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    基于熵權(quán)-TOPSIS高模量瀝青路用路用性能綜合評價(jià)

    2021-09-10 06:32:18李新鵬趙文婧
    交通科技與管理 2021年12期
    關(guān)鍵詞:熵權(quán)法

    李新鵬 趙文婧

    摘 要:為定量分析高模量瀝青最佳改性劑摻量,為選擇高模量瀝青提供一定參考。本文旨從綜合高模量瀝青路用性能的角度出發(fā),通過熵權(quán)法定量計(jì)算得到了混合料抗高溫、抗低溫、抗水損、抗力性能在綜合系統(tǒng)中各自所占的權(quán)重;再通過TOPSIS法建立綜合評價(jià)模型,得到各摻量改性劑的優(yōu)劣值,優(yōu)劣值結(jié)果如果顯示越大的則表明瀝青混合料的綜合性能越優(yōu)異。結(jié)果表明本模型可以為綜合選擇高模量瀝青提供一定參考。同時(shí)該模型還有其他拓展的空間,如若將成本等其他相關(guān)因素考慮進(jìn)該模型中,也可以應(yīng)用于級配、集料等因素的確定。

    關(guān)鍵詞:綜合路用性能;熵權(quán)法;TOPSIS;高模量瀝青

    1 研究意義

    隨著時(shí)代的發(fā)展進(jìn)步,我國交通建設(shè)也日益趨于強(qiáng)大,在發(fā)展過程中,我國的公路里程在日益增加,這使得對一般建設(shè)公路所需的主要材料——瀝青的性能和各項(xiàng)指標(biāo)等需求也越來越高。但近年來,交通壓力的增加使得瀝青路面損壞嚴(yán)重,嚴(yán)重?fù)p害的路面的使用壽命。施工建設(shè)需求的方面越來越廣泛但更為嚴(yán)謹(jǐn),這就要求研發(fā)出一款性能更為優(yōu)越的瀝青混合料,這也就使得高模量瀝青憑借其強(qiáng)勁的路用性能進(jìn)入了國內(nèi)研究者的視野。

    相比于普通瀝青,高模量瀝青抗車轍、抗水損、抗低溫開裂等能力更加優(yōu)秀。但是高模量瀝青改性劑的摻量并不唯一,不同摻量改性劑對混合料的各性能的提升也不一樣。本文從高模量瀝青綜合性能的角度出發(fā),建立熵權(quán)-TOPSIS模型,找到最佳綜合性能下的改性劑摻量。

    2 指標(biāo)賦權(quán)

    截至目前為止已有許多計(jì)算綜合評價(jià)指標(biāo)權(quán)重的方法,如“層次分析法”(AHP)、“主成分法”、“熵權(quán)法”等。AHP是根據(jù)相關(guān)專家根據(jù)自身對專業(yè)的認(rèn)識,對相應(yīng)的指標(biāo)之間的重要程度進(jìn)行打分,得分越高則該指標(biāo)權(quán)重越大,主觀性強(qiáng),容易產(chǎn)生較大誤差。主成分法則通過信息濃縮對指標(biāo)進(jìn)行二次分類,減少指標(biāo)個(gè)數(shù),一般適用于指標(biāo)較多的情況。而熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)方法,其借鑒了信息熵思想,通過計(jì)算指標(biāo)的信息熵,根據(jù)各個(gè)指標(biāo)標(biāo)志值的差異程度來進(jìn)行賦權(quán),從而得出各個(gè)指標(biāo)相應(yīng)的權(quán)重。本文用到了高溫穩(wěn)定性、水穩(wěn)定性、低溫穩(wěn)定性與力學(xué)性能四個(gè)指標(biāo),指標(biāo)數(shù)目較少,因此選用熵權(quán)法對指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)。

    2.1 原數(shù)據(jù)處理

    本文參考文獻(xiàn)[1]實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),并根據(jù)數(shù)據(jù)構(gòu)造出一個(gè)的原始數(shù)據(jù)矩陣,其中為不同摻量的PR-M改性劑,為對應(yīng)的四個(gè)指標(biāo)。本文采用極小型指標(biāo)(負(fù)向指標(biāo))來評價(jià)高溫穩(wěn)定性。其余指標(biāo)均為極大型指標(biāo)(正向指標(biāo)),故需分別按照以下公式進(jìn)行歸一化處理,得到歸一化后的指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣。在此,為避免求熵?zé)o意義,本文對處理后數(shù)據(jù)為0的值改為0.01。

    其中公式(1)適用于極大型指標(biāo),公式(2)適用于極小型指標(biāo)。

    2.2 計(jì)算比重

    分別計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)在各樣本所占的比重,即指標(biāo)在第個(gè)樣本中所占的比重,得到數(shù)據(jù)的指標(biāo)占比矩陣。

    (3)

    2.3 計(jì)算指標(biāo)的熵與差異度

    熵權(quán)法的賦權(quán)是根據(jù)各指標(biāo)的差異度進(jìn)行的,差異度的值會直接影響各指標(biāo)權(quán)重大小,因此在得到指標(biāo)占比矩陣后需要計(jì)算各指標(biāo)的熵值與差異度。具體公式如下:

    (4)

    (5)

    其中為指標(biāo)的熵,。

    為指標(biāo)的差異度,。

    2.4 計(jì)算指標(biāo)權(quán)重

    在得到各指標(biāo)的差異度后,根據(jù)公式(6)可計(jì)算得到四個(gè)指標(biāo)權(quán)重向量。權(quán)重向量為w={0.217 0,0.191 8,0.202 9,0.388 3}。

    (6)

    3 綜合性能評價(jià)

    為綜合評估高模量瀝青的路用性能,本文在此提出使用TOPSIS法(又稱優(yōu)劣解距離法)構(gòu)建評價(jià)模型。TOPSIS可充分利用已知樣本數(shù)據(jù),在有限的樣本中找出最優(yōu)方案或最劣方案,根據(jù)當(dāng)前評價(jià)樣本各指標(biāo)與正負(fù)理想解相對距離,來最終做出評價(jià)。

    3.1 指標(biāo)數(shù)值矩陣加權(quán)

    由于在熵權(quán)法已經(jīng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,且其處理方式與TOPSIS法一致,本文在此直接使用不再對初始指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,直接使用上述權(quán)重向量對指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行加權(quán),得到加權(quán)矩陣。計(jì)算公式如下:

    (7)

    3.2 最優(yōu)最劣距離的確定

    在TOPSIS法中,為求解最優(yōu)、最劣距離,首先需要求出每一指標(biāo)的最佳樣本和最差樣本,然后計(jì)算各個(gè)樣本與最佳樣本與最劣樣本的距離,即差值和的平方根。具體如下所示:

    (8)

    &nbsp; (9)

    其中、為每一指標(biāo)的最佳樣本和最差樣本;

    、為每一方案距最佳樣本和最差樣本的距離。

    特別地,越大,則說明該樣本距離最佳樣本的距離越遠(yuǎn),那么該樣本就越差; 越小,則說明該樣本距離最佳樣本的距離越近,那么該樣本就越優(yōu)秀。反之則為大小的解釋。

    3.3 各樣本優(yōu)劣值的確定

    各樣本的優(yōu)劣值為該樣本距最差樣本的距離與該樣本下最佳樣本、最差樣本的距離和的商值。其值越大,說明該樣本綜合性能更加優(yōu)秀。其公式如下:

    (10)

    3.4 結(jié)果分析

    筆者通過MATLAB對上述過程用代碼進(jìn)行實(shí)現(xiàn),得到各高模量瀝青的優(yōu)劣值,為更直觀的展示結(jié)果之間的差距,筆者將各混合料的優(yōu)劣值均擴(kuò)大50倍處理,如表1、圖1所示:

    通過上述步步的分析,顯而易見的是,摻有PR-M改性劑的瀝青混合料的綜合性能明顯比未摻加有大幅度的提升。其中,當(dāng)級配位AC-20C時(shí),0.5%與0.7%摻量的瀝青混合料的綜合性能大致相當(dāng)。從節(jié)約成本角度來看,應(yīng)選用0.5%摻量。在摻量相等的前提下,級配AC-25C瀝青混合料綜合性能均低于級配為AC-20C的混合料,與實(shí)際一致。

    4 結(jié)論

    本模型沒有AHP法主觀性的影響,可以充分使用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,對數(shù)據(jù)的利用程度高,得到的結(jié)果更加客觀,為高模量瀝青改性劑摻量的確定提供了一定的參考。同時(shí),本模型不僅可以用于確定改性劑最佳摻量,也可以應(yīng)用于級配、集料等因素的確定,應(yīng)用范圍廣。

    參考文獻(xiàn):

    [1]張晨.PR.M高模量瀝青混合料在公路中的應(yīng)用研究[D].中南林業(yè)科技大學(xué),2016.

    [2]王超.PR_MODULE高模量瀝青混合料路用性能及其應(yīng)用技術(shù)研究[D].內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué),2014.

    [3]施曉強(qiáng).高模量瀝青混合料的路用性能評價(jià)[J].公路工程,2014(6):175-179.

    [4]司守奎,孫兆亮.數(shù)學(xué)建模算法與應(yīng)用[M].北京:國防工業(yè)出版社,2017.

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