一、引言
石灰稳定土广泛应用于道路基层和路基工程，其长期服役性能受环境温度影响显著。高温环境（如火灾、极端热浪或高温施工）可能导致石灰稳定土中水化产物的分解和微观结构的劣化，从而降低其承载能力。

传统上，石灰稳定土高温后的强度评估主要依赖试验检测，成本高、周期长，且难以覆盖多种工况。机器学习方法为材料性能预测提供了新的途径。本文基于随机森林算法，建立了高温后石灰稳定土无侧限抗压强度预测模型，并通过微观分析揭示了高温损伤机理。

二、试验方案与数据采集
以干土质量、砂质量、石灰质量、用水量、温度及保护层厚度为输入变量，开展了85组无侧限抗压强度试验。温度变量覆盖了从常温到700℃的高温范围，以模拟不同高温场景下的性能退化。试验后对部分试样进行SEM微观表征，揭示高温损伤的微观机制。

三、高温损伤的微观机理
SEM微观表征揭示了高温对石灰稳定土的分阶段损伤机理：

低温阶段（<200℃） ：主要发生自由水和结合水的蒸发，土体出现微裂纹，但胶凝产物尚未发生显著分解。

中温阶段（200～400℃） ：Ca(OH)₂开始分解为CaO和H₂O，C-S-H凝胶逐渐脱水和分解，胶结作用开始减弱。

高温阶段（400～700℃） ：化合物分解加剧，结构内部局部孔径显著增大，表面裂缝扩展。这一阶段是强度损失最为剧烈的时期，胶凝产物的分解导致土体结构从致密变为疏松，承载能力大幅下降。

四、随机森林模型的建立与验证
采用学习曲线与网格搜索相结合的方法优化模型参数。当决策树数量为703、最大深度为9时，模型拟合系数达89.1%，均方误差和平均绝对误差分别为0.124和0.240。89.1%的拟合系数表明模型具有优良的预测精度。

变量重要度评估表明，用水量、温度和石灰质量是影响高温后无侧限抗压强度的关键因素。其中，温度直接决定了高温损伤的程度；石灰质量决定了可生成胶凝产物的数量基础；用水量则影响高温下孔隙水的蒸发行为和孔隙结构的变化。

五、工程应用价值
随机森林预测模型为石灰稳定土高温后的性能评估提供了快速、准确的数据驱动方法。在实际工程中，可根据已知的材料组成和经历的最高温度，快速预估剩余强度，为修复决策提供依据。该方法还可扩展应用于其他环境因素（如冻融循环、干湿循环）下的性能预测。

六、结语
高温后期（400～700℃），石灰稳定土中化合物分解、孔隙增大和裂缝扩展是导致强度损失的主要微观机制。基于随机森林算法建立的预测模型（决策树数量703、最大深度9）拟合系数达89.1%，预测性能良好。用水量、温度和石灰质量是影响高温后强度的关键因素。数据驱动的预测方法为石灰稳定土在高温环境下的性能评估提供了新的技术手段。