Detailergebnis zu DOK-Nr. 48928
Variationsbreite der Parameter bei mechanistisch-empirischer Bemessung von flexiblen Fahrbahnbefestigungen (Orig. engl.: Variability of mechanistic-empirical flexible pavement design parameters)
| Autoren |
B. Birgisson D. Newcomb D. Timm |
|---|---|
| Sachgebiete |
11.1 Berechnung, Bemessung, Lebensdauer 11.2 Asphaltstraßen |
BCRA '98 - Proceedings of the Fifth International Conference on the Bearing Capacity of Roads and Airfields, Trondheim, Norway, 6-8 July 1998. Trondheim: Tapir, 1998, Vol. I, S. 629-638, 8 B, 6 T, 20 Q
Weil sich mechanistisch-empirische Verfahren zur Bemessung flexibler Fahrbahnbefestigungen wachsender Akzeptanz erfreuen, ist es erforderlich deren Eingangsparameter zu erforschen und den Einfluß, den diese auf die Lebensdauerprognose für die Konstruktion haben, einzuschätzen. Die Einarbeitung von statistischen Verteilungen in die Bemessungsverfahren erfordert eine Bestimmung der Variationsbreite der verwendeten Bemessungsparameter. Darüber hinaus liefert eine Angabe der Eintrittswahrscheinlichkeit eines Zustands eine gemeinsame Basis beim Vergleich unterschiedlicher Bemessungen. Zunächst wird das mechanistisch-empirische Bemessungsverfahren dargestellt und dessen Eingangsgrößen definiert. Für jeden Parameter - Schichtmodul, Querdehnzahl, Schichtdicke, Achslast, Achsgeometrie und Reifendruck - wird aus Daten der Literatur und des "Minnesota Road Research Project" die Variationsbreite ermittelt und eine statistische Verteilung gesucht. Ihr Einfluß auf die Ergebnisse der Bemessung zeigt die "Monte Carlo Simulation", eine Methode zur künstlichen Generierung und Kombination der Verteilungen. Das Ergebnis ist eine Normalverteilung, die der Lebensdauer der Fahrbahnbefestigung entspricht. Als Versagenskriterien werden die Spurrinnenbildung und die Ermüdungsrißbildung betrachtet. Es zeigt sich erstens, daß nur letztere wesentlich beeinflußt wird und zweitens, daß eine Verringerung der Variationsbreite, zum Beispiel durch bessere Qualität der Eingangsdaten, bei gleichem Durchschnittswert direkt zu einer verbesserten Bemessungssicherheit führt.