Notice: Only variables should be passed by reference in /var/www/clients/client26/web109/web/src/Plugin/dokstrasse/FrontendPage.php on line 349
Zurück Vor
Detailergebnis zu DOK-Nr. 55013
Netzwerkgestütztes Prognosemodell für das Verhalten der Fahrbahnbefestigungen unter Berücksichtigung qualitätsgeprüfter Daten (Orig. engl.: Network-level pavement performance prediction model incorporating censored data)
Autoren |
D.A. Grivas R.R. DeLisle P. Sullo |
---|---|
Sachgebiete |
12.0 Allgemeines, Management |
Washington, D.C.: Transportation Research Board (TRB), 2003 (Transportation Research Record (TRB) H. 1853) S. 72-79, 6 B, 3 T, 12 Q
Die Studie spricht das Erfordernis an, bessere Verfahren für die netzwerkgestützte Vorhersage des Verhaltens von Fahrbahnbefestigungen zu entwickeln. Dabei müssen besonders die rechnerisch ermittelten Angaben in Datenbanken in den Fällen überprüft werden, in denen spezielle Leistungskriterien die vorher bestimmten Nutzungsdauern nicht erreichen. Dem gegenüber stehen aber auch Prognosewerte in den Datenbanken, nach denen Fahrbahnbefestigungen schon längst die Nutzungsdauer überschritten haben müssen, obwohl sie bei Belastungsversuchen noch relativ hohe Tragfähigkeitswerte aufweisen. Zweck dieses Beitrages ist es, aufzuzeigen, wie diese Ungereimtheiten behoben werden können. Grundlage dieser Untersuchung ist eine umfassende Sammlung aus 20 Jahren von in situ gewonnenen Daten über die Beschaffenheit von Fahrbahnbefestigungen von 19 000 Fernstraßenabschnitten des Transportdepartements des Staates New York. Für jeden Straßenabschnitt sind innerhalb der 20 Jahre Abnutzungserscheinungen in kurzen Abständen bewertet und die Restnutzungsdauern neu ermittelt worden. Mit diesen Werten wurden Prognosemodelle entwickelt. Geografisch und klimatisch bedingte Unterschiede der Streckenabschnitte sind berücksichtigt worden. Als Ergebnis wird festgestellt, dass aus theoretischen Analysen ermittelte Verhaltenswerte von Fahrbahnbefestigungen mit denen aus empirischen Untersuchungen gewonnenen abgeglichen werden müssen.