Russian Federation
Petrozavodsk, Russian Federation
The article examines the problem of the absence of a deterministic model linking the evolution of the stress field in the soil with the kinetics of density gain during multi-pass roller compaction, which is relevant for optimizing the construction of forest roads. The purpose of the work is to determine the quantitative patterns of this process to develop criteria for selecting technological parameters. To achieve this purpose, an integrated field experiment methodology was developed, based on the synchronous registration of integral characteristics (sediment, density) and the stress-strain state component using tensometric sensors and the chalk beacon method. Studies were conducted on sandy loam, loam, and gravel, varying the thickness of the layer, the speed of movement, and the number of passes. As a result, three stages of stress state evolution were experimentally identified, reflecting the transition from plastic deformations to elastic ones. The universal damped hyperbolic nature of the dependence of the maximum normal stress on the number of passages, described by the model σmax = N / (a + bN), has been revealed. The two-humped form of the tangential stresses diagram was discovered, and a significant anisotropy of residual stress relaxation was revealed: horizontal stresses disappear within 18-20 hours, while vertical stresses relax almost instantaneously. The obtained results deepen the theory of contact interaction and provide practical criteria for determining the optimal number of passes and the timing of compaction quality control.
forest roads, soil compaction, roller compaction, stress field, residual deformations, quality control
Введение
Несмотря на длительную историю эксплуатации вибрационных катков в дорожном строительстве, в научно-технической сфере сохраняется дефицит консенсуса относительно оптимальных параметров данной техники, объективных критериев оценки её технологической эффективности и рациональных режимов работы в разнообразных производственных условиях [1, 2]. Эта неоднозначность обусловлена фундаментальной сложностью и недостаточной изученностью физических процессов, сопровождающих вибрационное уплотнение. К ним относятся: нелинейное поведение грунтовой среды, характеристики которой динамически изменяются от прохода к проходу; комплексное взаимодействие элементов колебательной системы катка как между собой, так и с деформируемым основанием; значительное разнообразие типов грунтов и технологических контекстов, в которых осуществляется уплотнение [2].
Динамическое взаимодействие вибрационного катка с грунтовым основанием представляет собой сложный процесс, определяемый совокупностью технических параметров машины и реологических свойств уплотняемой среды. Ключевыми факторами со стороны катка являются масса вальца и рамы, частота и амплитуда колебаний, геометрические характеристики вальца, параметры амортизирующей системы и скорость передвижения. Со стороны грунта существенное влияние оказывают его тип, гранулометрический состав, начальная плотность, влажность и мощность уплотняемого слоя. В рамках экспериментального исследования эволюции поля напряжений для строительства лесных дорог принципиально важным является выбор адекватного математического аппарата, способного описать отклик нелинейной, многофазной среды на циклическое динамическое воздействие.
Физическая сущность вибрационного катка как многомассовой колебательной системы, работающей в контакте с деформируемым основанием, обуславливает применение методов реологического моделирования. Эти методы позволяют аппроксимировать поведение системы через совокупность сосредоточенных масс, упругих, вязких и пластических элементов, моделирующих как свойства техники, так и грунта. Эволюция напряжённо-деформированного состояния в процессе многократных проходов катка может быть проанализирована через призму развития таких моделей.
Исторически первым и наиболее простым подходом явилось использование одномассных моделей, в которых основное внимание уделялось динамике самого рабочего органа [3, 4, 5]. Однако подобные схемы обладали ограниченной предсказательной силой, так как не учитывали обратного влияния деформируемого грунта на характер колебаний. Развитием методологии стало внедрение двухмассных моделей, которые позволили рассматривать систему «валец–грунт» как единое целое [6, 7, 8]. Эти модели стали важным шагом в понимании передачи энергии от катка в массив и формирования начального поля напряжений. Для более глубокого анализа распространения волн напряжений по глубине и оценки присоединённой массы вовлекаемого в движение грунтового массива были предложены трёхмассные реологические схемы [12, 13, 14]. Подобное усложнение модели повышает её адекватность при описании второй фазы взаимодействия — распространения и затухания напряжений в глубине уплотняемого слоя, что особенно важно для обоснования оптимальной толщины отсыпаемого слоя на лесных дорогах.
Среди разнообразия реологических схем для аппроксимации поведения грунта фундаментальное значение сохраняет линейная вязкоупругая модель Фойгта. Её широкое применение, включая анализ виброплит [11] и динамику фундаментов [24, 25, 26], основано на удачном балансе между аналитической простотой и возможностью описания ключевых релаксационных свойств грунта. Применительно к вибрационным каткам, модель Фойгта эффективно описывает формирование контактных напряжений и их динамику при однократном нагружении [5, 12, 13]. Эмпирические исследования, охватывающие широкий спектр грунтов, показывают, что для значительного числа случаев линейная модель даёт удовлетворительное соответствие экспериментальным данным [27]. Это подтверждает её пользу для моделирования «характерного цикла нагружения» — ключевого элемента в изучении кумулятивного эффекта от многократных проходов.
Однако для всестороннего описания эволюции поля напряжений, особенно на стадиях интенсивного пластического деформирования и при уплотнении специфических грунтов (например, заторфованных или переувлажнённых), линейные модели могут быть недостаточны. В таких случаях привлекаются более сложные нелинейные реологические конструкции [18, 19, 20], способные учитывать пластическое течение, упрочнение материала и зависимость параметров от уровня и скорости нагружения. Развитие этих моделей [21, 22, 23] направлено на создание инструмента, позволяющего не только фиксировать, но и прогнозировать кинетику изменения поля напряжений и связанной с ним плотности грунта в процессе всего цикла уплотнения, что является конечной целью оптимизации технологии строительства лесных дорог.
Для всестороннего описания эволюции поля напряжений, особенно на стадиях интенсивного пластического деформирования и при уплотнении специфических грунтов (например, заторфованных или переувлажнённых), линейные модели могут быть недостаточны. В таких случаях привлекаются более сложные нелинейные реологические конструкции [18], способные учитывать пластическое течение, упрочнение материала и зависимость параметров от уровня и скорости нагружения. Развитие этих моделей [21-23] направлено на создание инструмента, позволяющего не только фиксировать, но и прогнозировать кинетику изменения поля напряжений и связанной
с ним плотности грунта в процессе всего цикла
уплотнения, что является конечной целью оптимизации технологии строительства лесных дорог.
Современные исследования, направленные на решение этой задачи, реализуют комплексный подход, опирающийся на симбиоз трёх ключевых направлений: технологий интеллектуального уплотнения, методов машинного обучения и численного моделирования [19]. Прогресс в области интеллектуального уплотнения (ИУ) предоставляет необходимую эмпирическую основу. Оборудованные акселерометрами и GNSS-приёмниками катки в режиме реального времени фиксируют отклик грунта, формируя плотный поток объективных данных о его жёсткости, которая тесно коррелирует с плотностью, для каждого прохода и участка [20]. Современные системы управления, такие как Bomag Variocontrol, не только собирают эти данные, но и автоматически адаптируют параметры работы (например, амплитуду вибрации), обеспечивая равномерное уплотнение [21].
1. Tyuremnov I. S., Shorokhov D. A. Modelirovanie vzaimodeystviya vibratsionnogo katka s uplotnyaemym gruntom. [Modeling the interaction of a vibratory roller with compacted soil]. Vestnik SibADI = Bulletin of SibADI. 2024;21(2):202-216. (In Russ.). DOI: https://doi.org/10.26518/2071-7296-2024-21-2-202-216.
2. Tyuremnov I.S., Morev A.S. New Criterion for Continuous Compaction Control Systems by Soil Vibratory Rollers. In: Radionov A., Kravchenko O., Guzeev V., Rozhdestvenskiy Y. (eds) Proceedings of the 5th International Conference on Industrial Engineering (ICIE 2019). ICIE 2019. Lecture Notes in Mechanical Engineering. Springer, Cham, 2020. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-22063-1_62.
3. Lipinski K. Forced Vibrations in a Dynamic System That Is Damped By a Mechanism Which Trans-Pass Through Its Singular Position. In: Awrejcewicz J. (eds) Perspectives in Dynamical Systems II — Numerical and Analytical Approaches. DSTA 2021. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics, vol 454. Springer, Cham, 2024. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-56496-3_21.
4. Pistrol J., Hager M., Kopf F., Adam D. An advanced ICMV for vibratory roller compaction. Acta Geotechnica. 2025;20:501–517. DOI: https://doi.org/10.1007/s11440-024-02342-8.
5. Liu L., Liu C., Ai H., Luo J., Zhang W., Wang L. Nonlinear Dynamics of the Rigid Drum for Vibratory Roller on Elastic Subgrades. Shock and Vibration. 2021;2021:9589230. DOI: https://doi.org/10.1155/2021/9589230.
6. Tyuremnov I. S. Analiz tekhnicheskikh kharakteristik razlichnykh tipov udarno-vibratsionnykh gruntouplotnyayushchikh mashin. [Analysis of technical characteristics of various types of impact-vibration soil compacting machines]. Vestnik Sibirskogo gosudarstvennogo avtomobil'no-dorozhnogo universiteta = Bulletin of the Siberian State Automobile and Highway University. 2023;20(6):706-716. (In Russ.). DOI: https://doi.org/10.26518/2071-7296-2023-20-6-706-716.
7. Tarasov V. N., Boyarkina I. V., Serebrennikov V. S. Vliyanie massy vertikal'nogo prigruza na amplitudu kolebaniy vibroval'tsa i vibrozashchitu ramy dorozhnogo katka. [Influence of the vertical ballast mass on the oscillation amplitude of the vibratory drum and on vibration protection of the roller frame]. Stroitel'nye i dorozhnye mashiny = Construction and Road Machinery. 2019;(9):30–36. (In Russ.).
8. Paulmichl I., Furtmüller T., Adam C., Adam D. Numerical simulation of the compaction effect and the dynamic response of an oscillation roller based on a hypoplastic soil model. Soil Dynamics and Earthquake Engineering. 2020;132:106057. DOI: https://doi.org/10.1016/j.soildyn.2020.106057.
9. Li T., Wang G., Zhang Y. Design of Compaction Operation Monitoring System for Intelligent Vibratory Roller Based on Internet of Things. Engineering Proceedings. 2021;10(1):50. DOI: https://doi.org/10.3390/ecsa-8-11265.
10. Tarasov V. N., Boyarkina I. V., Serebrennikov V. S. Analiticheskoe obosnovanie kinematicheskikh kharakteristik vibrovozbuditelya dorozhnogo vibrokatka. [Analytical justification of the kinematic characteristics of the exciter for a road vibratory roller]. Stroitel'nye i dorozhnye mashiny = Construction and Road Machinery. 2019;(1):16-22. (In Russ.).
11. Yao Y., Song E. Intelligent compaction methods and quality control. Smart Construction and Sustainable Cities. 2023;1:2. DOI: https://doi.org/10.1007/s44268-023-00004-4.
12. Rojas-Vivanco J., García J., Villavicencio G., Benz M., Herrera A., Breul P., Varas G., Moraga P., Gornall J., Pinto H. Artificial Intelligence Applied to Soil Compaction Control for the Light Dynamic Penetrometer Method. Mathematics. 2025;13(21):3359. DOI: https://doi.org/10.3390/math13213359.
13. Debeleac C.N., Buraga A., Nastac S.M. Experimental and Numerical Study in Dynamic Compaction of Weakly-Cohesive Soils. Applied Sciences. 2024;14(22):10129. DOI: https://doi.org/10.3390/app142210129.
14. Kurdyumov V. I., Mal'tsev A. N., Manuylov V. A., Samoylov D. N., Shamray A. P. [Title of the article is required]. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2022;1045:012106. DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/1045/1/012106.
15. Yao J., Yue M., Ma H., Yang C. Wave Propagation Characteristics and Compaction Status of Subgrade during Vibratory Compaction. Sensors. 2023;23(4):2183. DOI: https://doi.org/10.3390/s23042183.
16. Shishkin E. A., Smolyakov A. A. Obosnovanie sposoba regulirovaniya kontaktnogo usiliya vibratsionnogo val'tsa s uplotnyaemym materialom. [Substantiation of the method of adjusting the contact force of the vibrating roller with the material being compacted]. Sistemy. Metody. Tekhnologii = Systems. Methods. Technologies. 2022;(1):36–42. (In Russ.). DOI: https://doi.org/10.22281/2413-9920-2021-07-02-184-189.
17. Bratu P., Tonciu O., Nițu M.C. Modeling the Vibratory Compaction Process for Roads. Buildings. 2023;13(11):2837. DOI: https://doi.org/10.3390/buildings13112837.
18. Shi M., Zhao L., Zhang D., Cao Z., Xu H., Wang L. Effective compaction power index for real-time compaction quality assessment of coarse-grained geomaterials: Proposal and comparative study. Construction and Building Materials. 2022;321:126375. DOI: https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2022.126375.
19. What Is Intelligent Compaction? My Construction Technology. URL: https://myconstructiontechnology.com/what-is-intelligent-compaction/ (accessed: 19.01.2026).
20. Roller Management System. Topcon Positioning Systems. URL: https://www.topconpositioning.com/us/en/solutions/infrastructure/earthmoving/intelligent-compaction (accessed: 19.01.2026).
21. Novinki gruntovykh katkov. Uplotnenie grunta. Chto novogo? [New soil rollers. Soil compaction. What's new?]. OS1.ru. 2022. URL: https://os1.ru/article/2249-novinki-gruntovyh-katkov-uplotnenie-grunta-chto-novogo (accessed: 19.01.2026). (In Russ.).
22. Predicting soil compaction parameters in expansive soils using advanced machine learning models: a comparative study. Scientific Reports. 2025;15:24018. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-09279-2.
23. Big data-driven global modeling of cohesive soil compaction across conceptual and arbitrary energies through machine learning. Transportation Geotechnics. 2024;47:101287. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trgeo.2024.101287.
24. Intellektual'nye sistemy Bomag. [Intelligent Bomag systems]. Komek.ru. 2018. URL: https://www.komek.ru/staty/intellektualnye-sistemy-bomag/ (accessed: 19.01.2026). (In Russ.).
