Збірник наукових праць «Дороги і мости»
ISSN 2524-0994 (Print)
ISSN 2786-488X (Online)
EN UA

Комплексне оцінювання стану дорожнього покриву

Опубліковано:
Номер: Випуск 30(2024)
Розділ: Будівництво та цивільна інженерія
DOI: https://doi.org/10.36100/dorogimosti2024.30.122
Cторінковий інтервал статті: 122-137
Ключові слова: аеродромний покрив, деформація, дорожній покрив, оцінювання стану, руйнування, ступінь розвитку
Як цитувати статтю: Гамеляк І. П., Райковський В. Ф. Комплексне оцінювання стану дорожнього покриву. Дороги і мости. Київ, 2024. Вип. 30. С. 122–137.
Як цитувати статтю (references): Igor Gameliak, Vitaliy Raykovskiy. Complex coefficient for assessing the condition of the road surface. Dorogi і mosti [Roads and bridges]. Kyiv, 2024. Issue 30. P. 122–137 [in Ukrainian].

Автори

Національний транспортний університет, м. Київ, Україна
https://orcid.org/0000-0001-9246-7561
Державне підприємство «Національний інститут розвитку інфраструктури» (ДП «НІРІ»), м. Київ, Україна
https://orcid.org/0000-0002-6391-7647

Анотація

Вступ. У цій статті розглядається питання огляду існуючих методів і підходів до оцінювання стану дорожнього покриву та запропоновано методику оцінювання стану дорожнього покриву за допомогою комплексного показника. За цим показником виконують аналізування дефектів і руйнувань дорожнього покриву визначених візуальним методом.

Проблематика. Потреба удосконалення методики оцінювання стану дорожнього покриву (жорсткого, нежорсткого) із розрахування показника за допомогою якого проєктант чи балансоутримувач можуть оцінити стан наявного покриву.

Мета. Інформування фахівців дорожньої галузі з новими тенденціями та розробками у сфері обстеження та оцінювання стану дорожніх покривів автомобільних доріг та аеродромів.

Матеріали і методи. У статті використано напрацювання ДП «НІРІ» (ДП «ДерждорНДІ»), Національного транспортного університету та діючі будівельні норми та стандарти України, матеріали закордонних нормативних документів і технічної літератури щодо оцінювання стану дорожнього покриву.

Висновки. За даними проведеного аналізу запропонована методика розрахунку комплексного коефіцієнта оцінювання стану дорожнього покриву з урахуванням міри його пошкодження, який можна використовувати, як додатковий інструмент для призначення  виду ремонтних робіт.

Посилання

  1. Pavement management system. Report prepared by an OECD scientific expert group. Paris. 1987. 159 р.
  2. Praticò, Filippo G., Paolo G. Briante, and Clara Celauro. Modelling pavement surface characteristics for noise prediction through Bailey-related indicators. International Journal of Pavement Research and Technology. 14.2 (2021). Р. 222–231.
  3. Matlack, Glenn R., et al. Measuring surface texture of in-service asphalt pavement: Evaluation of two proposed hand-portable methods. Road Materials and Pavement Design. 24.2 (2023). Р. 592–608.
  4. Underwood, B. Shane, Y. Richard Kim, and J. Corley-Lay. Assessment of use of automated distress survey methods for network-level pavement management. Journal of performance of constructed facilities. 25.3 (2011). Р. 250–258.
  5. White, Greg, et al. Developing a framework for diagnosis of shear distress in asphalt surfaces. International Journal of Pavement Engineering. 18.12 (2017). Р. 1039–1051.
  6. Gulyas A. Surface Distress Assessment / Routes & Report. 1991, 1. No. 301, P.15–30.
  7. Райковський В.Ф,. Удосконалення методу розрахунку надійності нежорсткого дорожнього одягу при дії навантаження. Автореф. дис. … канд. техн. наук. Київ, 2021. 24 с.
  8. Обстеження пошкоджень. Керівництво процедурами Візіроад /Ingeroute, Viziroad Proc V3A (rus), 23 р.
  9. ДСТУ 8954:2019 Автомобільні дороги. Оцінювання рівня дефектності дорожнього одягу. Київ, 2019 . 52 с. (Інформація та документація)
  10. PIARC World Road Association, Surface Characteristics, Report of the Commitee. XXth World Road Congress. Ref.PIARC 20.01.B, Montreal, 1995, 102 p.
  11. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature. 521(7553). P. 436–444.
  12. Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Communications of the ACM. 60(6). P. 84–90.
  13. Gonzalez, R. C., & Woods, R. E. (2008). Digital Image Processing (3rd ed.). Pearson Education.
  14. Shahin, M. Y. (2005). Pavement Management for Airports, Roads, and Parking Lots. Springer.
  15. AASHTO (1993). Guide for Design of Pavement Structures. American Association of State Highway and Transportation Officials.
  16. Al-Omari, B., & Darter, M. I. (1994). Relationships Between International Roughness Index and Present Serviceability Rating. Transportation Research Record. 1435. P. 130–136.
  17. Miller, J. S., & Bellinger, W. Y. (2003). Distress Identification Manual for the Long-Term Pavement Performance Program (Fourth Revised Edition). Federal Highway Administration.
  18. Shahin, M. Y., & Kohn, S. D. (1981). Pavement maintenance management for roads and streets using the pavement condition index. Construction Engineering Research Laboratory.
  19. Ceylan, H et al. (2013). Highway Infrastructure Health Monitoring Using Micro-Electromechanical Sensors and Systems (MEMS). Journal of Civil Engineering and Management. Vol. 19, Issue 1. P. 188–201.
  20. Zhou, Z et al. (2012). Optical fiber Bragg grating sensor assembly for 3D strain monitoring and its case study in highway pavement. Mechanical Systems and Signal Processing. Vol. 28. Р. 36–49.
  21. Zhou, D et al. (2014). Feasibility of water seepage monitoring in concrete with embedded smart aggregates by P-wave travel time measurement. Smart Materials and Structures. Vol. 23. No. 6.
  22. Zhang, B et al. (2014). Crack width monitoring of concrete structures based on smart film. Smart Materials and Structures. Vol. 23. No. 4.

Архiв збірника

Головні новини

Календар подій та новин

Важливі інформаційні ресурси