利用一元线性回归分析的方法计算弯沉检测车车辆修正系数1文库.docx

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利用一元线性回归分析的方法计算弯沉检测车车辆修正系数1文库

吉林交通科技

2007年第

4期SCIENCE

ANDTECHNOLOGYOFJILINCOMMUNICATIONS总第

110期

""""#

试验研究

""""#

利用一元线性回归分析的方法计算弯沉检测车车辆修正系数

杨朔李友李宏秋

吉林省公路工程监理有限责任公司

（长春

130022）

【内容摘要】利用一元线性回归分析的方法计算弯沉检测车的车辆修正系数

从而总结出一套更系统、更

科学的计算弯沉检测车车辆修正系数的方法。

【关键词】一元线性回归分析弯沉检测车辆修正系数

我国一直规定用黄河

JN-150型作为弯沉检测

标准车

但是这种车型已不再生产

渐趋灭绝

这就

需要通过计算车辆修正系数

来修正使用非标准车

辆检测出来的弯沉值

但是对于车辆修正系数的计

算一直也没有一套系统、科学的方法

为此

我们从

单轮传压面当量圆面积这一条件入手

通过数据采

集对比试验

利用一元线性回归分析进行数据整理

的方法

进行了一次车辆修正系数的计算。

弯沉是指在规定的标准轴载作用下

路基或路

面表面轮隙位置产生的总垂直变形

（总弯沉

）或垂直

服务作为物流信息化的核心

围绕提高客户服务水

平来改造物流管理模式与运作流程

并以此作为业

务需求来不断完善物流信息系统的建设。

3.2标准是物流信息化的基础

完善的信息标

准化才有完善的信息化

物流活动包括运输、仓储、包装、配送、流通加工

等多个环节

在运输方面涉及铁路、公路、航空、海运

和国际运输等多种模式

在服务方面涉及电子、汽

车、药品、日用消费品等众多行业

需要物流信息系

统像纽带一样把供应链上的各个伙伴、各个环节联

结成一个整体

这就需要在编码、文件格式、资料接

口、

EDI、GPS等相关代码方面实现标准化

以消

除不同企业之间的信息沟通障碍。

美国的行业协会

在物流信息化方面发挥了重要作用

在条形码、信息

交换接口等方面建立了一套比较实用的标准

使物

流企业与客户、生产商、供货商更便于沟通和服务

物流软件也融入了格式、流程等方面的行业标准

为

企业物流信息系统的建设创造了良好的环境。

而我

国由于缺乏信息的基础标准

不同信息系统的对接

成为制约信息化发展的瓶颈

物流企业在处理订单

时,有时资料交换要面向七八种不同的模式。

因此

加快我国物流信息标准化步伐

是推进我国物流信

息化的基础。

3.3发展现代物流的关键是将物流信息化逐

步应用到物流业务中去

美国、日本等发达国家物流信息化的最大特点

是将信息化有效地应用于实际的物流业务之中。

首

先,广泛应用互联网建设物流信息平台

互联网的发

展和规范管理特别是安全软件和技术设备的发展

为物流信息系统的建设提供了良好环境

;其次将优

化的物流运作流程融入软件

形成了比较成熟的标

准化、模块化的物流与供应链软件产品

为物流信息

系统的建设提供了技术保障

;第三

公共物流信息平

台的发展为企业间的信息沟通和采用应用服务模式

（

ASP）降低信息化成本创造了条件。

近年来

我国

从政府到企业对物流信息化重要性的认识虽在不断

提高

但与发达国家的差距仍然很大。

我国目前的物

流信息系统建设仍以专线为主

不便于信息网络间

的连接

;由于缺少实用可靠的标准化成熟物流软件

使企业在建设物流信息系统时不敢投入

自主开发

又存在起点低、周期长的问题

;公共物流信息平台的

缺乏

也使企业物流信息、系统成为一个个信息孤

岛,中小企业的物流信息化举步维艰。

因此

创造物

流信息化良好的应用环境

提高物流信息化的应用

水平

是推进我国物流信息化的关键所在。

总之

纵观全局

吉林省共用物流信息平台的实

施将大大促进吉林省物流产业信息化、网络化、自动

化的进程

有利于减低物流成本

提高物流效率。

建

立吉林省共用物流信息平台

将实现物流信息资源

的整合

实现物流信息资源的共享

满足社会中多样

化的信息需求。

（收稿日期

2007.11.7）

总第

110期

杨朔等

利用一元线性回归分析的方法计算弯沉检测车车辆修正系数

2007年第

4期

回弹变形值

（回弹弯沉

）,以

0.01mm为单位。

它的大

小受

3个因素的影响

1、汽车轮胎的内压力

;2、轮

胎的刚度和轮胎与路面接触的形状

;3、轮载的大

小。

我们所使用的弯沉检测车由于轮胎大小与标准

车不同

导致轮胎与路面接触形状产生变化

相应

的弯沉盆也就产生变化

如果我们能保证非标准车

的轮胎与路面接触形状与标准车相同

在轮胎内压

力和轮载大小与标准车相同的条件下

我们认为所

检测出来的弯沉值与标准车所测结果相同。

为此

我们引入单轮传压面当量圆面积这个概念。

首先

所谓的单轮传压面当量圆面积即单个轮

胎与路面的接触面形状

如图

1所示

它的轮廓近

似于椭圆形

因其长轴与短轴的差别不大

所以在

工程设计中以圆形接触面积来表示

将车轮荷载简

化成当量的圆形均布荷载

对于双轮组车轴

若每

一侧的双轮用一个圆表示

称为单圆荷载

;如用两

个圆表示

则称为双圆荷载。

我国现行路面设计规范中规定的标准轴载

BZZ-100的当量圆直径为

d=0.213m,D=0.302m,为

模拟标准轴载的当量圆直径

我们根据双圆图式用

10mm厚的铁板制作了四个直径为

0.213m的圆铁

板,经过测试

每个圆铁板在

100KN的压力下都不

会变形。

然后就开始进行计算车辆修正系数的试

验。

1试验目的

计算弯沉检测非标准车的车辆修正系数。

2试验仪具与材料

（

1）测试车

满足后轴轴载

100kN,一侧双轮荷

载

50kN,轮胎充气气压为

0.7MPa的车辆即可。

（

2）长度为

5.4m的贝克曼梁

千斤顶

2个百分

表,皮尺

口哨

白灰

指挥旗等。

3试验准备工作

（

1）检查并保持测试车的车况及刹车性能良好

轮胎内胎符合规定的充气气压。

（

2）向车槽中装载集料

并用地秤称量后轴总质

量,符合要求的轴重规定

汽车行驶及测定过程中

轴重不得变化。

（

3）检查弯沉仪百分表的灵敏情况。

（

4）选择一公里碾压密实、表面平整的已完工路

基作为试验用的检测段落。

（

5）选择天气晴朗

无风或微风的一天作为检测

日,读表人员为经验丰富的专业检测人员

把各种因

素的影响降到最低。

4试验步骤

（

1）在试验路段上布置测点

测点在路基行车车

道的轮迹带上

每隔

20m用白灰作标记。

（

2）将测试车开到测点位置后

用千斤顶顶起后

轮,把两个圆铁板放入事先制作好的钢筋套子里

钢

筋套子为长条椭圆形

长度为两个铁板的直径加上

测试车后轮间隙的距离

目的是把两个圆铁板准确

定位。

把由钢筋套子定位好的铁板放到一侧后轮与

地面接触点位置

然后放下千斤顶

让后轮压到圆铁

板上

铁板不得翘起和偏位

最后把钢筋套子取下

另一侧步骤相同。

（

3）将弯沉仪插入测试车后轮之间的缝隙处

并

安装好百分表

由专人吹哨发令指挥测试车缓缓前

进,记录弯沉值读数

y1。

（

4）将铁板取走

将测试车倒回刚才的测点处

继续进行弯沉测试

记录弯沉值读数

x1。

（

5）按照以上的方法

继续进行弯沉检测

分别

得到

y2,y3,y4,y5..和

x2,x3,x4,x5..

通过进行数据采集

我们得到了两组数据

（见表

1）

y代表在同一位置车轮下垫钢板测得的弯沉值

（即满足标准车条件下得到的弯沉值

）,x代表同一

位置车轮下不垫钢板检测得到的弯沉值

为了能分

析出

x和

y之间存在的关系

从而得到车辆修正系

数,我们想到了利用一元线性回归分析的方法对两

组数据进行处理。

按照一元线性回归分析的方法对以上数据进行

2007年第

4期杨朔等

利用一元线性回归分析的方法计算弯沉检测车车辆修正系数

总第

110期

表

序号

123456789101112131415

检x110100114100130170148132160182160130148140112

测

值

y117106121109138181157140170193170142163149119

序号

161718192021222324252627282930

检x146162180112200152134140180110160160130110130

测

值

y155172191125212161142150196117175182138117145

序号

313233343536373839404142434445

检x150160120120200118180160134118180134118106160

测

值

y159170125127215125191175146125198152130113170

序号

464748495051525354555657585960

检x118130130160140150100150120148126106158100144

测

值

y132135140172144156106162127157134113168108159

序号

616263646566676869707172737475

检x160166168170170140180190190160148170130168168

测

值

y17517617818118614*9195210202178156189142177180

序号

767778798081828384858687888990

检x16011096144150186180186174186180148150146170

测

值

y176115108153159200191198185205195157162155181

整理

经计算

回归方程为

Y=-0.81+1.079x

为了证明

x,y之间确实存在线性关系

我们还

要引入相关系数来衡量其相关程度

用

r表示