Интернет-журнал "Транспортные сооружения"
           

2016 №4 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://t-s.today/05angts416.html

This article metadata is also available in English

DOI: 10.15862/05angTS416 (https://doi.org/10.15862/05angTS416)

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 582.4 Кбайт)


Ссылка для цитирования этой статьи:

Углова Е.В., Саенко С.С. Обзор инструментов прогнозирования продольной ровности дорожных покрытий // Транспортные сооружения, 2016 №4, https://t-s.today/PDF/05angTS416.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ. DOI: 10.15862/05angTS416


Обзор инструментов прогнозирования продольной ровности дорожных покрытий

Углова Евгения Владимировна
ФГБОУ ВПО «Донской государственный технический университет», Россия, Ростов-на-Дону
Заведующий кафедрой «Автомобильные дороги»
Доктор технических наук, профессор
E-mail: uglova.ev@yandex.ru

Саенко Сергей Сергеевич
ФГБОУ ВПО «Донской государственный технический университет», Россия, Ростов-на-Дону
Доцент кафедры «Автомобильные дороги»
Кандидат технических наук
E-mail: svkube@mail.ru

Аннотация. Многие дорожные агентства для эффективного управления активами пользуются специализированными инструментами. В статье представлен обзор наиболее известных систем управления состоянием дорожных конструкций. Многие из рассмотренных систем управления дорожных конструкций используют инструменты прогнозирования таких показателей как продольная ровность, колейность, коэффициент сцепления, Pavement Conditional Index (PCI), Surface Distress Index (SDI), Structural Adequacy Index (SAI) and Ride Comfort Index (RCI) и др. Агентства используют как простые линейные модели деградации параметров, так и вероятностные подходы (например, модели Маркова). Среди факторов ухудшения эксплуатационного состояния чаще всего выделяют следующие внешние факторы: число циклов замораживания / оттаивания, температура, влажность, осадки, глубина залегания грунтовых вод, число повторений транспортной нагрузки в среднесуточной годовой интенсивности движения или эквивалентной единичной осевой нагрузке (ESAL); внутренние факторы: тип материала, прочность и толщину конструкции, материал земляного полотна и др. Проведен анализ моделей прогнозирования продольной ровности используемых на проектном и сетевом уровнях. Представлены детерминистические модели прогнозирования продольной ровности, предложенные отечественными и зарубежными авторами в разные годы.

Ключевые слова: система управления состоянием дорожных конструкций; модели прогнозирования; эксплуатационное состояние; продольная ровность

Скачать

Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

ISSN 2413-9807 (Online)

Уважаемые читатели! Комментарии к статьям принимаются на русском и английском языках.
Комментарии проходят премодерацию, и появляются на сайте после проверки редактором.
Комментарии, не имеющие отношения к тематике статьи, не публикуются.

Добавить комментарий