路基路面長期性能監(jiān)測設(shè)備及數(shù)據(jù)處理方法研究綜述

摘要：針對傳統(tǒng)人工巡查技術(shù)手段檢測頻率低、對交通影響大、檢測數(shù)據(jù)滯后，無法獲得服役狀態(tài)下道路結(jié)構(gòu)的真實應(yīng)力狀態(tài)，難以科學(xué)分析路面結(jié)構(gòu)與材料破壞與損傷過程，也無法準(zhǔn)確評價路面使用狀況的衰減等問題，文章介紹了路基路面監(jiān)測技術(shù)中常見的傳統(tǒng)傳感器、光纖傳感器和智能傳感器的適用場景和功能，闡述了動態(tài)稱重系統(tǒng)的優(yōu)缺點及應(yīng)用效果，論述了監(jiān)測數(shù)據(jù)在識別效率、精度、異常檢測和修復(fù)等方面的處理方法，為路基路面長期性能健康監(jiān)測研究提供參考。

關(guān)鍵詞：路基路面；長期性能監(jiān)測；識別技術(shù)；傳感器；數(shù)據(jù)處理

中文分類號：U416.06A100293

0引言

雖然我國公路建設(shè)速度與質(zhì)量控制技術(shù)日益提升，但隨著交通量的快速增長及環(huán)境氣候條件的復(fù)雜變化，不少路面尚未達(dá)到設(shè)計使用年限就發(fā)生車轍、坑槽、開裂等早期病害，甚至出現(xiàn)較大面積的損壞和功能衰減，使道路的服務(wù)能力難以滿足要求，造成后期路面養(yǎng)護(hù)維修頻繁、養(yǎng)護(hù)投入經(jīng)費高、對交通運輸效率和安全性影響大［1］。因此，開展路基路面長期服役性能監(jiān)測和性能評估對于實時掌握道路服役健康狀態(tài)、優(yōu)化路面結(jié)構(gòu)和材料，進(jìn)而提升道路管養(yǎng)效率和質(zhì)量具有重要意義［2］。

目前我國在路面使用狀況監(jiān)測方面主要采用傳統(tǒng)的人工巡查技術(shù)，檢測頻率低、對交通影響大、檢測數(shù)據(jù)滯后，無法獲得服役狀態(tài)下道路結(jié)構(gòu)的真實應(yīng)力狀態(tài)，難以科學(xué)分析路面結(jié)構(gòu)與材料的破壞、損傷過程，也無法準(zhǔn)確評價路面使用狀況的衰減?；趥鞲屑夹g(shù)的路基路面長期性能監(jiān)測主要是通過在路基路面結(jié)構(gòu)內(nèi)部埋設(shè)土壓力、應(yīng)變、溫度、濕度、位移等各類傳感器，實時獲取結(jié)構(gòu)內(nèi)部力學(xué)響應(yīng)、溫濕度和交通荷載等信息，基于監(jiān)測數(shù)據(jù)建立與路面使用性能的相關(guān)性，進(jìn)而評估實際服役狀態(tài)下路基路面的結(jié)構(gòu)性能。監(jiān)測設(shè)備和數(shù)據(jù)處理方法是路基路面長期性能監(jiān)測可靠性的重要影響因素，基于此，本文總結(jié)了路基路面監(jiān)測技術(shù)中各類感知傳感器的適用場景和監(jiān)測數(shù)據(jù)處理方法，為路基路面長期性能健康監(jiān)測研究提供參考。

1基于傳感技術(shù)的監(jiān)測設(shè)備發(fā)展現(xiàn)狀

目前在道路領(lǐng)域常用的傳感器主要為傳統(tǒng)傳感器、光纖傳感器和智能傳感器等，不同類型的傳感器在監(jiān)測精度、使用壽命及適用場合等方面存在一定的差異。根據(jù)監(jiān)測指標(biāo)、應(yīng)用場景及性能需求選擇合適的傳感器類型是開展路基路面長期性能研究的重要內(nèi)容。

1.1傳統(tǒng)傳感器

在路基路面性能長期性能監(jiān)測識別方面，傳統(tǒng)的傳感器主要包括電容式、熱電式、電阻式、振弦式和壓電式。電容式傳感器和熱電式傳感器主要用于監(jiān)測路基路面內(nèi)部濕度和溫度變化情況［3-4］；電阻式傳感器和振弦式傳感器可以監(jiān)測路基路面的應(yīng)力、應(yīng)變和溫度；電阻式傳感器主要應(yīng)用于路面應(yīng)變方面的監(jiān)測，振弦式傳感器則通常用于監(jiān)測半柔性基層、水泥面層，不適用于瀝青面層；壓電式傳感器主要應(yīng)用在路面的動態(tài)稱重系統(tǒng)中，以監(jiān)測路面承受的車輛軸重、行駛速度等［5］。

1.2光纖傳感器

與傳統(tǒng)的傳感器相比，光纖傳感器具有測試精度穩(wěn)定、耐腐蝕性強、尺寸小、抗電磁場干擾能力好、存活率高等優(yōu)點，在公路工程領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用，是路基路面監(jiān)測識別技術(shù)中相對理想的傳感器。光纖傳感器可以監(jiān)測外界的應(yīng)力、應(yīng)變和溫度等［6］，主要分為光纖光柵傳感器和分布式光纖傳感器，其中光纖光柵傳感器的研究較為成熟，應(yīng)用廣泛。Li等［7］采用光纖光柵傳感器測試了應(yīng)變，并分析了測試值與真實值的關(guān)系。光纖光柵傳感器也可以用于動態(tài)稱重系統(tǒng)［8］。汪新麗［9］采用光纖光柵傳感器監(jiān)測了車輛軸重、軸數(shù)和行駛速度。分布式光纖布設(shè)簡單，發(fā)展前景好，但目前仍處于初步研究階段，主要用于檢測瀝青面層裂縫、水泥面層底部脫空和車型識別等［10］。光纖傳感器雖然可以監(jiān)測高速行駛環(huán)境下路面結(jié)構(gòu)內(nèi)部信息，但存在結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)性差、易失效等問題。

1.3智能傳感器

在交通領(lǐng)域逐漸智能化的發(fā)展趨勢下，公路研究者也迫切需要結(jié)合大數(shù)據(jù)開發(fā)出可無線傳輸?shù)穆坊访嬷悄鼙O(jiān)測傳感器。Y S.［11］通過無線傳感器技術(shù)監(jiān)測水泥面層的卷曲和翹曲行為。Alavi等［12］采用無線傳感器監(jiān)測了瀝青面層的應(yīng)變響應(yīng)和疲勞損傷。Chen等［13］開發(fā)了一種能作為無線傳感器的智能骨料，對水泥面層早期強度和內(nèi)部損傷進(jìn)行智能檢測。Wang等［14］使用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測和評估交叉通道雙隧道的長期性能，揭示了交叉通道對隧道縱向差異行為的影響。

綜上，內(nèi)嵌路面結(jié)構(gòu)內(nèi)部的各類傳感器主要用于監(jiān)測服役期路基路面結(jié)構(gòu)內(nèi)部的應(yīng)力、應(yīng)變、溫度、濕度和位移等數(shù)據(jù)，可用于路面結(jié)構(gòu)內(nèi)部力學(xué)響應(yīng)、溫度場及濕度場分布規(guī)律研究。而交通荷載信息與路面結(jié)構(gòu)內(nèi)部力學(xué)響應(yīng)直接相關(guān)，是影響路基路面長期使用性能的重要因素，因此在獲取路面結(jié)構(gòu)內(nèi)部應(yīng)力、應(yīng)變及溫濕度信息基礎(chǔ)上，準(zhǔn)確獲取交通車輛軸重等數(shù)據(jù)信息對于路基路面長期使用性能評估尤為重要。

2基于動態(tài)稱重系統(tǒng)的監(jiān)測識別技術(shù)

車輛軸重的測量方式可以分為靜態(tài)稱重和動態(tài)稱重（WIM）。靜態(tài)稱重系統(tǒng)是將車輛開往固定地點停車稱重，而動態(tài)稱重系統(tǒng)可以通過安裝在公路上的傳感器對高速行駛的車輛進(jìn)行稱重，無須迫使車輛前往固定點停車檢查。與靜態(tài)稱重系統(tǒng)相比，WIM系統(tǒng)可以動態(tài)監(jiān)測車輛信息，而不會對交通流量造成任何干擾，能顯著降低交通網(wǎng)絡(luò)延遲，有效改善路面維護(hù)計劃和超載車輛執(zhí)法，減少鋪設(shè)、檢修和超重?fù)p壞的費用，是一種可采集龐大交通運輸數(shù)據(jù)庫的有效的監(jiān)測手段。

WIM系統(tǒng)可分為三類：便攜式系統(tǒng)、半永久性系統(tǒng)和永久性系統(tǒng)。便攜式系統(tǒng)可以從一個地方帶到另一個地方；半永久性系統(tǒng)在路面內(nèi)裝有傳感器，系統(tǒng)控制器在不同位置之間移動；永久性系統(tǒng)只在一個地方收集和分析數(shù)據(jù)，目前主要使用的是該類系統(tǒng)。不同類WIM系統(tǒng)的主要元件是稱重傳感器，研究者在開發(fā)動態(tài)稱重傳感器元件方面開展了大量的研究。趙琳［15］研究在稱重梁上布設(shè)光纖光柵，然后通過梁體的變形來反算行駛車輛的軸載。孫秀雅［16］研發(fā)了可以識別車輛輪跡帶位置的壓電式動態(tài)稱重系統(tǒng)。黃必飛等［17］研發(fā)了新型雙傳感器動態(tài)稱重系統(tǒng)，并分析了溫度和行駛速度對數(shù)據(jù)采集結(jié)果的影響。Yang等［18］開發(fā)出結(jié)合嵌入式路面?zhèn)鞲衅飨到y(tǒng)和計算機視覺的混合動態(tài)稱重系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過使用計算機視覺的攝像頭解決了路面?zhèn)鞲衅鞯能囕v漂移效應(yīng)問題，從而有效地實現(xiàn)了實時車輛重量監(jiān)測。Chuan等［19］開發(fā)了一種二維壓電換能器，實時監(jiān)測路基在交通載荷下的動態(tài)垂直和水平土應(yīng)力。M L等［20］開發(fā)了一種使用PVDF/PZT/CNTs復(fù)合材料的新型壓電傳感器，具有傳感器及能量收集器的雙重功能，可以主動監(jiān)測車輛的軸重、速度和軸距，同時捕獲車輛運動的能量。WIM水泥基傳感器是能稱量移動車輛重量且具有診斷功能的一項創(chuàng)新技術(shù)。在單調(diào)或循環(huán)條件下的應(yīng)變、應(yīng)力、裂紋或其他損傷都可以通過測量自感知材料的電參數(shù)來識別［21］。與傳統(tǒng)稱重傳感器相比，這些由自感知混凝土構(gòu)成的傳感器具有簡易安裝和監(jiān)測范圍廣、使用壽命長以及與路面結(jié)構(gòu)相容性強等優(yōu)點。但由于所提供的數(shù)據(jù)是非線性的，因此對車軸稱重的準(zhǔn)確度不高，并且依賴于許多變量，導(dǎo)致預(yù)測模型非常復(fù)雜，未來需要進(jìn)一步探索在WIM系統(tǒng)中使用自感知混凝土傳感器。

總之，動態(tài)稱重系統(tǒng)通常采集的數(shù)據(jù)包含有關(guān)車輛類別、行駛方向、行駛速度、車輛軸重和間距等信息。新型的自感知WIM水泥基傳感器除了動態(tài)稱重以外，還能監(jiān)測應(yīng)變、應(yīng)力、裂紋或其他損傷。不同動態(tài)稱重系統(tǒng)均存在各自的優(yōu)勢和劣勢，如初始成本、穩(wěn)定性、精確度、公路安裝和維護(hù)需求等，可根據(jù)不同應(yīng)用場合和需求進(jìn)行選擇。隨著制造傳感器過程中使用的微米和納米材料的進(jìn)步，生產(chǎn)傳感器的成本將會降低，使這些設(shè)備得到更廣泛的應(yīng)用。此外，這些監(jiān)測設(shè)備長期采集的路基路面結(jié)構(gòu)力學(xué)響應(yīng)和交通荷載信息非常龐大，采用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)統(tǒng)計方法難以實現(xiàn)快速分析，需要借助計算機等多領(lǐng)域交叉學(xué)科處理才能高效、準(zhǔn)確地獲取有效數(shù)據(jù)。因此選擇合適的數(shù)據(jù)處理方法對于獲取監(jiān)測數(shù)據(jù)的有效性和準(zhǔn)確性具有重要作用。

3監(jiān)測數(shù)據(jù)處理方法

在監(jiān)測數(shù)據(jù)處理過程中，噪聲、交通流信息識別不明確、數(shù)據(jù)異常和缺少等問題都會導(dǎo)致識別效率和精度降低。因此，許多研究者對監(jiān)測數(shù)據(jù)的算法和精度開展大量的研究。

3.1數(shù)據(jù)識別效率與精度處理

在監(jiān)測交通流信息識別效率與精度方面，何紅麗［22］為了提高WIM系統(tǒng)的監(jiān)測精度，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將車輛的行駛速度和重量的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，成功提高了識別精度。周志峰等［23］針對監(jiān)測數(shù)據(jù)中存在短周期的信號干擾問題，采用非線性擬合優(yōu)化方法進(jìn)行處理，明顯提高了識別精度。郝曉嫻等［24］為了降低噪聲對WIM系統(tǒng)的影響，利用小波去噪法結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的方式成功地將系統(tǒng)誤差降到2%以下。李坤倫等［25］針對目前較難準(zhǔn)確識別車輛不同顏色和分類的問題，通過SqueezeNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了車輛信息的識別精度。唐宇舟［26］為了準(zhǔn)確獲取車輛平行行駛速度和交通流信息，研發(fā)了一種將磁感線圈、微波及視頻圖像融合的算法，最終成功識別與預(yù)測。趙華等［27］針對交通流信息識別不明確的問題，通過小波變換再識別的方式成功地提高了WIM系統(tǒng)的識別效率。

3.2數(shù)據(jù)異常檢測與修復(fù)處理

在監(jiān)測數(shù)據(jù)異常檢測與修復(fù)方面，陸秋琴等［28］采用滑動窗口把動態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為靜態(tài)數(shù)據(jù)，并通過密度聚類算法劃分?jǐn)?shù)據(jù)類別，通過LOF算法檢測出環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)中的異常值。裴莉莉等［29］為了檢測出多特征維度關(guān)聯(lián)的交通荷載異常值，通過對數(shù)據(jù)分布間的相似系數(shù)和算法進(jìn)行計算，順利檢測出異常數(shù)據(jù)。劉航［30］針對監(jiān)測數(shù)據(jù)的缺失特點，先采用一維插值修復(fù)，再進(jìn)行多元回歸分析修復(fù)，后采用長短時記憶模型修復(fù)，以三層次插補模型準(zhǔn)確修補了缺失值。陸秋琴等［31］為了修復(fù)環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的失真情況，提出了一種基于支持向量機回歸的恢復(fù)模型。徐磊［32］針對瀝青路面溫濕度感知異常的情況，采用基于遺傳算法優(yōu)化的極端梯度提升模型進(jìn)行修復(fù)。

綜上，研究者在路基路面長期性能監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理方面已經(jīng)開展大量研究，特別是在監(jiān)測數(shù)據(jù)的識別效率、精度、數(shù)據(jù)異常檢測與修復(fù)方面已經(jīng)形成相對成熟的處理框架和算法。這些算法對于路基路面結(jié)構(gòu)內(nèi)嵌各類監(jiān)測傳感器及動態(tài)稱重系統(tǒng)快速、準(zhǔn)確獲取有效監(jiān)測數(shù)據(jù)，構(gòu)建路基路面長期服役性能數(shù)據(jù)庫具有重要借鑒作用。

4結(jié)語

本文介紹了路基路面監(jiān)測識別技術(shù)中常見的傳統(tǒng)傳感器、光纖傳感器和智能傳感器的適用場景和功能，闡述了動態(tài)稱重系統(tǒng)的優(yōu)缺點及在道路工程中的應(yīng)用效果，論述了監(jiān)測數(shù)據(jù)在識別效率、精度、異常檢測和修復(fù)等方面的處理方法。雖然路基路面長期性能監(jiān)測技術(shù)在傳感器和數(shù)據(jù)處理方面已經(jīng)趨于成熟，但仍有一些問題亟須解決：（1）在監(jiān)測設(shè)備方面，需要開發(fā)既環(huán)保又經(jīng)濟(jì)可行的多源傳感器融合技術(shù)，探索路面監(jiān)測過程中使用可再生可持續(xù)的能源，研究傳感器與路面材料和周圍環(huán)境的協(xié)調(diào)作用關(guān)系，評估各類傳感器在高速行駛下數(shù)據(jù)監(jiān)測的可靠性、穩(wěn)定性和可持續(xù)性；（2）在監(jiān)測數(shù)據(jù)處理方面，應(yīng)更加關(guān)注監(jiān)測數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升，多維度交通流信息的識別效率和分布規(guī)律，以及關(guān)鍵時空信息挖掘與異常修復(fù)。

參考文獻(xiàn)：

［1］Menghui L， Sheng L， Rong L， et al. The moving load identification method on asphalt roads based on the BP neural network and FBG sensor monitoring［J］. Construction and Building Materials， 2023（378）：131216.

［2］Mishra M， Loureno Paulo B， Ramana G V. Structural health monitoring of civil engineering structures by using the internet of things：A review［J］. Journal of Building Engineering， 2022（48）：103954.

［3］李秋忠，查旭東. 路基含水量測定方法綜述［J］. 中外公路， 2005（2）：41-43.

［4］劉凱. 瀝青路面溫度場分布規(guī)律研究［D］. 西安：長安大學(xué)， 2010.

［5］劉小鋒，馮志敏，胡海剛. 壓電材料動態(tài)稱重傳感器的融合設(shè)計方法［J］. 儀器儀表學(xué)報， 2019， 40（4）：115-122.

［6］廖延彪，黎敏，張敏. 光纖傳感技術(shù)與應(yīng)用［M］. 北京：清華大學(xué)出版社， 2009.

［7］Li D S L H R L. Strain Transferring Analysis of Fiber Bragg Grating Sensors［J］. Optical Engineering， 2006， 45（2）：24402.

［8］趙琳. 基于光纖光柵的復(fù)合材料稱重測速系統(tǒng)的研究［D］. 哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)， 2007.

［9］汪新麗. 基于光纖光柵傳感的交通荷載識別研究［D］. 南京：東南大學(xué)， 2017.

［10］Zhao H，Zeng M，Wu D，et al. A Vibration-Based System for Cavity Underneath Identification of Concrete Pavement［C］. Transportation Research Board 97th Annual Meeting，2018.

［11］Y S. Health Monitoring of Pavement Systems Using Smart Sensing Technologies［D］. Ames：Iowa State University， 2014.

［12］Alavi A H， Hasni H， Lajnef N， et al. Continuous health monitoring of pavement systems using smart sensing technology［J］. Construction and Building Materials， 2016（114）：719-736.

［13］Jian Chen，Peng Li，Gangbmg Song，et al. Feedback Control for Structural Health Monitoring in a Smart Aggregate Based Sensor Network［J］. International Journal of Structural Stability and Dynamics， 2018， 18（5）：1850064.

［14］Wang C， Friedman M， Li Z. Monitoring and assessment of a cross-passage twin tunnel long-term performance using wireless sensor network，Canadian Geotechnical Journal［J］. 2023， 60（8）：1 140-1 160.

［15］趙琳. 基于光纖光柵的復(fù)合材料稱重測速系統(tǒng)的研究［D］. 哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)， 2007.

［16］孫秀雅. 基于壓電薄膜軸傳感器的動態(tài)稱重系統(tǒng)的研發(fā)［D］. 合肥：合肥工業(yè)大學(xué)， 2014.

［17］黃必飛，馮志敏，張剛，等. 壓電薄膜車輛動態(tài)稱重系統(tǒng)算法研究［J］. 傳感技術(shù)學(xué)報， 2016， 29（6）：941-946.

［18］Yang X， Wang X， Podolsky J. Addressing wander effect in vehicle weight monitoring：An advanced hybrid weigh-in-motion system integrating computer vision and in-pavement sensors［J］. Measurement， 2024（234）：114870.

［19］Chuan G， Yongwei C， Wei H， et al. Applicability evaluation of a two-dimensional piezoelectric transducer to monitor dynamic soil stress in unbound granular materials of road engineering［J］. Measurement， 2024（224）：113892.

［20］M L， J W， L S， et al. Versatile Lamellar Wrap-Structured PVDF/PZT/CNTs Piezoelectric Sensor for Road Traffic Information Sensing， Monitoring， and Energy Harvesting［J］. Chemical Engineering Journal， 2024（8）：154554.

［21］Han B， Zhang K， Yu X， et al. Electrical characteristics and pressure-sensitive response measurements of carboxyl MWNT/cement composites［J］. Cement and Concrete Composites， 2012， 34（6）：794-800.

［22］何紅麗. 汽車動態(tài)稱重系統(tǒng)的研究與設(shè)計［D］. 鄭州：鄭州大學(xué)， 2007.

［23］周志峰，蔡萍，陳日興，等. 基于非線性擬合的汽車動態(tài)稱重數(shù)據(jù)處理新方法［J］. 上海交通大學(xué)學(xué)報， 2006（5）：709-712.

［24］郝曉嫻，牛昱光，韓芝星，等. 基于小波和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車載動態(tài)稱重算法［J］. 儀表技術(shù)與傳感器， 2017（8）：110-113，121.

［25］李坤倫，魏澤發(fā)，宋煥生. 基于SqueezeNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車輛顏色識別［J］. 長安大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）， 2020， 40（4）：109-116.

［26］唐宇舟. 基于聯(lián)邦卡爾曼濾波的多源異類交通數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究［D］. 杭州：浙江工業(yè)大學(xué)， 2020.

［27］趙華，譚承君，張龍威，等. 基于小波變換的橋梁動態(tài)稱重系統(tǒng)車軸高精度識別研究［J］. 湖南大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）， 2016， 43（7）：111-119.

［28］陸秋琴，魏巍，黃光球. 環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)中異常數(shù)據(jù)的識別和修復(fù)方法［J］. 安全與環(huán)境學(xué)報， 2021， 21（3）：1 300-1 310.

［29］裴莉莉，孫朝云，韓雨希，等. 基于SSC與XGBoost的高速公路異常收費數(shù)據(jù)修復(fù)算法［J］. 吉林大學(xué)學(xué)報（工學(xué)版）， 2022， 52（10）：2 325-2 332.

［30］劉航. 變壓器狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)質(zhì)量提升和故障識別方法研究［D］. 重慶：重慶大學(xué)， 2020.

［31］陸秋琴，王璐，黃光球. 考慮時序特征的污染物數(shù)據(jù)異常檢測及恢復(fù)［J］. 安全與環(huán)境學(xué)報， 2023， 23（12）：4 590-4 599.

［32］徐磊. 基于機器學(xué)習(xí)的瀝青路面感知數(shù)據(jù)異常狀態(tài)辨識與修復(fù)［D］. 西安：長安大學(xué)， 2021.

基金項目：廣西交通運輸行業(yè)重點科技項目“國省干線公路大中修結(jié)構(gòu)長期性能野外科學(xué)觀測研究”（桂交便函〔2022〕174號-11）；廣西交通運輸行業(yè)科研平臺“廣西交通運輸行業(yè)路基路面長期性能野外科學(xué)觀測站”（桂交科教函〔2023〕513號-4-1）；廣西交通運輸科技成果推廣項目“廣西交通運輸行業(yè)公路碳達(dá)峰碳中和重點實驗室”（編號：GXJT-ZDSYS-2023-03-01）

作者簡介：宿貴斌（1973—），工程師，主要從事公路長期性能監(jiān)測相關(guān)工作。