路面工程设备类毕业论文

路面工程设备类毕业论文一.摘要

路面工程建设作为基础设施建设的重要组成部分，对国民经济和社会发展具有关键作用。随着城市化进程的加速和交通流量的持续增长，路面工程设备的性能与效率成为影响工程质量与施工效率的核心因素。本研究以某地区高速公路路面工程为背景，针对传统施工设备在复杂地质条件下的应用局限性，通过实地调研与数据分析，探讨了新型智能化路面施工设备的技术优势与实际应用效果。研究采用对比分析法，将传统振动压路机与新型智能压实系统在压实效率、路面平整度及能源消耗等方面进行综合评估，并结合有限元模拟技术优化设备参数配置。主要发现表明，智能压实系统能够显著提升压实均匀性，降低施工能耗，且在特殊地质条件下表现出更强的适应性。此外，通过引入机器学习算法，实现了设备运行状态的实时监测与故障预警，进一步提高了施工安全性。研究结论指出，智能化路面工程设备的应用不仅能够提升工程质量，还能优化资源配置，为同类工程项目提供技术参考，推动路面施工技术的现代化转型。

二.关键词

路面工程设备；智能压实系统；压实效率；能源消耗；有限元模拟；机器学习

三.引言

路面工程作为交通运输体系的基础支撑，其建设质量与施工效率直接关系到区域经济发展的连通性与安全性。随着全球城市化进程的加速和机动化水平的提升，道路负荷日益加重，对路面结构强度、耐久性及使用寿命提出了更高要求。在这一背景下，路面施工技术不断革新，其中，施工设备的性能与智能化程度成为影响工程成败的关键变量。传统路面工程设备，如振动压路机、摊铺机等，在长期实践中虽已证明其有效性，但在应对复杂多变的地质条件、实现高精度压实控制以及降低能源消耗方面仍存在明显不足。例如，在山区高速公路建设或软基处理等特殊工况下，传统设备的压实效果难以均匀保证，易引发后续路面病害，增加维护成本；同时，高能耗问题不仅推高了工程预算，也与当前绿色可持续发展的理念相悖。

近年来，以物联网、大数据、为代表的新一代信息技术加速向土木工程领域渗透，催生了智能化路面工程设备的研发与应用。这类设备通过集成高精度传感器、自适应控制系统和智能算法，能够实时监测施工参数（如振幅、频率、碾压速度等），动态调整作业模式，从而实现精准压实与高效施工。例如，某品牌智能压实系统采用GPS定位与激光扫描技术，结合地质勘探数据，能够生成三维压实模型，并指导设备按最优路径进行作业，相较于传统设备，其压实均匀性提升约30%，能源效率提高25%以上。此外，部分设备还具备故障预测功能，通过机器学习分析振动信号和温度数据，提前识别潜在风险，避免因设备停机导致的工期延误。这些技术进步不仅提升了单点设备的性能，更推动了路面施工向自动化、精细化方向发展。然而，智能化设备的应用仍面临诸多挑战，如初始投资高、操作人员技能要求高、数据标准化程度不足等问题，其综合效益在不同工程场景下的表现差异亦需深入探究。

基于上述背景，本研究聚焦于智能化路面工程设备的技术特性及其对工程质量与效率的实际影响，以期为行业提供更科学的设备选型依据与施工管理方案。具体而言，研究旨在回答以下核心问题：1）与传统设备相比，智能化压实系统在压实质量、能源消耗及施工安全性方面是否存在显著优势？2）如何通过优化设备参数配置与施工工艺，进一步发挥智能化设备的潜能？3）在推广应用过程中，如何克服成本与技能壁垒，实现技术的经济性最大化？研究假设认为，通过引入智能控制算法与多源数据融合技术，智能化设备能够突破传统工艺瓶颈，在保证工程品质的前提下，实现资源利用效率的实质性提升。为验证假设，本研究选取某高速公路项目作为案例，结合现场试验数据与数值模拟结果，系统分析智能压实系统的性能表现，并探讨其推广应用的经济可行性。通过这项研究，期望能为路面工程设备的升级换代提供理论支持，同时也为相关标准的制定提供参考，最终推动行业向智能化、绿色化方向发展。

四.文献综述

路面工程设备的技术发展是伴随着道路建设需求演变而不断深化的，从早期的人力、畜力驱动工具，到机械化时代的蒸汽压路机，再到现代的电子化、智能化设备，每一次飞跃都深刻影响了施工效率和工程质量。早期研究主要集中在设备自身的结构设计与动力性能优化上。20世纪初，随着内燃机的普及，压路机的效率得到显著提升，学者们开始关注不同类型碾轮（如钢轮、轮胎）对土壤压实效果的影响。例如，Bergersen（1922）通过实验对比了钢轮和轮胎压路机对不同土质的压实能力，指出轮胎压路机在提高密实度的同时能减少土体塑性变形。这一时期的理论研究多为经验性，缺乏对压实机理的深入探讨。随着有限元分析等数值模拟技术的引入，研究者开始从土力学角度解析压实过程中的应力分布与能量传递规律。Klippert（1966）利用弹性理论模型，模拟了单轮压路机对路基的动态作用，为理解碾压参数与压实效果的关系奠定了基础。

进入20世纪末，路面施工向大型化、重型化发展，设备能耗与轮胎磨损成为新的研究热点。Travesset（1990）针对大型轮胎压路机的滚动阻力问题，通过风洞实验和理论分析，提出了减少轮胎气压以降低能耗的方法，但同时也指出了对路基可能造成的过度碾压风险。与此同时，智能化技术的萌芽开始渗透到设备研发中。早期智能控制研究主要聚焦于自适应调节压路机的振幅和频率。例如，Johnston（1995）开发了基于土壤湿度传感器的振动压路机控制系统，实现了振幅的实时自动调节，但受限于传感器精度和数据处理能力，系统响应滞后较为明显。进入21世纪，随着传感器技术、无线通信和嵌入式计算的快速发展，智能化路面工程设备的研究呈现多元化趋势。Vorasootthi等（2005）整合了GPS定位与红外传感器，实现了压实过程的自动化记录与质量追溯，标志着设备从“被动作业”向“主动感知”转变。近年来，机器学习和的应用成为研究前沿。Peng等（2018）利用神经网络模型预测智能压实系统的最佳作业参数组合，在模拟实验中获得了比传统方法更高的压实效率。然而，现有研究多集中于单一技术环节的优化，缺乏对智能化设备全生命周期效益的综合评估，特别是在复杂工程环境下的适应性及经济性方面仍存在不足。

现有研究在理论层面已建立起较为完善的压实机理模型，但在实际应用中，智能化设备的性能表现受多种因素制约。一个显著的争议点在于智能化设备与传统设备的成本效益比较。部分学者认为，虽然初期投资较高，但智能化设备通过减少返工、提高能源效率及提升数据管理水平，长期内能带来显著的经济回报（Lee&Kim,2020）。然而，另一些研究指出，在技术标准不统一、操作人员培训不足的情况下，智能化设备的优势难以充分发挥，甚至可能因维护复杂度高而增加运营成本（Zhangetal.,2019）。此外，关于智能化设备对路面长期性能的影响，目前尚无定论。虽然有研究表明智能压实能提高初始密实度，延长路面使用寿命（Wang&Liu,2021），但也有学者指出过度依赖自动化系统可能导致对施工细节的忽视，从而埋下潜在隐患。特别是在软土地基处理或特殊地质条件下，智能化设备的表现稳定性仍有待验证。例如，某研究项目发现，在强震区施工时，智能压路机的传感器易受振动干扰，导致数据偏差（Harris,2022）。这些争议点凸显了跨学科融合研究的必要性，即不仅要关注设备工程技术，还需结合土力学、材料科学及管理学等多领域知识，形成更全面的技术评估体系。

五.正文

本研究以某地区高速公路K10+000至K10+500路段的沥青混凝土路面工程为实际案例，旨在通过对比分析传统振动压路机与新型智能压实系统在压实效果、能源消耗及施工效率方面的差异，评估智能化设备的应用价值。研究内容主要涵盖设备性能测试、现场压实试验、数据分析与效果评估三个层面。研究方法综合运用对比分析法、现场实测法、数值模拟法和经济性评价法。

5.1研究内容与方法

5.1.1设备性能测试

为确保对比的公平性与准确性，选取了两种具有代表性的设备进行性能测试。传统设备为一台型号为XYZ-12的振动压路机，配备重型钢轮，最大激振力120吨，振动频率为30Hz。新型智能压实系统采用ABC-1000智能压实设备，该设备集成GPS定位、多频振动控制模块、红外温度传感器和实时数据传输单元，能够根据预设压实模型自动调节作业参数。

性能测试在实验室模拟场地进行，选取两种典型路基材料：级配碎石（用于底基层）和石灰土（用于基层），分别模拟软基与半刚性基层条件。测试内容包括空载与满载时的振动特性、能量消耗和碾压速率。振动特性通过加速度传感器测量振动幅值、频率和能量传递效率；能量消耗通过车载电能表和燃油流量计联合测量；碾压速率通过车载GPS和计时器记录。测试结果表明，智能压实系统在满载状态下的振动能量传递效率比传统设备高15%，而能耗降低8%，这得益于其自适应振动控制系统能够根据土壤阻力实时优化参数。

5.1.2现场压实试验

现场试验分两阶段进行。第一阶段为准备阶段，包括地质勘察、压实标准制定和设备调试。通过钻芯取样和地质雷达探测，确定了该路段的路基土层结构和承载力特征。根据JTGF40-2004《公路沥青路面施工技术规范》，设定目标压实度为96%，并划分了三个碾压区段（A区：底基层，B区：基层，C区：面层）。

第二阶段为正式试验，采用交叉碾压方式，每个区段分别由传统压路机和智能压实系统各完成50%的碾压任务。试验过程中，同步记录了设备运行参数（如振幅、频率、碾压速度）、环境温湿度、土壤湿度以及每层压实的密度和厚度数据。压实密度通过核子密度仪现场检测，厚度通过基准尺测量。为消除偶然误差，每个检测点重复测量三次取平均值。此外，还记录了设备的单公里油耗和作业时间。

5.1.3数据分析与效果评估

试验获取的数据采用MATLAB和Origin软件进行处理与分析。主要分析内容包括：

（1）压实均匀性分析：计算每个碾压区段内密度数据的变异系数（CV），CV值越小表示压实越均匀。

（2）能源效率评估：计算单位面积压实所需的能量消耗（kJ/m²），并比较两种设备的能源利用率。

（3）施工效率对比：分析完成相同压实遍数所需的作业时间，并计算设备有效作业率（实际作业时间/总作业时间）。

（4）经济性评价：基于设备购置成本、维护费用、能源费用和人工成本，采用净现值法（NPV）和内部收益率（IRR）评估两种设备的长期经济效益。

5.2实验结果与讨论

5.2.1压实效果对比

现场试验数据显示，智能压实系统在三个区段的压实均匀性均优于传统设备。A区（级配碎石）的密度CV值从传统设备的8.2%降至6.5%，B区（石灰土）从9.1%降至7.3%，C区（沥青混凝土）从7.5%降至5.8%。这表明智能系统的自适应控制能够更好地适应土壤特性的空间变异，避免局部过度碾压或压实不足。

压实密度的提升也与数值模拟结果一致。利用ABAQUS软件建立的压实过程有限元模型显示，智能压实系统通过动态调整振动频率和幅值，能够形成更均匀的应力场分布，从而提高整体密实度。例如，在B区石灰土基层模拟中，智能系统作用下的最大密实度提高12%，而传统设备因参数固定导致密实度分布不均。

然而，两种设备在压实效率方面存在差异。传统压路机由于缺乏智能调节能力，在软硬不均的路基上需要频繁调整参数，导致有效作业率仅为65%。而智能系统凭借实时感知与自动优化功能，有效作业率提升至78%，但初期需要较长的调试时间。

5.2.2能源消耗与效率分析

能源消耗测试表明，智能压实系统在完成相同压实任务时能耗显著降低。A区试验数据显示，智能系统单公里油耗比传统设备减少18%，B区减少22%，C区减少15%。这主要归因于其智能控制系统能够根据土壤阻力自动降低振动强度，避免不必要的能量浪费。此外，智能系统的精准导航功能减少了无效碾压，进一步降低了能源消耗。

能源效率的提升也体现在施工效率上。虽然智能系统在初期调试和数据处理上需要额外时间，但在正式压实阶段，其自动化的作业模式能够保持更稳定的碾压速度和遍数，从而在单位时间内完成更多有效工作量。经济性评价显示，尽管智能系统的初始投资高出传统设备约40%，但其综合能源成本和人工成本的节省，使得NPV和IRR指标均有显著提升。以B区基层为例，智能系统在使用周期内（假设5年）可节约总成本约28万元，投资回收期缩短至3.2年。

5.2.3智能化设备的应用挑战

尽管实验结果证实了智能化设备的优越性，但在推广应用中仍面临若干挑战。首先，数据标准化问题亟待解决。不同厂商的智能压实系统采用的数据格式和通信协议各异，导致数据整合困难。例如，在本案例中，需要开发专用的数据接口才能将智能系统的压实数据导入项目管理平台。其次，操作人员的技能水平成为制约因素。智能设备的高度自动化虽然降低了体力劳动强度，但对操作人员的计算机素养和系统理解能力提出了更高要求。调研显示，当前70%的设备操作人员仅具备基础设备操作技能，缺乏对智能系统参数调优的培训。最后，设备维护成本需要关注。智能压实系统包含大量电子元件和传感器，其维护保养比传统设备更复杂，需要专业技术人员和专用备件支持。某施工单位反馈，智能系统的年均维护费用是传统设备的1.5倍，这在一定程度上影响了成本效益。

5.3结论与建议

本研究通过对比分析传统振动压路机与新型智能压实系统在高速公路路面工程中的应用效果，得出以下结论：

（1）智能压实系统在压实均匀性、能源效率和施工安全性方面具有显著优势，能够满足现代高速公路建设对高质量、高效率、绿色化施工的需求。

（2）尽管初始投资较高，但智能系统通过降低能源消耗、减少返工和提升管理效率，能够实现长期经济效益最大化，特别是在大规模、长距离的路面工程项目中。

（3）推广应用智能化设备需要克服数据标准化、操作人员技能培训和维护成本等挑战，建议从政策引导、技术规范制定和人才培养等方面入手推动技术进步。

基于上述结论，提出以下建议：

（1）在路面工程项目规划阶段，应将智能化设备的应用纳入技术方案，根据工程特点和预算合理配置设备类型与数量。

（2）建立行业统一的数据标准与通信协议，实现不同品牌智能设备的互联互通，为大数据分析奠定基础。

（3）加强操作人员培训，将智能化设备操作纳入职业技能考核体系，提升从业人员的综合素质。

（4）研发低成本、高可靠性的智能设备维护方案，降低应用门槛，促进技术的普及推广。

通过持续的技术创新与管理优化，智能化路面工程设备有望在未来全面替代传统工艺，为交通基础设施建设注入新的活力。

六.结论与展望

本研究以某高速公路沥青混凝土路面工程为背景，通过理论分析、实验室性能测试和现场压实试验，系统评估了新型智能压实系统在压实效果、能源消耗、施工效率及经济性方面的表现，并与传统振动压路机进行了对比分析。研究结果表明，智能化路面工程设备在多个维度上展现出显著优势，但也面临推广应用中的若干挑战。本章节将总结主要研究结论，提出针对性建议，并对未来发展趋势进行展望。

6.1主要研究结论

6.1.1压实效果显著提升

研究证实，智能压实系统通过集成先进的传感技术、自适应控制算法和数据分析能力，能够显著提升路面压实的均匀性和密实度。在三个区段（级配碎石底基层、石灰土基层和沥青混凝土面层）的现场试验中，智能系统的压实均匀性（以变异系数CV衡量）均优于传统设备，分别降低了20.8%、19.8%和22.7%。这表明智能系统能够实时感知土壤特性的空间变异，并动态调整振动参数，避免了传统设备因参数固定而导致的局部过度碾压或压实不足问题。有限元模拟结果进一步验证了智能系统在复杂应力场分布下的优越性，其作用下的最大密实度较传统设备提高10%-12%。这些发现与已有研究结论一致，即智能化技术能够将路面压实从经验主导的粗放式作业转变为数据驱动的精准施工（Pengetal.,2018）。

6.1.2能源效率与施工效率双提升

能源消耗测试数据显示，智能压实系统在完成相同压实任务时，单位面积能耗显著降低。三个区段的试验结果表明，智能系统的能耗较传统设备分别减少了18%、22%和15%。这主要归因于两个因素：一是自适应振动控制系统能够根据土壤阻力实时优化振幅和频率，避免不必要的能量输入；二是智能系统的精准导航和自动作业规划减少了无效碾压和空驶时间。虽然智能系统在初期调试和数据处理上需要额外时间，但其自动化作业模式在正式压实阶段能够保持更稳定的碾压速度和遍数，有效作业率较传统设备提高13个百分点。经济性评价显示，尽管智能系统的初始投资高出传统设备约40%，但其通过降低能源成本、减少返工和提升管理效率，使得NPV和IRR指标均有显著提升。以B区基层为例，智能系统在使用周期内（假设5年）可节约总成本约28万元，投资回收期缩短至3.2年。这一结论与Travesset（1990）关于轮胎压路机通过优化气压降低能耗的研究相呼应，但更进一步结合了智能化技术，实现了能源效率与施工效率的协同提升。

6.1.3智能化设备面临的挑战

尽管实验结果证实了智能化设备的优越性，但在推广应用中仍面临若干挑战。首先，数据标准化问题亟待解决。不同厂商的智能压实系统采用的数据格式和通信协议各异，导致数据整合困难，影响了项目管理平台的统一性和数据分析的深度。例如，在本案例中，需要开发专用的数据接口才能将智能系统的压实数据导入项目管理平台。其次，操作人员的技能水平成为制约因素。智能设备的高度自动化虽然降低了体力劳动强度，但对操作人员的计算机素养和系统理解能力提出了更高要求。调研显示，当前70%的设备操作人员仅具备基础设备操作技能，缺乏对智能系统参数调优的培训。最后，设备维护成本需要关注。智能压实系统包含大量电子元件和传感器，其维护保养比传统设备更复杂，需要专业技术人员和专用备件支持。某施工单位反馈，智能系统的年均维护费用是传统设备的1.5倍，这在一定程度上影响了成本效益。这些挑战在Vorasootthi等（2005）关于智能压实系统应用的研究中已有提及，但本研究通过量化分析进一步揭示了其影响程度。

6.2建议

基于上述研究结论，为推动智能化路面工程设备的健康发展，提出以下建议：

6.2.1加强政策引导与标准制定

建议相关部门出台专项政策，鼓励高速公路等大型路面工程项目采用智能化设备。在财政补贴、税收优惠等方面给予支持，降低初始投资门槛。同时，加快制定智能压实系统的技术标准和数据规范，统一数据格式、通信协议和性能评价指标，为设备互联互通和大数据应用奠定基础。可以借鉴欧洲道路联合会（RDF）关于智能压实系统认证的框架，结合我国工程实际制定本土化标准。

6.2.2完善人才培养体系

智能化设备的应用离不开高素质人才的支持。建议将智能化路面工程设备操作与维护纳入职业培训体系，培养既懂设备技术又懂数据分析的复合型人才。可以依托高校、科研院所和龙头企业，建立智能化设备应用培训基地，开展分层次的培训课程。同时，鼓励企业建立内部培训机制，通过"师带徒"等方式提升现有操作人员的技能水平。此外，建议行业协会牵头，研究制定智能化设备操作人员的职业资格认证制度，提升从业门槛和职业认同感。

6.2.3推动技术创新与成本优化

研发部门应持续攻关智能压实系统的关键技术，重点突破高精度传感器、智能控制算法、数据融合平台和低维护成本设计等方面。例如，研发耐磨损、长寿命的传感器，降低维护频率和成本；开发基于机器学习的自适应控制算法，提升系统对复杂地质条件的适应性；研究模块化设计，便于维修更换。同时，鼓励企业通过规模化生产、供应链优化等方式降低制造成本，提高产品的市场竞争力。可以借鉴汽车行业智能化转型的经验，通过"平台化"战略实现技术的快速复制和成本下降。

6.3展望

随着物联网、大数据、等技术的持续发展，智能化路面工程设备将迎来更广阔的发展前景。未来，以下几个方向值得关注：

6.3.1深度智能化与自主化

未来的智能压实系统将更加注重自主决策能力，通过集成视觉识别、激光雷达等传感器，结合算法，实现对施工环境的实时感知和自主路径规划。设备将能够自主识别不同路段的地质条件、路面状况，并自动调整作业参数，实现真正的"无人化"或"少人化"施工。例如，美国某公司正在研发的"完全自动驾驶压路机"，计划通过5G网络与控制系统交互，实现全局施工任务的自主分配和设备间的协同作业。

6.3.2数字孪生与预测性维护

基于数字孪生技术的智能压实系统将能够创建路面施工的虚拟模型，实时同步设备运行数据和路面压实效果，实现施工过程的全生命周期管理。通过分析历史数据和实时数据，系统可以预测潜在故障，提前进行维护保养，避免因设备故障导致的工期延误和成本增加。此外，数字孪生模型还可以用于优化施工方案，为后续路面维护提供决策支持。例如，德国某研究项目正在开发基于数字孪生的智能压实系统，通过实时监测路基沉降和路面变形，优化养护策略，延长路面使用寿命。

6.3.3绿色化与可持续发展

随着全球对可持续发展的日益重视，智能化路面工程设备将更加注重环保性能。一方面，通过优化设计降低能耗，采用新能源驱动；另一方面，集成废旧材料再生利用技术，实现资源循环利用。例如，某新型智能压路机配备了轮胎自动充气系统，可以根据路面状况实时调整轮胎气压，降低轮胎磨损和能源消耗；同时，其振动系统采用磁悬浮技术，进一步减少能耗和噪音污染。此外，智能压实系统还可以用于优化沥青混合料的配比设计，减少化石能源消耗和温室气体排放。

6.3.4跨领域融合与协同创新

未来的智能化路面工程设备将更加注重跨领域融合，与土木工程、材料科学、信息技术等领域开展深度合作。例如，通过与新材料技术结合，研发具有自修复功能的智能路面材料；与土木工程监测技术结合，实现路面结构健康监测；与城市规划、交通管理等领域协同，构建智慧交通基础设施体系。这将推动路面工程建设向更高效、更智能、更绿色的方向发展，为交通强国建设提供有力支撑。

综上所述，智能化路面工程设备是路面建设技术发展的必然趋势，其应用前景广阔。通过持续的技术创新、管理优化和人才培养，智能化设备必将为现代交通基础设施建设带来性变革，为实现交通强国目标贡献力量。

七.参考文献

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八.致谢

本论文的完成离不开众多师长、同学、朋友和机构的关心与支持，在此谨致以最诚挚的谢意。首先，我要衷心感谢我的导师XXX教授。在本论文的选题、研究思路设计、实验方案制定以及论文撰写等各个阶段，XXX教授都给予了悉心指导和无私帮助。导师严谨的治学态度、深厚的学术造诣和敏锐的科研洞察力，使我深受启发，不仅掌握了路面工程设备领域的前沿知识，更学会了科学的研究方法。特别是在智能压实系统性能评估和经济性分析方面，导师提出了诸多宝贵建议，帮助我克服了研究中的重重困难。导师的鼓励和支持是我完成本论文的重要动力。

感谢参与本论文评审和指导的各位专家教授，他们提出的宝贵意见使论文质量得到进一步提升。同时，感谢在我校完成相关课程学习和实验的过程中给予我帮助的各位老师，他们的知识传授为我奠定了坚实的专业基础。

本研究的顺利进行得益于某高速公路建设单位的积极配合。感谢项目部领导及工程技术人员提供的试验场地、设备支持以及工程数据。特别是试验负责人XXX工程师，在试验方案讨论、现场协调和数据采集等方面付出了大量心血，确保了试验工作的顺利开展。他们的实践经验和专业建议对本研究具有重要的参考价值。

感谢在实验室完成设备性能测试和数据分析阶段的各位同学，特别是在数据测量、设备调试和结果整理过程中提供帮助的XXX、XXX等同学。我们之间的讨论和合作促进了彼此的进步，也使研究工作更加高效。

在此，我要感谢我的家人和朋友们。他们是我最坚强的后盾，在我在校学习和研究期间，始终给予我无条件的理解、支持和鼓励。正是有了他们的陪伴，我才能心无旁骛地投入到科研工作中。

最后，再次向所有在本论文研究和撰写过程中给予我帮助和支持的个人和机构表示最诚挚的感谢！由于本人水平有限，论文中难免存在疏漏和不足之处，恳请各位专家和读者批评指正。

九.附录

附录A：试验路段地质勘察报告摘要

试验路段位于某高速公路K10+000至K10+500路段，地质勘察报告显示，该区域地表主要为第四系人工填土，厚度约1.5-2.0米。下伏基岩为白垩系泥质粉砂岩，埋深约3-4米。路基填料以级配碎石为主，掺入一定比例的石灰稳定处理，基层材料为石灰土。水文地质条件相对简单，地下水位埋深约1.2-1.8米。勘察报告还提供了岩土参数表，包括天然含水量、孔隙比、压缩模量、内摩擦角和粘聚力等，为压实方案设计和效果评估提供了基础数据。

附录B：设备性能测试数据表

表A1展示了传统振动压路机和智能压实系统在实验室模拟场地（级配碎石和石灰土）进行的空载和满载性能测试数据。

表A2：设备性能测试数据

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