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Detailergebnis zu DOK-Nr. 74839

Mechanistisch-basiertes parametrisches Modell zur Vorhersage des Rollwiderstands von Betondecken (Orig. engl.: Mechanistic-based parametric model for predicting rolling resistance of concrete pavements)

Autoren D. Balzarini
K. Chatti
I. Zaabar
A.A. Butt
J.T. Harvey
Sachgebiete 14.4 Fahrzeugeigenschaften (Achslasten, Reifen)
11.3 Betonstraßen

Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2673, H. 7, 2019, S. 341-350, 13 B, 3 T, 14 Q. - Online-Ressource: Verfügbar unter: http://journals.sagepub.com/home/trr

Der strukturelle Rollwiderstand (SRR) ist die Komponente des Rollwiderstands, die durch die viskoelastische Verformung des Oberbaus entsteht. In dem Artikel wird ein einfaches Modell zur Berechnung des Energieverlusts durch den SRR auf starren Fahrbahnen entwickelt bei der Anwendung einer Lebenszykluskostenanalyse und einer Lebenszyklusbewertung. Zunächst wurden die von verschiedenen Fahrzeugen abgeleiteten Energieverluste auf zwölf Betonfahrbahnen mit einem vollmechanistischen Ansatz berechnet. Mit dem Programm DYNASLAB wurden die Fahrzeuge simuliert, die sich entlang der Fahrbahnabschnitte bewegen. Die Energieverluste wurden berechnet als die Arbeit, die von dem Fahrzeug verrichtet wird, die nötig ist, um die von den Rädern aufgrund der Fahrbahnverformung wahrgenommene Neigung zu überwinden. Die Ergebnisse wurden dann verwendet, um ein einfaches und schnell einsetzbares Modell zu entwickeln, um die Energieverluste auf jeder Betonfahrbahn in Plattenbauweise vorherzusagen. Das Modell besteht aus einer einfachen Vorhersagefunktion, die den Wert der SRR-Energieverluste unter Berücksichtigung der mechanischen Eigenschaften des Fahrbahnabschnitts (Plattendicke und -steifigkeit, Bettungsmodul und -dämpfungskoeffizient, Fahrbahngeometrie und Lastübertragungswirkungsgrad) und der Belastungsbedingungen (Geschwindigkeit und Lasten) liefern kann. Das Modell basierte auf einer Empfindlichkeitsanalyse, mit der der optimale Ansatz von Struktur- und Umweltfaktoren ausgewählt wurde.