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Detailergebnis zu DOK-Nr. 82076

Lokale Kalibrierung von Versagensmodellen mit hoher Zuverlässigkeit bei Fahrbahndecken unter der Verwendung von Straßenzustandsdaten (Orig. engl.: Local high reliability calibration of faulting model using pavement management data)

Autoren	L. Salles de Salles H. Li L. Khazanovich
Sachgebiete	12.2 Betonstraßen

Transportation Research Record (TRR): Journal of the Transportation Research Board Vol. 2678, H. 12, 2024, S. 1979-1994, 13 B, 4 T, 14 Q. - Online-Ressource: verfügbar unter: https://journals.sagepub.com/home/trr

Bisherige Ansätze zur lokalen Kalibrierung mechanistisch-empirischer (ME) Modelle zur Vorhersage des Fahrbahndeckenverhaltens erfordern die Verwendung von Feld-daten mit geringer Schwankungsbreite. Solche strengen Datenanforderungen führen jedoch häufig zu Datensätzen mit einer begrenzten Anzahl von Beobachtungen. Lokale Kalibrierungen mit solchen Datensätzen ermöglichen die Beseitigung von Ungenauigkeiten bei den Vorhersagen mit einer 50 %igen Realitätsnähe, aber möglicherweise keine genaue Bewertung der Vorhersagen für eine höhere Auslegungszuverlässigkeit, die über 90 % liegen kann. Deshalb wird ein neuer Ansatz zur Bewertung von Fehlermodellen für Betondecken vorgeschlagen, der sich speziell auf höhere Zuverlässigkeitsstufen konzentriert. Um das Problem der begrenzten Datenmenge zu lösen, nutzt der Ansatz dazu Daten des Pavement Management Systems (PMS), die regelmäßig und in großen Mengen auf lokaler Ebene gesammelt werden. Es werden auch geprüfte Daten von außer Betrieb genommenen oder erneuerten Fahrbahnabschnitten berücksichtigt. Dies ermöglicht die lokale Kalibrierung von Modellen zur Nutzungsdauerabschätzung, wobei der Schwerpunkt auf der genauen Vorhersage von Fahrbahnschäden mit hoher Zuverlässigkeit liegt, was für die Planung von Straßen mit hohem Schwerlastverkehr entscheidend ist. Die Methodik wurde mit PMS-Daten aus Pennsylvania verifiziert und ist anwendbar auf andere weitere ME-Modelle.