Исследование спектра ускорения вибрационного вальца в процессе уплотнения грунта

Введение. Успешный контроль качества играет важнейшую роль при работах по уплотнению дорожных покрытий. Основным инструментом непрерывного контроля уплотнения является частотный анализ спектра вибрационного ускорения вальца. Существует несколько показателей, для определения которых используют различные гармоники частотного спектра ускорения. Однако эти показатели имеют ряд недостатков, среди которых низкая точность и ограниченная область применения. Цель исследования – разработка универсального показателя уплотнения, исключающего указанные недостатки.

Материалы и методы. В среде Simulink создана одномассовая колебательная модель, описывающая взаимодействие системы «вибрационный валец – грунт». Модель позволяет изменять параметры грунта, такие как жесткость и вязкость, а также рабочие параметры вибрационного катка – амплитуду и частоту вибрации. Для исследования частотного спектра ускорения вальца применялось быстрое преобразование Фурье.

Результаты и обсуждение. В результате моделирования были получены частотные спектры ускорения вибрационного вальца для различных режимов работы катка. Вследствие анализа полученных данных предложен новый показатель степени уплотнения.

Заключение. На основе предложенного показателя разработана методика определения момента времени смены режима периодической потери контакта на режим «двойного прыжка». Внедрение методики в производственную практику позволит повысить эффективность процесса уплотнения грунтов вибрационным катком.

1. Yao Y., Song E. Intelligent compaction methods and quality control. Smart Construction and Sustainable Cities. 2023; 1(1). https://doi.org/10.1007/s44268-023-00004-4

2. Pistrol J., Hager M., Kopf F. et al. An advanced ICMV for vibratory roller compaction. Acta Geotech. 2024: 1–17. https://doi.org/10.1007/s11440-024-02342-8

3. White D.J., Vennapusa P.R., Gieselman H.H. Field Assessment and Specification Review for Roller-Integrated Compaction Monitoring Technologies. Advances in Civil Engineering. 2011: 1–15. https://doi.org/10.1155/2011/783836

4. Zhou F., Tao M., Yuan M., Yu Z. Deriving stiffness indices for intelligent compaction using inverse analysis of excitation and contact forces. Automation in Construction. 2024; 166: 105637. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2024.105637

5. Bodin D., Sounthararajahb A., Ghorbani J. et al. A State-of-the-art review of compaction control test methods and intelligent compaction technology for asphalt pavements. Road Materials and Pavement Design. 2021; 24: 1–30. https://doi.org/10.1080/14680629.2021.2015423

6. Шишкин Е.А. Метод расчета фазового угла между вынуждающей силой вибровозбудителя и перемещением вальца // Вестник СибАДИ. 2024; 21(3): 388–394. https://doi.org/10.26518/2071-7296-2024-21-3-388-394

7. Zhang Q., An Z., Huangfu Z., Li Q. A review on roller compaction quality control and assurance methods for earthwork in five application scenarios. Materials. 2022; 15(7): 2610. https://doi.org/10.3390/ma15072610

8. Lee S., Sharafat A., Kim I.S., Seo J. Development and assessment of an intelligent compaction system for compaction quality monitoring, assurance, and management. Applied Sciences. 2022; 12(14): 6855. https://doi.org/10.3390/app12146855

9. Mazumder M., Yun J., Lee S.-J., Jeong K.-D. Cost-effectiveness of conventional compaction and intelligent compaction methods of asphalt pavement overlay. Sustainability. 2021; 13(21): 11830. https://doi.org/10.3390/su132111830

10. He Z., Zhang J., Paolo C. Compaction quality inspection method of soil-rock filled embankment based on continuous compaction control technology. Advances in Civil Engineering. 2021; 21(2): 144–152. https://doi.org/10.1155/2021/8894042

11. Fang Z., Zhu Y., Ma T., Zhang Y., Han T., Zhang J. Dynamical response to vibration roller compaction and its application in intelligent compaction. Automation in Construction. 2022; 142: 104473. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2022.104473

12. Тюремнов И.С., Морев А.С., Краюшкин А.С. Обоснование выбора значений коэффициентов веса показателя уплотнения для систем непрерывного контроля уплотнения грунта для вибрационных катков. Динамика систем, механизмов и машин. 2020; 8(1): 104–110. https://doi.org/10.25206/2310-9793-8-1-104-110

13. Ma Y. Numerical simulation of Intelligent Compaction for subgrade construction. Journal of Central South University. 2020; 27: 2173–2184. https://doi.org/10.1007/s11771-020-4439-2

14. Hou Z., Dang X., Yuan Y., Tian B., Li S. Research on intelligent compaction technology of subgrade based on regression analysis. Advances in Materials Science and Engineering. 2021; 2021(1): 1–9. https://doi.org/10.1155/2021/4100896

15. Wang Z., Qian J., Ling J. Intelligent compaction measurement value in variability control of subgrade compaction quality. Applied Sciences. 2024; 14(1): 68. https://doi.org/10.3390/app14010068

16. Baek S.-H., Kim J.-Y., Kim J., Cho J.-W. Continuous compaction control of subgrade bases using intelligent compaction measurement values with dynamic cone penetrometer and light weight deflectometer. Automation in Construction. 2024; 168: 105835. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2024.105835

17. Chang G., Xu Q. Adaptive quality control and acceptance of pavement material density for intelligent road construction. Automation in Construction. 2016; 62: 78–88. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2015.11.004

18. Pang J., Yang J., Zhu B., Qian J. Study of regression algorithms and influent factors between intelligent compaction measurement values and in-situ measurement values. Applied Sciences. 2023. 13(10): 5953. DOI: https://doi.org/10.3390/app13105953

19. Tatsuoka F., Hashimoto T., Tateyama K. Soil stiffness as a function of dry density and the degree of saturation for compaction control. Soils Found. 2021; 61(4): 989–1002. https://doi.org/10.1016/j.sandf.2021.06.007

20. Шишкин Е.А., Смоляков А.А. Методика определения свойств асфальтобетонной смеси, уплотняемой вибрационным катком. Справочник // Инженерный журнал. 2022; 03: 47–52. https://doi.org/10.14489/hb.2022.03.pp.047-052

21. Xu Z., Khabbaz H., Fatahi B., Wu D. Real-time determination of sandy soil stiffness during vibratory compaction incorporating machine learning method for intelligent compaction. Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering. 2022; 14(5): 1609–1625. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jrmge.2022.07.004

22. Lun L. Nonlinear dynamics of the rigid drum for vibratory roller on elastic subgrades. Shock and vibration. 2021; 2021(9): 1–9. https://doi.org/10.1155/2021/9589230

23. Pistrol J., Hager M., Kopf F., Adam D. Consideration of the variable contact geometry in vibratory roller compaction. Infrastructures. 2023; 8(7): 110. https://doi.org/10.3390/infrastructures8070110

24. Шишкин Е.А., Смоляков А.А. Моделирование взаимодействия вибрационного вальца дорожного катка с уплотняемым грунтом. Транспортное, горное и строительное машиностроение: наука и производство. 2024; 26: 60–67. https://doi.org/10.26160/2658-3305-2024-26-60-67