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Detailergebnis zu DOK-Nr. 81765

Prognose der Oberflächeneigenschaften mittels Verhaltensfunktionen (Orig. engl.: Predicting pavement performance using distress deterioration curves)

Autoren	A. Abed M. Rahman N. Thom D. Hargreaves L. Li G. Airey
Sachgebiete	11.1 Berechnung, Dimensionierung, Lebensdauer

Road Materials and Pavement Design 25 (2024) Nr. 6, S. 1174-1190, 13 B, 6 T, zahlr. Q

Der Oberflächenzustand des Fernverkehrsstraßennetzes in Großbritannien wird jährlich mittels schnellfahrender laserbasierter Messungen festgestellt. Das Ziel der Studie war, die datenintensiven und häufigen, und somit teuren Messungen mittels individueller Verhaltensfunktionen für die Schadensentwicklung zu optimieren. Hierzu wurde ein Straßennetz von rund 400 km Länge ausgewählt. Die Kampagnen aus den Jahren 2014 und 2018 wurden zur Modellentwicklung verwendet, die Daten aus dem Jahr 2020 zur Validierung. Verwendet wurden Daten zur Spurrinnentiefe links und rechts, Rissintensität und Texturtiefe (Rauheit). Die Daten wurden zunächst nach ihrer Intensität klassifiziert. Für jedes Merkmal und jede Klasse wurde die Entwicklung zwischen den verschiedenen Kampagnen analysiert und eine geeignete Verhaltensfunktion bestimmt. Mittels der tatsächlichen Schadensentwicklung zwischen den Jahren 2018 und 2020 wurden die entwickelten Prognosen getestet. Für die Schadensmerkmale Spurrinnentiefe und Texturtiefe erzielen die Prognosen eine hohe Genauigkeit. Die Prognose der Rissintensität ist hingegen etwas schlechter. Die Autoren führen dies auf die Datenbasis zurück, die beispielsweise Maßnahmen wie Rissverfüllungen oder Flickstellen nicht als explizites Merkmal enthält und somit die Prognose sehr beeinflussen kann.