Метод оценки состояния автомобильных дорог
DOI:
https://doi.org/10.24866/2227-6858/2024-4/139-150Ключевые слова:
диагностика автомобильных дорог, состояние автомобильных дорогАннотация
Для определения необходимости проведения ремонтных мероприятий, видов ремонтных мероприятий и их очередности на сети автомобильных дорог необходимо оценить их текущее состояние. Различными исследованиями предлагаются укрупненные критерии оценки состояния автомобильной дороги, в основном базирующиеся на продольной ровности и наличии разрушений покрытия: индекс состояния покрытия PCI, индекс состояния поверхности SCI, общий индекс состояния покрытия городских улиц и дорог OPCI, индекс состояния поверхности дорожного покрытия PSCI и др. В РФ состояние автомобильных дорог оценивается путем определения значений продольной ровности, коэффициента сцепления, состояния покрытия и модуля упругости. При этом определение модуля упругости для автомобильных дорог регионального и местного значения в рамках ежегодной диагностики в условиях ограниченного финансирования является малоэффективным и нецелесообразным. Авторами введен комплексный показатель уровня эксплуатационного обслуживания, основанный на значениях коэффициента сцепления, продольной ровности и состояния покрытия. Применение этого показателя позволит повысить эффективность планирования ремонтных мероприятий на сети автомобильных дорог. Предлагается метод оценки состояния автомобильных дорог, состоящий из двух этапов. На первом этапе определяется уровень эксплуатационного облуживания и выявляются локальные участки, имеющие значительные деформации и разрушения. На втором этапе определяются причины развития значительных деформаций и разрушений путем проведения геологических, гидрометрических и геодезических исследований. Такой подход позволит в условиях ограниченного финансирования снизить расходы на проведение ежегодной диагностики автомобильных дорог без снижения ее эффективности.
Библиографические ссылки
Кореневский В.В., Кнышов А.А., Мордик Е.А. Оптимизация методов диагностики и оценки технического состояния автомобильных дорог // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. 2019. № 9. С. 198–202.
Просверяков В.А. Оценка транспортно-эксплуатационного состояния участка автомобильной дороги с усовершенствованным капитальным типом покрытия // Форум молодых ученых. 2019. № 11(39). С. 350–354.
Мартьянов В.И., Степаненко А.А. Проектирование баз данных автодорожной отрасли на основе теоретико-множественного анализа сложных систем // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2022. Т. 12, № 2(41). С. 214–223.
Слободчикова Н.А., Лофлер М. Методики подбора составов грунтов, укрепленных известью, для дорожного строительства // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2018. Т. 8, № 2. С. 141–147.
Васильев А.П. Принципы прогнозирования транспортно-эксплуатационного состояния дорог // Автомобильные дороги. 1993. № 1. С. 8–10.
Al-Omari B., Darter M.I. Relationships Between IRI and PSR: Interim Report // Illinois Department of Transportation. 1992. P. 71.
Демишкан В.Ф. Совершенствование управления состоянием автомобильных дорог в условиях ограниченных ресурсов: дис. … канд. техн. наук. Харьков, 2000. 171 с.
Ермошин Н.А., Романчиков С.А., Аверьянов Д.А. Имитационное моделирование риска разрушения дорожных конструкций в межремонтный период // Путевой навигатор. 2022. № 50(76). С. 30–41.
Бирюков Ю.А., Бирюков А.Н., Бирюков Д.В., Бирюков Н.А., Добрышкин Е.О., Бондарев А.В. Способ дистанционного контроля состояния конструкций и устройство для его осуществления. Патент на изобретение RU 2734446 C1, 16.10.2020.
Маругин В.М., Бирюков А.Н., Лазарев А.Н., Мороз А.М., Чмырёв В.А. Экспертные формы контроля (на примерах оценки строительных объектов и самооценки строительных предприятий): монография. СПб., 2012.
Санников С.П., Замятин А.В., Жигайлов А.А., Маслов Д.В. Земляное полотно автомобильных дорог на заболоченных территориях с использованием опорной обоймы // Путевой навигатор. 2019. № 41(67). С. 44–48.
Talvik O., Aavik A. Use of FWD deflection basin parameters (SCI, BDI, BCI) for pavement condition assessment // Balt. J. Road. Bridg. Eng. 2009. № 4. Р. 196–202. DOI: https://doi.org/10.3846/1822-427X.2009.4.196-202
Shah Y.U., Jain S.S., Tiwari D., Jain M.K. Development of Overall Pavement Condition Index for Urban Road Network // Procedia-Social and Behavioral Sciences. 2013. P. 332–341. DOI: https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.11.126
Mccarthy J., Fitzgerald L., Mclaughlin J., Mulry B., O’brien D., Dowling K. Rural Flexible Roads Manual-Pavement Surface Condition Index. Vol. 1 of 3 // Department of Transport, Toursim and Sports. 2014.
Piryonesi S.M., El-Diraby T.E. Examining the relationship between two road performance indicators: Pavement condition index and international roughness index // Transportation Geotechnics. 2021. P. 26. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trgeo.2020.100441
Arhin S.A., Williams L.N., Ribbiso A., Anderson M.F. Predicting pavement condition index using international roughness index in a dense urban area // J Civ Eng Res. 2015. № 5. Р. 10–17. DOI: https://doi.org/10.5923/j.jce.20150501.02
Lin J.-D., Yau J.-T., Hsiao L.-H. Correlation analysis between international roughness index (IRI) and pavement distress by neural network // Transportation Research Board. Washington DC., 2003.
Chandra S., Sekhar C.R., Bharti A.K., Kangadurai B. Relationship between pavement roughness and distress parameters for Indian highways // J Transp Eng. 2013. № 139. Р. 467–475. DOI: https://doi.org/10.1061/(ASCE)TE.1943-5436.0000512
Park K., Thomas N.E., Wayne L.K. Applicability of the international roughness index as a predictor of asphalt pavement condition // J Transp Eng. 2007. № 133. Р. 706–709. DOI: https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-947X(2007)133:12(706)
Dewan S.A., Smith R.E. Estimating international roughness index from pavement distresses to calculate vehicle operating costs for the San Francisco Bay Area // Transp Res Rec J Transp Res Board. 2002. № 1816. Р. 65–72.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Вестник Инженерной школы ДВФУ

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.