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.