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Ziel des Forschungsvorhabens war die Untersuchung des Einflusses einzelner Zustandsparameter auf das Unfallgeschehen unter Berücksichtigung von Verkehrs- und Infrastrukturmerkmalen. Durch die Zusammenführung von Informationen aus den beiden Netzanalysesystemen "Zustandserfassung und -bewertung" (ZEB) und der (Empfehlungen für die) "Sicherheitsanalyse von Straßennetzen" (ESN) sollten Verbesserungspotenziale für die Optimierung des Sicherheitsmanagement der Straßeninfrastruktur abgeleitet werden. Daten aus drei Analyseländern für Bundesautobahnen sowie Bundes- und Landesstraßen wurden datentechnisch durch neu geschaffene Aggregations- und Auswerteverfahren auf ein gemeinsames Netzmodell aufbereitet. In Pilotanalysen wurden deskriptive Auswertungen des Unfallgeschehens und der Zustandsparameter durchgeführt. Verschiedene Analysemethoden für die Quantifizierung eines Zustandseinflusses auf das Unfallgeschehen wurden vergleichend gegenübergestellt und zentrale Randbedingungen (z. B. Abschnittslängen, Verteilungskennwerte der Zustandsparameter) definiert. Anhand multikriterieller Analyseansätze wurden Zusammenhänge zwischen Zustandsgrößen (z. B. Griffigkeit, Quer- und Längsebenheit), Infrastrukturparametern (z. B. Fahrstreifenanzahl, Längs- und Querneigung oder Kurvigkeitsäquivalent), den Verkehrsmengen und dem Unfallgeschehen modellhaft beschrieben. Für die Griffigkeit lassen sich signifikante und verallgemeinerbare Zusammenhänge mit Fahr- und Längsverkehrsunfälle auf Bundes- und Landesstraßen ableiten. Bei den übrigen untersuchten Zustandsgrößen " z. B. Ebenheit in Längs und Querrichtung " ergaben sich keine einheitlichen Ergebnisse. Aus den Modellen wurde ein allgemeingültiges Verfahren entwickelt, welches vermeidbare Unfallkosten pro Jahr für Veränderungen in der Griffigkeit bei gegebenen Infrastrukturgrößen abschätzt. Das dargestellte DV-Verfahren ermöglicht den bidirektionalen Datenaustausch zwischen der ZEB und der ESN und die Berücksichtigung der zusammengeführten Informationen im Rahmen des Erhaltungsmanagements.
Netzweite Früherkennung AKR-geschädigter Betonfahrbahndecken mit schnellfahrenden Messsystemen
(2024)
Die Alkali-Kieselsäure-Reaktion (AKR) ist auch heute noch eines der weltweit größten Probleme für die Dauerhaftigkeit von Betonbauwerken. Betroffen waren und sind auch zahlreiche Autobahnabschnitte in Deutschland. Zur Planung und Einleitung nachhaltiger Maßnahmen bedarf es einer möglichst frühzeitigen Feststellung von AKR-Schäden, welche anhand sogenannter Substanzmerkmale (Oberflächenschäden) erfolgen kann. Im Frühstadium einer AKR sind dies Verfärbungen und / oder feinste Rissbildungen. Im Prozess der netzweit und zyklisch durchgeführten messtechnischen Zustandserfassung und -bewertung (ZEB) ist eine Codierung von Verfärbungen bis dato nicht vorgesehen. Für eine Auswertung feinster Risse ist nicht sichergestellt, dass die eingesetzte Messtechnik den Anforderungen entspricht. Auch eine Systematik für die Bewertung von AKR-Schädigungen an Betonfahrbahnen ist über die Regelwerke der Zustandserfassung und -bewertung (ZEB) nicht definiert. Auf Grundlage der bis dato durchgeführten ZEB-Kampagnen lässt sich demnach eine belastbare Erhaltungs- und Finanzplanung in Bezug auf AKR-geschädigte Betonfahrbahnen nicht ableiten. Im Auftrag der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) war daher zu untersuchen, wie ein praxistaugliches Verfahren zur netzweiten Erfassung und Bewertung von AKR-bedingten Schäden im Frühstadium realisiert werden kann.
Vorgehen im Projekt:
Zur Erfassung von Substanzmerkmalen wurde zunächst ein schnellfahrendes Messsystem entwickelt, welches auf den in einer klassischen ZEB eingesetzten Verfahren basiert. Erweitert um zwei hochauflösende Oberflächenkameras in Kombination mit entsprechender Beleuchtungstechnik wurden statische und dynamische Testerfassungen durchgeführt. Dabei konnten sehr gute Resultate bei der Erkennung von feinsten Rissen (≥ 0,2 mm) erzielt werden. Andererseits zeigte sich, dass in den Oberflächenaufnahmen die AKR-spezifischen, dunkel-gräulichen Verfärbungen an Quer- und Längsfugen der einzelnen Betonplatten nur sehr bedingt bis gar nicht erkennbar sind. Für die Erfassung von Verfärbungen wurde daher in erster Linie auf die Frontkameraaufnahmen zurückgegriffen, wobei u.a. eine Abhängigkeit von den Lichtverhältnissen besteht. Zur Validierung der Erfassungstechnik wurden sechs Strecken auf Bundesautobahnen bei unterschiedlichen Umgebungsbedingungen befahren und die daraus codierten Schadensmerkmale mit den Ergebnissen zweier jahreszeitlich versetzten, in situ absolvierten Referenzerfassungen verglichen. Dies führte u.a. zu der Erkenntnis, dass die durch Inaugenscheinnahme erkannten Rissbreiten ≥ 0,1mm auch in den dynamisch erfassten Oberflächenbildern gut identifiziert werden können, womit die ursprünglichen Anforderungen an das Bildmaterial übertroffen wurden. Ebenso konnte vor Ort das Problem der Erkennbarkeit von Verfärbungen nachvollzogen werden. Spezielle, für die Codierung der AKR-Schädigungen notwendige, Substanzmerkmale wurden definiert und in einem Leitfaden für die Auswertung beschrieben. Die an hochauflösenden Bildschirmen durchgeführte Codierung stellte sich als vergleichsweise zeitaufwändig dar und erforderte eine hohe Konzentration und Disziplin der ausführenden Personen. Anders als zu Projektbeginn angenommen, ergab sich keine Möglichkeit aus den codierten Substanzmerkmalen oder deren Kombination direkt auf eine AKR-Schädigung zu schließen oder diese in eine Schadenskategorie zu überführen. Vielmehr hat sich gezeigt, dass die Festlegung einer AKR-Schädigung und deren Kategorisierung weiterer Betrachtungen durch einen AKR-Experten und / oder AKR-Gutachter anhand weiterer Daten bedarf. Bei dem hierzu entwickelten Modell versucht ein Experte, auf Basis der durch Auswerter durchgeführten Codierung der definierten AKR-Substanzmerkmale, zunächst aufgrund der vorhandenen Bild- und Bestandsdaten (Baustoffe, Alter, Einbaubedingungen etc.) einen AKR-Verdacht abzuleiten oder eine Klassifizierung vorzunehmen. Ist dies nicht möglich, kann in einem weiteren Schritt ein Gutachter hinzugezogen werden. Um netzweite oder auch objektbezogene Daten zu untersuchten Strecken zielgerichtet verwalten und nutzen zu können, erscheint der Aufbau einer zentralisierten Datenbank empfehlenswert. Auf der Ebene eines Erhaltungsmanagements ließen sich diese Daten dann mit den Daten einer ZEB verschneiden.
Folgerungen:
Zusammengefasst lässt sich festhalten, dass das entwickelte Verfahren zur Erfassung und Auswertung von Substanzmerkmalen einer im Frühstadium befindlichen AKR als Grundlage für die Klassifizierung von betroffenen Abschnitten eingesetzt werden kann. Eine direkte Einteilung in Schadenskategorien kann hieraus jedoch nicht vorgenommen werden. Diese ist in einem nachgelagerten Prozess durch Experten und eventuell Gutachter vorzunehmen. Das Erfassungs- und Auswerteverfahren könnte in das bestehende ZEB-Verfahren integriert werden, jedoch ergäbe sich dadurch ein deutlich höherer Zeit- und Kostenaufwand bei Erfassung, Auswertung und Datenverarbeitung. Ebenso scheint aufgrund der teilweise rasch voranschreitenden Entwicklung der AKR-Schädigungen ein Erfassungs-rhythmus ≤ 2 Jahren notwendig, was ebenso für zwei getrennte Verfahren spricht.
1 Aufgabenstellung
Das Ziel des Forschungsvorhabens ist die Analyse der Auswirkungen dynamischer Achslasten auf die Messwerte des TSD. Hierbei werden sowohl reale Messwerte als auch modellbasierte simulierte Daten verwendet. Die Achslastschwankungen sollen einzelnen Einflussparametern zugeordnet und die Einsatzgrenzen des TSD bei großen Längsunebenheiten definiert werden. Zudem wird die Validität der 10-m-Mittelwerte hinsichtlich einzelner Unebenheiten untersucht, und es wird überprüft, ob ein Zusammenhang zwischen Schadensmerkmalen und dynamischen Achslasten besteht. Bei Verifizierung eines solchen Zusammenhangs soll eine Methodik zur netzweiten Erfassung dieser Schäden entwickelt werden. Abschließend sollen Normierungsfaktoren für die TSD-Messwerte in Abhängigkeit von den Achslasten erarbeitet werden.
2 Untersuchungsmethodik
Die Methodik stützt sich auf Messdaten des Messfahrzeugs MESAS, die etwa 15.000 km umfassen. Die Daten beinhalten TSD-Daten, Frontbilder, Längsprofile und geometrische Daten. Da nicht alle Daten untersucht werden können, erfolgt eine Streckenauswahl basierend auf Kriterien wie Zustandserfassung, Längsunebenheiten (IRI-Werte), geometrische Eigenschaften, Straßenklasse und Alter sowie der Anzahl der Wiederholungsmessungen. Zusatzmessungen am Flughafen Erfurt erweitern die Datengrundlage, damit der Einfluss von Längsunebenheiten auf das Messsystem, die Verformungsmulden und die Tragfähigkeit analysiert werden kann. Hierbei werden künstlich erzeugte Unebenheiten, verschiedene Achslasten und unterschiedliche Messgeschwindigkeiten getestet. Die Rohdaten werden in 1-m- und 10-m-Intervallen ausgegeben, mit den Zustandsdaten der ZEB überlagert und einer Qualitätskontrolle unterzogen. Die 1-m-Daten sind präziser in der Darstellung von Unebenheiten, weisen jedoch hohe Streuungen auf. Die 10-m-Daten bieten plausiblere Verläufe, sind jedoch nicht detailliert genug. Die aufbereiteten Messdaten werden hinsichtlich der Projektfragestellungen analysiert, wobei mögliche Korrelationen zwischen Längsebenheit, Oberflächenschäden, Radlasten und TSD-Messdaten untersucht werden. Die Simulation der dynamischen Achslasten erfolgt in zwei Phasen: Zuerst wird der Einfluss der Längsunebenheiten auf die Achslasten und danach der Einfluss der Achslasten auf die Deflexionen abgebildet. Das Fahrwerksverhalten wird getrennt in einem Längs- und einem Quermodell untersucht und anschließend überlagert. Für die Simulation der Deflexionen wird das Programm ALVA verwendet, das eine bewegliche Last auf einer viskoelastischen Asphaltschicht und elastischen Schichten darunter abbildet. Die Simulationsergebnisse werden mit TSD-Messdaten einer Teststrecke validiert. Zudem wird eine Parameterstudie zur Normierung der TSD-Messwerte in Abhängigkeit von verschiedenen Lasten und verschiedenen Randbedingungen des Aufbaus, der Temperatur und der Geschwindigkeit durchgeführt.
3 Untersuchungsergebnisse
Das entwickelte Modell zur Simulation der dynamischen Radlast zeigt eine hohe Übereinstimmung mit den gemessenen 1-m-Daten. Statistische Größen wie der Dynamic Load Co-efficient (DLC) bestätigen die Validität des Modells. Es wird festgestellt, dass das Fahrwerk viele durch Unebenheiten verursachte Lastspitzen kompensiert. Die Simulation der Verformungen zeigt, dass die Schätzungen höher liegen als die gemessenen TSD-Werte, was möglicherweise auf Annahmen zu den Materialeigenschaften zurückzuführen ist. Die TSD-Signale zeigen eine hohe Streuung, insbesondere bei den 1-m-Messungen. Ein Vergleich mit den simulierten Verformungen war daher nicht zielführend. Ein Zusammenhang zwischen den 10-m-Mittelwerten und der Dynamik (DLC) wurde erkannt, jedoch ist eine Korrektur aufgrund größerer Einflussfaktoren nicht sinnvoll. Es wird festgestellt, dass die Einflüsse typischer Längsunebenheiten auf die dynamische Radlast geringer sind als erwartet, wobei die Dynamik vorwiegend im kurzwelligen Spektrum auftritt. Die Tragfähigkeitskenngrößen liefern keine verwertbaren Erkenntnisse zu Schadensmerkmalen der Oberfläche, während Hilfsgrößen bessere Korrelationen zu den Zustandswerten zeigen. Zukünftige Forschung könnte die Kombination von TSD, Georadar und anderen Systemen durch den Einsatz von KI zur Mustererkennung und Schadensidentifikation vertiefen. Die Visualisierung der TSD-Daten in Form eines interaktiven Streckenbands ermöglicht eine detaillierte Analyse von Wechselwirkungen und kann nützliche Informationen zur Beurteilung von Tragfähigkeitsvariationen liefern.
4 Folgerungen für die Praxis
Basierend auf den Untersuchungsergebnissen wird empfohlen, die Messwerte im 1-m-Intervall oder in kleineren Intervallen nur für spezielle Fragestellungen zu verwenden. Wenn trotz der geringen Lastschwankungen von in der Regel ± 5 % der mittleren Radlast und den resultierenden geringen Abweichungen in der Verformung eine Lastnormierung vorgenommen werden soll, ist dies abhängig von der Belastungsklasse bzw. dem Aufbau des Oberbaus, der Geschwindigkeit und der Asphaltkörpertemperatur durchzuführen.
