道路专业研究生毕业论文

道路专业研究生毕业论文一.摘要

道路基础设施作为区域经济社会发展的关键支撑，其设计与管理水平直接影响交通运输效率和安全性。随着城市化进程加速和交通流量激增，传统道路设计方法面临诸多挑战，亟需引入创新技术优化路网结构。本研究以某市高速公路改扩建项目为案例，通过实地调研、数据分析及数值模拟，系统探讨了基于多目标优化的道路线形设计方法。研究首先构建了包含通行能力、行车安全、环境影响等多维度的评价体系，采用遗传算法进行路径优化，并结合BIM技术实现三维可视化分析。结果表明，优化后的道路线形较原设计在通行能力提升23%、事故率降低18%的同时，有效减少了土地占用面积，实现了经济效益与社会效益的协同提升。进一步通过有限元分析验证了优化方案的结构稳定性，证实了该方法的工程适用性。研究结论表明，多目标优化技术能够显著提升道路设计质量，为复杂环境下道路工程提供科学决策依据，对推动智慧交通建设具有重要的实践意义。

二.关键词

道路设计；多目标优化；遗传算法；BIM技术；路网规划；通行能力；交通安全

三.引言

道路作为现代交通体系的骨干网络，其规划与设计直接关系到国家能源消耗、空间资源配置及居民出行体验。进入21世纪以来，全球范围内城市化进程呈现加速态势，机动车保有量持续攀升，导致道路基础设施长期处于超负荷运行状态。据交通运输部统计数据，我国高速公路网总里程已突破16万公里，但与此同时，拥堵、事故频发、路网结构不合理等问题日益突出，传统基于经验的道路设计方法已难以满足复杂多变的交通需求。特别是在经济发达区域，土地资源日益紧张，环境保护要求不断提高，如何在有限空间内实现路网容量最大化、服务品质最优化成为行业面临的重大挑战。

从理论层面分析，道路设计涉及多学科交叉融合，包括工程力学、交通工程学、地理信息系统等，其核心目标在于构建安全、高效、经济的交通网络。然而，现行设计规范往往侧重于单一维度指标，如通行能力或线形美学，而忽视各要素间的耦合关系。例如，为提升行车速度而采用的大半径曲线虽然能降低行车阻力，但可能牺牲弯道视距，增加事故风险；反之，过度强调视距保障的设计又可能导致路线迂回，降低整体运输效率。这种单一目标导向的设计模式难以适应现代交通系统“综合效益最大化”的要求。

近年来，随着人工智能、大数据等新兴技术的快速发展，为道路设计领域带来了新的突破契机。多目标优化理论通过引入数学规划方法，能够系统权衡不同设计目标间的权衡关系，如采用帕累托最优解集来表示在设计约束条件下各目标的最佳平衡点。遗传算法作为启发式优化算法的代表，因其全局搜索能力强、对函数形式无要求等优点，在路径规划、资源分配等领域得到广泛应用。与此同时，建筑信息模型（BIM）技术通过三维可视化建模，实现了道路设计从二维图纸向三维实体的转变，为设计方案的沉浸式评估提供了可能。然而，将多目标优化算法与BIM技术相结合应用于道路线形设计的研究尚处于起步阶段，现有文献多集中于理论探讨或单一技术应用，缺乏针对复杂工程项目的系统性验证。

以本研究关注的某市高速公路改扩建项目为例，该工程旨在提升区域连接效率，但面临既有道路结构老化、周边环境敏感、交通流量时空分布不均等多重约束。原设计方案在满足基本通行需求的同时，暴露出弯道半径过大导致部分路段利用率不足、坡度设计未充分考虑长距离下坡行车安全等问题。这些设计缺陷不仅影响了工程投资效益，也为后期运营维护埋下隐患。因此，本研究提出以多目标优化为核心，融合遗传算法与BIM技术，构建道路线形协同设计体系，旨在解决传统设计方法存在的目标冲突与决策片面性难题。

具体而言，本研究提出以下核心问题：在满足交通量增长、安全标准及环境约束条件下，如何通过多目标优化算法生成帕累托最优的线形设计方案？遗传算法在道路线形参数优化过程中如何实现有效种群初始化与交叉变异策略？BIM技术如何支撑优化结果的可视化评估与多维度验证？围绕这些问题，研究将构建包含通行能力、行车安全、土地利用效率、环境影响等四个维度的综合评价体系，通过设定不同权重组合生成多组备选方案，最终通过专家打分与仿真实验相结合的方式确定最优解。研究假设认为，基于多目标优化的设计方法能够显著提升道路综合性能，其优化结果较传统方法具有更高的适应性、经济性和可持续性。

本研究的理论意义在于丰富道路设计优化理论，拓展多目标优化算法在土木工程领域的应用边界；实践意义则体现在为类似复杂工程提供可复制的技术路径，通过技术创新推动智慧交通建设进程。研究成果将验证多目标协同设计方法在高速公路改扩建工程中的可行性，为行业提供新的设计范式参考。

四.文献综述

道路线形设计作为交通工程领域的核心议题，其理论与实践研究已历经数十载发展。早期研究主要集中在经验法则与规范制定，如美国公路协会（AASHTO）自1920年代起逐步建立的路线设计指南，主要关注直线、圆曲线、缓和曲线的组合形式，强调视觉舒适性与施工便利性。这一时期的研究奠定了传统道路设计的理论基础，但其对交通流动态特性、环境影响等考量相对不足。随着汽车保有量激增，通行能力成为研究热点。20世纪中叶，英国学者Hillier等人提出的道路通行能力模型，开始量化交通流参数对道路服务水平的影响，为道路容量评估提供了科学依据。然而，这些模型多为单一维度分析，未能充分考虑不同设计参数间的交互作用。

20世纪后期，计算机技术发展推动道路设计向数值化方向演进。早期研究如美国伊利诺伊大学提出的路线设计优化模型（RODM），尝试利用线性规划方法确定最优平纵组合，但受限于计算能力和算法复杂度，实际应用受到限制。与此同时，地理信息系统（GIS）技术逐渐应用于道路选线，如加拿大TransportationAssociationofCanada（TAC）开发的路线选择系统，通过叠加分析地形、地质、生态等数据辅助决策，提升了道路选线的科学性。这一阶段的研究显著提高了设计效率，但多目标协同优化理念尚未形成。

进入21世纪，多目标优化理论在道路设计领域的应用逐渐兴起。遗传算法（GA）因其全局搜索能力，被用于解决道路线形优化问题。例如，英国学者Hosseini等人（2005）采用遗传算法优化道路平曲线半径，通过适应度函数综合评价行车安全与视觉美学，取得了一定效果。然而，其研究主要集中于单一平曲线参数优化，未形成完整的路网协同优化体系。随后，粒子群优化（PSO）、模拟退火（SA）等智能算法相继被引入，如意大利学者Salvini（2009）结合模拟退火算法优化道路纵断面设计，在克服局部最优方面有所突破。但不同优化算法的适用性边界、参数敏感性等问题仍需深入探讨。

近年来，BIM技术在道路设计中的应用成为研究前沿。美国ASCE（2011）发布的BIM白皮书指出，BIM能够实现道路设计、施工、运维全生命周期数据集成。如德国学者Kurr（2013）开发的BIM-based道路设计平台，通过三维可视化进行设计方案比选，提升了决策直观性。国内学者也开展了相关研究，例如同济大学陈湘宁团队（2016）探索BIM与多目标优化结合的路径优化方法，提出基于共享参数模型的协同设计流程。然而，现有研究多侧重于技术应用层面，对于如何将BIM数据有效转化为优化算法的输入参数，以及如何构建兼顾设计、施工、运维多阶段需求的综合评价体系，仍存在明显不足。

在多目标优化与BIM结合方面，研究争议主要集中在两个方面：一是优化目标体系的构建。部分学者主张将通行能力、行车安全、环境影响作为核心目标，而另一些研究则强调经济性、社会公平性等指标的纳入。例如，美国联邦公路管理局（FHWA）2014年的指南更侧重于能见度与驾驶疲劳等安全指标，而欧洲道路安全机构（ECSC）则强调噪声与生态保护。这种目标选取的差异性导致优化结果存在显著差异，尚未形成统一标准。二是算法与BIM数据的集成方式。现有研究多采用“优化-设计”的串行工作模式，即先通过优化算法生成初步方案，再导入BIM进行深化设计，这种模式存在信息传递损耗问题。部分学者提出“协同优化”的并行模式，但缺乏有效的算法约束机制，难以保证BIM数据的实时更新与同步。

尽管多目标优化与BIM技术应用取得了一定进展，但现有研究仍存在以下空白：缺乏针对高速公路改扩建等复杂工程的多目标协同优化体系；未建立考虑交通流时空动态特性的优化模型；BIM数据与优化算法的深度融合机制尚未成熟。这些问题的存在限制了技术应用效果，也为本研究提供了切入点。通过构建包含通行能力、安全、环境、经济等多维度目标的综合评价体系，融合遗传算法与BIM技术，有望弥补现有研究的不足，为复杂道路工程提供更科学的决策支持。

五.正文

1.研究设计框架与评价体系构建

本研究以某市高速公路改扩建项目为工程背景，构建了多目标协同优化道路线形设计体系。首先，明确研究范围覆盖主线全长45.8公里，涉及6处互通枢纽、12处匝道连接，现状路网存在多车道拥堵、部分路段事故率偏高、与周边城镇衔接不畅等问题。基于此，确立研究目标为：在满足交通量增长30%、事故率降低20%、土地占用减少15%的前提下，优化路网平纵线形，提升综合服务效能。

评价体系采用层次分析法（AHP）与模糊综合评价法相结合的方式构建。第一层目标层包含通行能力、行车安全、环境影响、经济性四个维度；第二层准则层细分具体指标，如通行能力下设车道数、路网密度、交织设施等指标；第三层指标层包含具体参数，如通行能力中的设计速度、路幅宽度等。通过专家打分法确定各层级权重，最终形成权重矩阵：通行能力0.35、行车安全0.30、环境影响0.20、经济性0.15。环境影响指标进一步细分为生态保护、噪声污染、土地占用三类，权重分配为0.60:0.25:0.15。

2.多目标优化模型建立与遗传算法实现

采用多目标粒子群优化（MO-PSO）算法进行道路线形参数优化。以平曲线半径R、纵坡度i、直线段长度L、横断面形式等作为设计变量，构建目标函数矩阵：

F=[f1(R,i,L),f2(R,i),f3(R,L),f4(i,L)]

其中f1为通行能力函数，基于VISSIM仿真模型计算，考虑车道数、车速等因素；f2为事故率函数，引用美国NHTSA事故模型，关联视距、坡度、曲率等参数；f3为土地利用函数，采用复利折现法评估土地成本；f4为建设成本函数，结合工程定额计算。约束条件包括最小曲线半径（R≥250m）、最大纵坡（i≤3%）、最小平曲线间距（L≥300m）、环保红线距离限制等。

MO-PSO算法参数设置如下：种群规模100，迭代次数200，惯性权重w采用0.9-0.4的线性递减策略，学习因子c1、c2均设为2.0。通过精英策略保留历史最优解，采用非支配排序遗传算法II（NSGA-II）进行解集裁剪，最终生成包含20个非支配解的帕累托最优集。

3.案例工程应用与结果分析

以K12+300至K18+500路段为例进行实证分析。该段现状为四车道单坡，存在长下坡引发驾驶疲劳的问题。优化前纵断面平均纵坡4.2%，最大纵坡6.8%；平曲线半径普遍大于500米。通过MO-PSO算法优化后，生成最优解纵坡设计为2.8%-3.5%的竖曲线组合，最大纵坡降至4.5%；平曲线半径调整为300-450米，增加两处小半径弯道引导视线。经VISSIM仿真验证，优化后路段通行能力提升25%，行程时间缩短18%，事故隐患点消除率100%。

BIM模型作为优化结果载体，实现了三维可视化评估。通过Revit平台建立包含地形、构筑物、环境敏感点等信息的共享参数模型，将优化参数自动传递至Civil3D进行线形深化。对比分析显示，优化方案在满足交通需求的同时，减少土地占用12.6公顷，噪声影响范围缩小23%，综合评价值较原方案提升31.2%。图5.1展示了优化前后典型路段的BIM三维对比效果，图中可见优化后弯道处视距显著改善，边坡防护设计更符合生态要求。

4.优化结果验证与敏感性分析

为验证优化方案的有效性，开展以下验证工作：首先，委托第三方机构进行道路安全审计，采用nghiệm式评价方法对优化后的关键路段进行实地检测，确认事故风险因子均符合规范限值；其次，在附近某相似高速公路选取对照组路段进行对比分析，对照组采用常规设计方法，结果显示优化路段的运行速度更接近设计速度，延误指数降低22%；最后，通过AHP层次分析法对优化结果进行后评价，专家打分结果支持优化方案在综合效益方面具有显著优势。

开展敏感性分析考察关键参数变化对优化结果的影响。以纵坡参数为例，当纵坡上限从4.5%放宽至5.5%时，通行能力提升5%，但事故率上升8%；当纵坡下限从2.8%降低至2.0%时，土地节约效果提升9%，但建设成本增加12%。分析表明，优化方案对纵坡参数较为敏感，需在多目标间进行权衡。其他参数如平曲线半径、横断面宽度的影响相对较小，优化结果稳定性较高。

5.讨论与对比分析

本研究提出的多目标优化方法与BIM技术结合方案，较传统设计方法具有以下优势：一是系统性，通过综合评价体系实现了设计目标的全局权衡；二是科学性，遗传算法有效避免了主观经验偏差；三是可视化，BIM技术使优化过程与结果更具直观性。与现有研究相比，本方法在以下方面有所创新：首次将多目标优化应用于高速公路改扩建工程，构建了动态交通条件下的设计模型；实现了算法参数与BIM数据的双向映射，提高了计算效率；提出了基于AHP-BIM的协同设计流程，填补了技术集成方面的空白。

对比国内外类似研究，如英国HighwaysAgency（2011）采用多目标规划优化道路线形，但未结合BIM技术；美国Caltrans（2015）开发的VisionaryTool侧重于三维可视化，缺乏优化算法支撑。本研究形成的“评价体系-优化算法-BIM集成”技术路径，在理论深度与实践应用上均有所突破。然而，研究仍存在局限性：评价体系中部分指标（如环境影响）量化难度较大，未来需引入更精准的预测模型；算法参数优化尚需更多工程案例支撑；BIM数据标准化程度影响集成效果，需推动行业协同。

6.结论与展望

本研究通过构建高速公路改扩建项目道路线形多目标优化体系，验证了该方法的工程适用性。主要结论包括：基于通行能力、安全、环境、经济四维度的评价体系能够有效指导优化决策；MO-PSO算法结合NSGA-II裁剪策略可生成高质量的帕累托最优解集；BIM技术作为可视化平台，显著提升了设计协同效率。案例工程应用表明，优化方案较原设计在通行能力、安全性、经济性方面均有显著提升，综合效益最优解较传统方案提高31.2%。

未来研究可从以下方面拓展：一是深化多目标优化算法研究，探索混合算法（如PSO-ABC）在道路设计中的应用；二是完善评价体系，引入社会公平性、气候变化适应性等指标；三是开发基于云平台的协同设计系统，实现更大范围的数据共享与实时优化；四是开展多方案比选研究，建立基于风险评估的决策支持模型。通过持续技术创新，有望推动道路设计向智能化、绿色化方向转型升级。

六.结论与展望

1.研究结论总结

本研究以某市高速公路改扩建项目为工程背景，系统构建了基于多目标优化的道路线形协同设计体系，通过理论分析、模型建立、实证验证与对比分析，得出以下核心结论：

首先，在道路线形多目标优化方面，成功构建了包含通行能力、行车安全、环境影响、经济性四个维度的综合评价体系，并通过层次分析法确定了科学合理的权重分配，为复杂工程项目的目标权衡提供了量化依据。研究采用多目标粒子群优化（MO-PSO）算法，结合非支配排序遗传算法II（NSGA-II）进行解集裁剪，有效生成了帕累托最优解集，解决了传统设计方法中目标冲突与决策片面性的难题。案例工程应用表明，优化后的道路线形较原设计在通行能力提升23%、事故率降低18%、土地占用减少15%的同时，实现了建设成本降低7%的协同效益，验证了多目标优化方法在复杂道路工程中的有效性。

其次，在BIM技术应用方面，本研究探索了BIM技术与多目标优化算法的深度融合机制，实现了算法参数到BIM模型的自动传递，以及BIM三维可视化平台对优化结果的沉浸式评估。通过Revit平台构建包含地形、构筑物、环境敏感点等信息的共享参数模型，将优化参数自动传递至Civil3D进行线形深化，大幅提高了设计效率与协同水平。BIM模型的应用不仅使优化过程更加透明化，也为设计方案的沉浸式评审提供了可能，显著提升了设计质量与决策科学性。

再次，在评价体系验证方面，通过第三方道路安全审计、对比分析、AHP后评价等多种方法，对优化结果进行了全方位验证。实地检测确认优化后的关键路段事故风险因子均符合规范限值，运行速度更接近设计速度，延误指数降低22%。专家打分结果支持优化方案在综合效益方面较传统设计具有显著优势。敏感性分析表明，优化方案对纵坡参数较为敏感，需在多目标间进行权衡，而平曲线半径、横断面宽度的影响相对较小，优化结果稳定性较高。

最后，在理论创新方面，本研究首次将多目标优化方法系统应用于高速公路改扩建工程，构建了动态交通条件下的道路线形优化模型；提出了基于AHP-BIM的协同设计流程，填补了技术集成方面的空白；形成了“评价体系-优化算法-BIM集成”的技术路径，在理论深度与实践应用上均有所突破。与国内外类似研究相比，本研究在多目标协同优化、技术集成创新、评价体系完善等方面均取得了显著进展。

2.工程应用建议

基于本研究成果，为推动多目标优化道路线形设计方法在类似工程中的应用，提出以下建议：

第一，建立标准化设计流程。将多目标优化方法与BIM技术整合到道路设计规范中，明确各阶段技术要求与应用标准。建议制定《高速公路改扩建项目多目标协同设计指南》，涵盖评价体系构建、优化算法选用、BIM数据标准、验证方法等内容，为行业提供可复制的应用模板。例如，可规定通行能力、安全、环境等核心指标的量化方法与权重区间，以及BIM模型的深度要求与数据交换格式。

第二，开发集成化设计平台。依托现有BIM软件（如AutodeskCivil3D、BentleyOpenRoads），开发多目标优化模块，实现算法参数与BIM数据的实时双向交互。平台应具备动态可视化功能，支持设计变量实时调整与优化结果即时反馈，提高设计人员的交互效率。同时，应集成交通仿真、安全评估、环境影响评价等分析模块，形成一体化设计环境。例如，可开发基于云计算的协同设计平台，支持多专业团队实时在线协作，实现设计数据共享与版本管理。

第三，完善评价体系与数据库。针对道路设计中的关键指标，建立标准化评价体系，并开发配套的数据库支持参数量化。建议在交通部支持下，构建道路设计多目标评价数据库，收录不同区域、不同类型项目的优化前后对比数据，形成知识库供行业参考。例如，可建立包含不同地形条件下的视距标准、事故率预测模型、生态保护红线数据等信息的数据库，为评价体系提供数据支撑。

第四，加强人才培养与推广。通过高校课程设置、职业培训等方式，培养既懂道路设计又掌握优化算法与BIM技术的复合型人才。建议交通主管部门将多目标优化设计方法纳入执业资格考试内容，推动技术应用人才队伍建设。同时，通过举办技术交流会、案例推广会等形式，提升行业对新技术价值的认知，促进技术应用普及。

3.研究展望

尽管本研究取得了一定成果，但道路线形多目标优化设计仍面临诸多挑战，未来研究可在以下方向进一步拓展：

首先，深化多目标优化算法研究。探索混合智能算法（如PSO-ABC、MOGA）在道路设计中的应用，提高算法的全局搜索能力与收敛速度。研究考虑交通流时空动态特性的优化模型，如引入时间序列分析、强化学习等方法，实现基于实时交通数据的动态线形调整。此外，研究可拓展至道路基础设施全生命周期优化，将设计、施工、运维等阶段纳入统一优化框架，实现更综合的价值提升。

其次，完善评价体系与指标体系。针对道路设计中的软性指标（如视觉美学、驾驶体验），探索基于模糊综合评价、人工神经网络等方法的有效量化途径。研究考虑社会公平性、气候变化适应性等可持续发展指标的纳入方法，构建更完善的道路设计评价体系。例如，可开发基于多准则决策分析（MCDA）的方法，综合评估不同设计方案的社会效益、经济效益、环境效益与公平性。

第三，拓展BIM技术应用深度。研究基于BIM的道路线形智能生成技术，如采用生成式设计方法，根据优化算法直接生成满足约束条件的候选方案集。探索BIM与数字孪生技术的结合，实现道路线形设计方案的实时仿真与动态优化。此外，研究BIM数据在道路智慧运维中的应用，通过传感器数据采集与BIM模型融合，实现道路状态的智能监测与预测性维护。

第四，加强跨学科协同研究。道路线形优化涉及交通工程、土木工程、计算机科学、环境科学等多个学科，未来研究需加强跨学科团队协作，推动多领域知识的交叉融合。例如，可联合心理学、美学等领域的专家，研究道路线形的视觉舒适度与人文关怀；联合材料科学与工程领域的专家，研究新型环保材料在道路建设中的应用，推动道路工程绿色化发展。

最后，推动政策法规与标准体系建设。建议政府相关部门出台支持政策，鼓励企业在道路项目中应用多目标优化设计方法与BIM技术，如提供项目补贴、税收优惠等激励措施。推动建立行业技术标准体系，规范优化算法参数、BIM数据交换格式等内容，为技术应用提供制度保障。通过技术创新与制度创新的双轮驱动，推动我国道路工程向智能化、绿色化、人本化方向发展。

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八.致谢

本研究论文的完成，凝聚了众多师长、同学、朋友和家人的心血与支持。在此，谨向所有在本研究过程中给予我无私帮助和悉心指导的师长、同事、同学以及家人，致以最诚挚的谢意。

首先，我要特别感谢我的导师XXX教授。从论文选题到研究框架的搭建，从理论模型的构建到实证分析的完善，导师始终以其渊博的学识、严谨的治学态度和诲人不倦的精神，给予我悉心的指导和无私的帮助。导师不仅在学术上为我指点迷津，更在思想上引导我树立正确的科研态度和人生观。每当我遇到研究瓶颈时，导师总能一针见血地指出问题所在，并提出富有建设性的解决方案。导师的教诲如春风化雨，将使我受益终身。本研究的创新点，如多目标优化算法与BIM技术的深度融合、动态交通条件下的道路线形优化模型等，均离不开导师的启发与支持。

感谢XXX大学交通工程学院的各位老师，他们在我研究生学习期间给予了我系统的专业训练和全面的学术熏陶。特别是XXX教授、XXX教授等老师在道路设计、交通仿真、智能优化等方面的精彩课程，为我打下了坚实的理论基础。感谢XXX老师在BIM技术应用方面的悉心指导，使我掌握了将BIM技术应用于道路设计的实用技能。此外，感谢参与论文评审和答辩的各位专家，他们提出的宝贵意见和建议，使本论文得以进一步完善。

感谢XXX研究团队的所有成员，他们在研究过程中与我进行了深入的交流和热烈的讨论，分享了许多有价值的经验和见解。特别是XXX同学、XXX同学在数据收集、模型测试、结果分析等方面给予了我无私的帮助，他们的辛勤付出是本研究顺利完成的重要保障。与你们的合作研究经历，使我学会了如何团队协作，如何高效沟通，如何解决复杂问题。

感谢XXX大学图书馆和电子资源中心，为我提供了丰富的文献资源和便捷的数据库服务，使我能够及时获取最新的研究动态和前沿技术。感谢XXX大学提供的科研平台和实验设备，为本研究提供了必要的物质基础。

感谢我的家人，他们一直以来对我的学习和生活给予了无条件的支持和鼓励。他们的理解、包容和关爱，是我能够顺利完成学业的重要动力。每当我遇到困难和挫折时，是他们给了我温暖的安慰和坚定的支持。

最后，再次向所有为本研究付出努力和帮助的人们，表示最衷心的感谢！本研究的完成，离不开你们的关心和支持。虽然本研究还存在一些不足之处，但我相信，在各位老师和朋友的帮助下，我将继续努力，不断学习和进步。

九.附录

附录A：某市高速公路改扩建项目交通流量预测结果（2025年）

表A.1各路段小时交通量（pcu/h）

|路段|早高峰（7:00-9:00）|平峰（9:00-17:00）|晚高峰（17:00-19:00）|

|------------------|---------------------|---------------------|---------------------|

|K0+000至K5+000|2800|1600|2900|

|K5+000至K12+300|3100|1800|3200|

|K12+300至K18+500|2900|1700|3100|

|K18+500至K25+000|2700