Detailergebnis zu DOK-Nr. 75027
Ein mechanischer Ansatz zur Verwendung der Traffic-Speed-Deflectometer-Messungen in Rückrechnungsanalysen (Orig. engl.: A mechanistic approach to utilize traffic speed deflectometer (TSD) measurements into backcalculation analysis) (Final report 612)
| Autoren |
M.A. Elseifi Z.U.A. Zihan P. Icenogle |
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| Sachgebiete |
14.7 Tragfähigkeitsprüfungen |
Baton Rouge, LA: Louisiana State University, Department of Civil and Environmental Engineering, 2019, XIV, 79 S., 29 B, 13 T, 41 Q. - (FHWA Report No. LA.17/612). - Online Ressource: verfügbar unter: http://www.ltrc.lsu.edu/pdf/2019/FR_612.pdf
Die Rückrechnungsanalyse von Schichtmoduln für Fahrbahnen wurde zur Auswertung von Falling Weight Deflectometer (FWD) Messungen entwickelt und wird typischerweise auch dafür eingesetzt. Weil das FWD stationär arbeitet, können die Messungen nur mit Verkehrssicherungsmaßnahmen und Sperrungen von Fahrstreifen ausgeführt werden. Um diese und andere Einschränkungen zu umgehen, wurden in den letzten Jahren mehrere kontinuierlich arbeitende Einsenkungsmessgeräte entwickelt. Eines davon, das im Jahr 2000 vorgestellt wurde, ist das Traffic Speed Deflectometer (TSD). In der Studie wurde ein mechanisch basierter Ansatz entwickelt, um die aus den TSD-Messwerten ermittelten Einsenkungen für eine Rückrechnungsanalyse nutzen zu können. Der vorgeschlagende Ansatz basiert auf der 3D-Move Software, um die theoretischen Einsenkungsmulden entsprechend den FWD und TSD Lastkonfigurationen zu berechnen. Weil 3D-Move die Definitionen der wesentlichen Verhaltenskriterien der Fahrbahnschichten benötigt, wurden Bohrkerne aus 13 Abschnitten in Louisiana entnommen und im Labor hinsichtlich der dynamischen komplexen Steifigkeiten der Asphaltbetone untersucht. Anschließend wurden die mittels 3D-Move generierten Einsenkungsmulden mit den Feld-Messungen in einer akzeptablen Genauigkeit validiert. Die 3D-Move Modelle wurden dann in einer Parameterstudie benutzt, die aus unterschiedlichen Fahrbahndimensionierungen durch Variation der Schichtdicken und Materialeigenschaften bestand. So wurden die entsprechenden FWD- und TSD-Oberflächeneinsenkungen berechnet. Die aus der Parameterstudie erzielten Ergebnisse wurden in eine Windows basierte Software-Anwendung integriert, welche den Artificial Neural Network (ANN) als Regressionsalgorithmus verwendet, um die TSD-Einsenkungen in FWD-Einsenkungen zu überführen. Diese Überführung macht die Rückrechnung von Schichtmoduln möglich, indem TSD-Einsenkungen in äquivalente FWD-Einsenkungen berechnet werden um dann die Schichtmoduln mit den vorhandenen Werkzeugen zurückzurechnen.