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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于智能颗粒的沥青路面结构车辙变形监测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116050108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211719261.X，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于智能颗粒的沥青路面结构车辙变形监测方法是由丁珣昊;黄菲雨;叶钟匀;韩涛;王宁;马涛;张伟光;田沛欣设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能颗粒的沥青路面结构车辙变形监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能颗粒的沥青路面结构车辙变形监测方法，包括如下步骤：S1、构建智能颗粒三维数值化模型；S2、根据应力‑变形状态构建沥青路面车辙变形下沥青层特征分区模型；S3、在判断出特征分区的基础上，采用灰色关联分析方法构建智能颗粒监测信息与车辙深度的时空关联模型；S4、确定智能颗粒实际路面埋设方案，获取路面车辙行为下实际监测位姿演化信息。本发明应用智能颗粒传感器装置，具有体积小、精度高、监测数据类型丰富、不破坏路面原有结构、自供电、自适应的特点。

本发明授权基于智能颗粒的沥青路面结构车辙变形监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能颗粒的沥青路面结构车辙变形监测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建智能颗粒三维数值化模型，获取并标定细观尺度下的智能颗粒力学参数并进行智能颗粒用于监测混合料骨架行为的有效性验证； S2、根据应力-变形状态构建沥青路面车辙变形下沥青层特征分区模型，并采用层次分析法获取智能颗粒敏感特征响应参数，实现特征分区下的监测匹配识别； S3、在判断出特征分区的基础上，采用灰色关联分析方法构建智能颗粒监测信息与车辙深度的时空关联模型； S4、确定智能颗粒实际路面埋设方案，获取路面车辙行为下实际监测位姿演化信息，基于智能颗粒实测位姿信息对照S2中确定的特征响应参数，判断智能颗粒所在的特征分区，最后基于S3中建立的时空关联模型对车辙深度提出预警，以指导养护决策，确定车辙处治方法； S1中,首先在PFC3D软件内采用线性本构模型，颗粒排列方式为六边形排列建立智能颗粒三维虚拟模型，并按照式1-4进行细观接触参数转化；其次通过智能颗粒单轴压缩、直接拉伸数值试验获取宏观力学参数：单轴抗压强度Cu、弹性模量E、泊松比ν、单轴抗拉强度Tu，与实际力学试验参数进行对比，最后实现智能颗粒细观接触参数：颗粒有效模量E*、颗粒刚度比knks，kn为法向接触刚度、ks为切向接触刚度、颗粒摩擦系数μp的获取及标定； E*＝0.5E1 ν＝141-KsKn2 式中：Xb，颗粒间断裂位移；FS0，颗粒间剪切阻力；d，颗粒直径；μp，颗粒间摩擦系数；μi，固有摩擦系数； S1中，提出级配骨架计算理论，获得嵌挤状态良好的骨架级配上下限计算公式，如式5所示，按照公式5计算并设计三组级配，同时额外选用AC-13，SMA-13中值级配，共计五组；在PFC3D软件生成这五组级配的集料骨架进行模拟仿真，并在所有集料骨架中置入虚拟的智能颗粒模型，提取不同骨架嵌挤状态下的智能颗粒的细观接触响应，包括：平均配位数与接触占比；在此基础上，对照各组骨架状态和智能颗粒的细观接触响应，以平均配位数与接触占比验证按照式5所设计骨架优异性的同时，实现智能颗粒应用于监测不同集料骨架行为的有效性验证； 式中：Davg，两档集料的加权平均粒径，mm；较大、较小一档筛网上集料的平均粒径，mm。

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