Zurück Vor

Detailergebnis zu DOK-Nr. 81876

Echtzeit-Datenerfassung und Entwicklung eines digitalen Zwillingsmodells für das Mischen von Asphalt: Verbesserung der Verarbeitbarkeit und Optimierung (Orig. engl.: Real-time data sensing and digital twin model development for pavement material mixing: Enhancing workability and optimisation)

Autoren	C. Wang X. Zhou Y. Zhang H. Wang M. Oeser P. Liu
Sachgebiete	0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten) 0.16 Klimaschutz, Nachhaltige Entwicklung, Ressourcenschonung, Lebenszyklusbetrachtung, Ökobilanz 11.1 Berechnung, Dimensionierung, Lebensdauer

International Journal of Pavement Engineering 25 (2024) Nr. 1, 2417973, 17 S., 18 B, 2 T, zahlr. Q. - Online-Ressource: verfügbar unter: https://doi.org/10.1080/10298436.2024.2417973

Ein wesentlicher Aspekt der Nachhaltigkeit beim Bau von Straßenbelägen ist ihr geringer Energieverbrauch und ihre geringen Emissionen. Die Untersuchung der Verarbeitbarkeit von Asphalt ist von großer Bedeutung, wenn es darum geht, ein gut gemischtes Mischgut mit geringem Energieaufwand zu erreichen. Die komplexen Bestandteile des Mischguts und das ungewisse kinematische Verhalten der Gesteinskörnung während des Mischens machen diesen Vorgang herausfordernd. Des Weiteren gibt es nur wenige Studien über die Signalantwort von Fahrbahnbelägen im Bauwesen. Zu diesem Zweck wird ein genaues Bewertungs- und Überwachungskonzept für das Mischen benötigt. In dem Beitrag wird eine drahtlose Echtzeit-Messmethode verwendet, um das dynamische Verhalten der Gesteinskörnung während des Mischvorgangs zu überwachen. Ein digitales 3D-Zwillingsmodell, das Datenerfassungstechniken und numerische Simulationen kombiniert, wurde zur schnellen Identifizierung des Mischguts vorgeschlagen. Dieses Modell wurde mit Hilfe eines Datenfusionsalgorithmus validiert. Die Anwendung dieses Modells ist ein Beitrag zu den datenintensiven Analyse- und Entscheidungsaufgaben im Straßenbau.