KB越大，表示土體越堅硬，土體的密實度(或干密度)也越大。

3．1．2 總諧波失真(THD)

Rinehart和Mooney指出總諧波失真是評價土料壓實狀態(tài)的高敏感性指標(biāo)［9，10］，它實際上是碾輪加速度n次諧波分量振幅的均方根與基波振幅的比值，可定義如下:

式(2)中，A1為加速度頻譜中的基頻振幅;An為加速度頻譜中的n次諧波分量振幅。THD值越小，土層越松軟，壓實度越小;反之，THD值越大，土層越堅硬，壓實度越大，即越堅硬的土層上，碾輪加速度的諧波分量越多。

3．1．3 壓實密度值(CMV)

美國的Caterpillar公司采用壓實密度值實時表征碾壓土體密實狀況［8］，原理是在振動輪上安裝加速度傳感器，通過分析振動碾壓過程中加速度的諧波響應(yīng)來實時反映土體壓實狀況，把加速度的二次諧波振幅(A1)與基波振幅(A0)的比值作為反映土體壓實情況的指標(biāo)，其計算公式如下:

式(3)中，A0為加速頻域波譜中的基波振幅;A1為加速頻域波譜中的二次諧波振幅;C為常數(shù)。

研究表明，隨著碾壓遍數(shù)的增加，碾壓混凝土的壓實度逐漸增大，同時，振動輪的加速度信號畸變程度也越厲害，諧波的畸變信號越嚴(yán)重，諧波分量也越多，壓實密度值也越大。因此，可用壓實密度值作為實時反映碾壓混凝土壩壓實效果的智能監(jiān)控指標(biāo)。

3．2 碾壓混凝土壩壓實度全倉面實時評價方法

3．2．1 壓實質(zhì)量估計模型

上述實時壓實指標(biāo)，無論是KB，壓實密度值還是總諧波失真都沒有考慮壓實料的性質(zhì)參數(shù)，在不同的壩料性質(zhì)參數(shù)下，不同壓實效果可能會有相同的壓實指標(biāo)值。同時，為反映規(guī)范所要求的對碾壓過程參數(shù)進(jìn)行實時監(jiān)控的要求，文章結(jié)合碾壓混凝土壩實時監(jiān)控的碾壓參數(shù)、混凝土性質(zhì)參數(shù)和實時壓實指標(biāo)來表征壩料的壓實質(zhì)量(如壓實度)，即以實時監(jiān)控系統(tǒng)所實時采集的碾壓遍數(shù)(n)、鋪層厚度(h)、碾壓速度(v)、激振力(J)，碾壓混凝土Vc值和含氣量Gs以及壓實值CV(CV可以是上文中的壩料剛度指標(biāo)KB、CMV或THD)為自變量，建立自J=mrω2cos(ωt)，其中，ω =2f，ω為振動輪角速度;m為偏心質(zhì)量;r為偏心距;f為碾壓機(jī)的振動頻率，上述參數(shù)均可通過感應(yīng)器或機(jī)械性能參數(shù)直接獲取。

碾壓施工倉面上混凝土的Vc值和含氣量Gs可以采用該倉面檢測的平均值表示，通過現(xiàn)場PDA實時采集獲得。

2)多元回歸模型建立和檢驗。根據(jù)實測的倉面上檢測點的壓實度Z和對應(yīng)的自變量樣本，通過回歸分析，建立如下模型:

并采用F檢驗法對模型進(jìn)行顯著性檢驗，包括回歸方程和回歸系數(shù)的檢驗。

3．2．2 碾壓質(zhì)量全倉面空間評價方法

基于多元非線性回歸模型和Kriging插值方法，可估算整個倉面的壓實度分布。碾壓混凝土壩全倉面碾壓質(zhì)量評估流程如圖3所示，具體如下:

1)根據(jù)倉面檢測的壓實度Z、碾壓混凝土的Vc值和含氣量Gs，以及根據(jù)實時監(jiān)控處理得到的對應(yīng)網(wǎng)格上的碾壓遍數(shù)(n)、壓實厚度(h)、碾壓速度(v)、激振力大小(J)及實時監(jiān)控指標(biāo)壓實值CV，構(gòu)建樣本數(shù)據(jù)。

2)根據(jù)樣本數(shù)據(jù)，采用多元非線性回歸方法，建立壓實度和Vc值、含氣量Gs，以及根據(jù)實時監(jiān)控處理得到的對應(yīng)的n、h、v、J、CV的函數(shù)關(guān)系，如式(4)所示，并進(jìn)行檢驗。

3)由式(4)根據(jù)全施工倉面網(wǎng)格點上獲取的VC值和含氣量Gs，以及根據(jù)實時監(jiān)控處理得到的對應(yīng)變量與壓實度(Z)的多元回歸方程，以實現(xiàn)對碾壓混凝土壩壓實質(zhì)量的估計。

1)模型參數(shù)的確定。為進(jìn)行碾壓施工倉面壓實質(zhì)量評估，把整個施工倉面劃分成足夠小的網(wǎng)格。采用實時監(jiān)控系統(tǒng)采集到的碾壓信息，對每個網(wǎng)格的碾壓參數(shù)確定如下:a．壓實值(CV):通過在振動輪上安裝加速度傳感器，實時檢測振動輪加速度，并進(jìn)行加速度信號諧波響應(yīng)分析，然后利用碾壓混凝土壩智能控制裝置即車載式壓實度計實時獲取CV值;b．碾壓機(jī)行進(jìn)速度(v):采用多次通過時該點的平均值;c．碾壓遍數(shù)(n):采用壓實機(jī)械通過某網(wǎng)格的總次數(shù);d．壓實厚度(h):取網(wǎng)格的平均壓實厚度;e．激振力大小(J):碾壓機(jī)振動輪輪軸上裝有偏心質(zhì)量塊，在碾壓過程中，可以產(chǎn)生一定頻率和振幅的運動，從而將壩料碾壓密實。激振力大小n、h、v、J、CV參數(shù)，計算得到各網(wǎng)格點處的壓實度值。

4)對離散網(wǎng)格的壓實度數(shù)據(jù)進(jìn)行Kriging插值［19］，得到全倉面任意點上的壓實度。

5)根據(jù)插值結(jié)果和式(5)計算全倉面的壓實度合格率(R):

式(5)中，S1為壓實度滿足控制標(biāo)準(zhǔn)的倉面面積;S為全倉面的面積。

圖3 全倉面碾壓質(zhì)量評估流程Fig．3 Assessment process of compaction quality of the entire work area

4 工程應(yīng)用

文章研究的部分成果已在雅礱江官地碾壓混凝土壩(最大壩高168 m)和金沙江龍開口碾壓混凝土壩(最大壩高119 m)得到初步應(yīng)用。利用研制的大壩碾壓混凝土施工質(zhì)量實時監(jiān)控系統(tǒng)，實時監(jiān)控碾壓機(jī)的運行速度、振動狀態(tài)、碾壓遍數(shù)和壓實厚度，確保這些碾壓參數(shù)始終處于受控狀態(tài)。圖4為龍開口水電站大壩澆筑碾壓質(zhì)量實時監(jiān)控系統(tǒng)的界面。

圖4 碾壓混凝土壩碾壓質(zhì)量實時監(jiān)控系統(tǒng)界面Fig．4 User interface of real-time compaction monitoring system of RCC dam

由于壓實質(zhì)量實時檢測裝置即車載式壓實度計正在完善中，實時反映壓實效果的智能碾壓監(jiān)控指標(biāo)壓實值CV還不能獲取，故無法進(jìn)行碾壓混凝土壩全倉面壓實質(zhì)量評估;此外，碾壓機(jī)自適應(yīng)控制裝置等尚在進(jìn)一步研制中。

5 結(jié)語

為實現(xiàn)高碾壓混凝土壩碾壓質(zhì)量的實時、精細(xì)、自動和智能控制，深入研究了高碾壓混凝土壩智能碾壓理論，包括壩料碾壓過程實時監(jiān)控、碾壓質(zhì)量實時評估以及基于實時壓實指標(biāo)的碾壓機(jī)自適應(yīng)控制的理論與方法，給出了高碾壓混凝土壩智能碾壓的概念及實現(xiàn)過程，提出了實時監(jiān)控和智能反饋控制的原理，在實時壓實指標(biāo)分析的基礎(chǔ)上，建立了基于實時監(jiān)控指標(biāo)的壓實質(zhì)量回歸模型，提出了碾壓混凝土壩壓實度全倉面實時評價方法。該研究成果實現(xiàn)了高碾壓混凝土壩施工過程中碾壓機(jī)工作性態(tài)的自適應(yīng)調(diào)整，確保了碾壓機(jī)速度、振動狀態(tài)、頻率及振幅全過程達(dá)標(biāo)，以及確保碾壓遍數(shù)、壓實厚度、激振力等碾壓參數(shù)始終受控，可有效提高施工質(zhì)量和提高施工效率，可為碾壓混凝土壩建設(shè)質(zhì)量控制提供一條新的途徑。部分研究成果的工程應(yīng)用初步表明了文章理論方法的有效性。下一步，將進(jìn)一步研發(fā)壓實質(zhì)量實時檢測裝置和碾壓機(jī)自適應(yīng)控制裝置，以實現(xiàn)高碾壓混凝土壩智能碾壓與全過程實時控制。

［1］中華人民共和國國家經(jīng)濟(jì)貿(mào)易委員會．DL/T 5112－2000水工碾壓混凝土壩施工規(guī)范［S］．鄭州:鄭州大學(xué)出版社，2000．

［2］徐玉杰．碾壓混凝土壩施工技術(shù)與質(zhì)量控制［M］．鄭州:黃河水利出版社，2008．

［3］Carlos Zambrano，Vincent Drnevich，Philippe Bourdeau．Advanced compaction quality control［R］．U．S．Indiana:School of Civil Engineering，Purdue University，2006．

［4］Bekker M G．Introduction to Terrain－Vehicle Systems［M］．Ann Arbor:The University of Michigan Press，1969．

［5］Komandi G．An evaluation of the concept of rolling resistance［J］．Journal of Terramechanics，1999，36(3):159 －166．

［6］Kaufmann K，Anderegg R．3D-construction applications III:GPS-based compaction technology［C］//Proceedings of the 1st International Conference on Machine Control＆ Guidance．ETH Zurich，Swiss:2008，1－10．

［7］Anderegg R，Kaufmann K I．Compaction with vibratory rollers［J］．Journal of Transportation Research Board，2004，1868:124－134．

［8］Sandstrom A，Pettersson J C．Intelligent systems for QA/QC in soil compaction［C］//Proceedings of the 83rd Annual Transportation Research Board Meeting．Washington D C，2004:1－17．

［9］Mooney M A，Rinehart R V．Field monitoring of roller vibration during compaction of subgrade soil［J］．Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering，2007，133(3):257 －265．

［10］Mooney M A，Rinehart R V．Instrumentation of a roller compactor to monitor vibration behavior during earthwork compaction［J］．Journal of Automation in Construction，2007，17(2):144 －150．

［11］張潤利，張俊杰，李熙山．振動壓路機(jī)壓實度連續(xù)檢測儀［J］．工程機(jī)械，2000，32(8):4－6．

［12］居彩梅．車載式壓實度檢測儀［D］．西安:長安大學(xué)，2001．

［13］武雅麗，王 鵲，衛(wèi)雪莉．振蕩壓實度計的試驗與研究［J］．中國公路學(xué)報，1998，11(4):121 －126．

［14］馬學(xué)良，孫祖望，楊東來．振蕩壓路機(jī)智能化控制策略的研究［J］．中國工程機(jī)械學(xué)報，2008，6(3):299－305．

［15］黃聲享，劉經(jīng)南．GPS實時監(jiān)控系統(tǒng)及其在堆石壩施工中的初步應(yīng)用［J］．武漢大學(xué)學(xué)報，2005，30(9):813 －816．

［16］Zhong Denghua，Cui Bo，Liu Donghai．Theoretical research on construction quality real-time monitoring and system integration of core rock-fill dam［J］．Science in China(Series E:Technological Sciences)，2009，52(11):3406－3412．

［17］Zhong Denghua，Liu Donghai，Cui Bo．Real-time compaction quality monitoring of high core rockfill dam［J］．Science in China(Series E:Technological Sciences)，2011，54(7):1906 －1913．

［18］Petersen D，Siekmeier J，Nelson C，et al．Intelligent soil compaction-technology，results and a roadmap toward widespread use［J］．Journal of the Transportation Research Board，2006，1975:81－88．

［19］Cressie N．Statistics for Spatial Data［M］．New York:Wiley，1993．