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寒区机场跑道健康状况动态评价：理论、模型与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

寒区机场跑道作为飞机起降的关键基础设施，其健康状况直接关系到航空安全与机场运营效率。寒区独特的气候条件，如低温、积雪、冻融循环等，给机场跑道带来了诸多挑战。在低温环境下，跑道材料的物理性能会发生显著变化，导致其强度和耐久性下降。频繁的冻融循环则会使跑道结构内部产生应力集中，加速道面的破损，出现裂缝、坑槽等病害。这些病害不仅会影响飞机的起降平稳性，还可能引发安全事故，对旅客生命财产安全构成严重威胁。例如，跑道表面的裂缝可能会导致飞机轮胎嵌入，影响飞机的操控性能；坑槽则可能使飞机在起降过程中产生颠簸，甚至引发起落架故障。

准确、及时地对寒区机场跑道健康状况进行动态评价，对于保障航空安全、提高机场运营效率具有重要意义。通过动态评价，能够实时掌握跑道的健康状态，及时发现潜在的安全隐患，为机场管理部门制定科学合理的维护决策提供依据。在跑道出现轻微病害时，及时进行修复，可以有效防止病害的进一步发展，降低维修成本，延长跑道的使用寿命。动态评价结果还可以为机场的运行调度提供参考，合理安排航班起降，避免因跑道健康问题导致的航班延误和取消，提高机场的运营效率和服务质量。

1.2国内外研究现状

国内外学者针对寒区机场跑道健康监测及动态评价开展了大量研究。在监测技术方面，无损检测技术如探地雷达、红外热成像等得到了广泛应用。探地雷达可通过发射电磁波探测跑道内部结构缺陷，红外热成像则能利用物体表面温度差异检测道面病害。一些研究还尝试将传感器技术应用于跑道健康监测，如在跑道中埋设应变传感器、温度传感器等，实时获取跑道的力学和温度信息。

在评价方法上，传统的基于经验和规范的评价方法逐渐向基于数据驱动的智能化评价方法转变。层次分析法、模糊综合评价法等被用于构建跑道健康评价指标体系，综合考虑多种因素对跑道健康状况进行评价。近年来，机器学习算法如神经网络、支持向量机等也被引入到跑道健康评价中，通过对大量历史数据的学习和训练，实现对跑道健康状况的准确预测和评价。

已有研究仍存在一些不足。一方面，寒区机场跑道健康影响因素复杂多样，现有研究对某些特殊因素的考虑还不够全面，如极端气候条件对跑道的长期累积影响。另一方面，在动态评价模型的准确性和实时性方面，还需要进一步提高。部分模型在处理大规模数据时效率较低，难以满足实时监测和评价的需求。不同监测技术和评价方法之间的融合应用也有待加强，以充分发挥各自的优势，提高跑道健康监测和评价的效果。

1.3研究内容与方法

本研究主要涵盖以下内容：首先，深入分析寒区机场跑道健康的影响因素，包括气候条件、飞机荷载、跑道结构与材料等，明确各因素对跑道健康的作用机制。其次，基于影响因素分析结果，构建科学合理的寒区机场跑道健康状况评价指标体系，确保指标能够全面、准确地反映跑道的健康状态。然后，利用机器学习、数据挖掘等技术建立寒区机场跑道健康状况动态评价模型，实现对跑道健康状况的实时监测和准确评价。通过实际案例分析，验证动态评价模型的有效性和实用性，为寒区机场跑道的维护管理提供科学依据。

拟采用的研究方法包括文献研究法、现场监测法、理论分析与数值模拟法以及数据挖掘与机器学习法。通过文献研究法，全面梳理国内外相关研究成果，了解研究现状和发展趋势，为本研究提供理论基础。运用现场监测法，在寒区机场跑道上布置传感器，实时采集跑道的温度、应力、变形等数据，获取第一手资料。借助理论分析与数值模拟法，建立跑道结构力学模型，分析飞机荷载、气候条件等因素对跑道结构的影响，为评价指标体系的构建和评价模型的建立提供理论支持。利用数据挖掘与机器学习法，对现场监测数据进行分析处理，挖掘数据中的潜在规律，建立高精度的动态评价模型。

1.4技术路线

本研究的技术路线如图1所示。首先进行理论分析，全面剖析寒区机场跑道健康的影响因素，构建科学的评价指标体系。接着，通过现场监测和数据采集，获取跑道的各项数据，并对数据进行预处理，为后续分析做准备。在模型构建阶段，运用数据挖掘和机器学习算法，建立寒区机场跑道健康状况动态评价模型，并对模型进行训练和验证。最后，将建立的模型应用于实际案例，对寒区机场跑道健康状况进行动态评价，并根据评价结果提出相应的维护建议。

[此处插入技术路线图1，图中应清晰展示从理论分析、数据采集与预处理、模型构建到实际应用的流程，各步骤之间用箭头表示逻辑关系]

通过以上技术路线，本研究旨在实现对寒区机场跑道健康状况的全面、准确、实时监测和评价，为寒区机场的安全运营和科学管理提供有力支持。

二、寒区机场跑道结构与健康状况概述

2.1寒区机场跑道结构组成

寒区机场跑道主要由道面板、水稳层和土基层等结构层组成。道面板作为直接承受飞机荷载的部分，通常采用水泥混凝土材料，具有较高的