Nové poznatky získané výzkumnými projekty řešenými ve výzkumném centru AdMaS Fakulty stavební VUT v Brně. Sekce PVV,

Transkript

1 Nové poznatky získané výzkumnými projekty řešenými ve výzkumném centru AdMaS Fakulty stavební VUT v Brně prof. Ing. Jan Kudrna, CSc. Ing. Jan Ropek Sekce PVV, Ing. Antonín Vojtěšek, Ph.D Ing. Petr Kozák 1

2 Představení zařízení AdMaS z hlediska povrchových vlastností vozovek Představení laserových zařízení a jejiích možností hodnocení povrchů Protismykové vlastnosti povrchů vozovek Představení mezinárodního srovnávacího měření PVV, které proběhlo v roce 2005 v ČR a jehož výsledky byly mezinárodně uznány Nedostatky současných požadavků na PVV Návrh dalšího postupu pro řešení současných požadavků Dopravní hluk závislý na typu asfaltových směsí Výsledky dlouhodobých měření hlučnosti povrchů vozovek metodou CPX Návrh dalšího postupu pro řešení současných požadavků Trvanlivost obrusných vrstev stanovená parametry makrotextury a hlučnosti Výsledky dlouhodobých měření makrotextury MPD a hlučnosti povrchů vozovek metodou CPX Návrh dalšího postupu pro řešení současných požadavků

3

4 Digitální laserový profilometr (DLP) ARRB HawkEye H1000 s měřením IRI, MPD a hluku CPX 1. Panoramatická kamera 2. GNSS snímač 3. Dvě šikmé rotační laserové kamery 4. Čtyři externí kamery do všech směrů 5. Uvnitř vyhodnocovací a záznamové zařízení 6. Externí odometr Zařízení Riegl VMX-450

5 Princip analýzy a softwarového řešení Základním principem je analýza pomocí speciální úpravy SW ATLAS DMT v.7 Vyhodnocení probíhá na ploše plnohodnotného digitálního modelu povrchu Digitální terén je generován z optimalizovaného mračna bodů bez ztráty nosné informace Výpočet hodnot nerovností se uskutečňuje v hustých profilech na digitálním modelu Výsledná grafická interpretace je zobrazena plošně v hypsometrické barevné škále nebo v klasifikační stupnici proměnných parametrů v celé ploše vozovky 12

6 Riegl VMX-450

7 Riegl VMX-450

8 Riegl VMX-450

9

10 Zpracování délky nevyhovujících úseků vozovek 10 km části modernizované vozovky D1 stanovené jednotlivými zařízeními

11

12 SKIDDOMETER 1,2 1,1 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0 0,0-0,1 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 TRT GT358 1,2 SM = 0, ,888073*TRT SM = 1,10474*TRT^0, SM = 1/(0, ,618314/TRT) SM_h = 0, ,971425*TRT_h 1,1 SM_h = 1,14895*TRT_h^0, SM_h = 1/(0, ,64615/TRT_h) 1,0 Data ze všech úseků Data z homogenních úseků 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0 0,0-0,1 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 TRT GT358 = -0, ,02284*TRT GT358 = 1,03003*TRT^1,30025 GT358 = 1/(-1, ,18961/TRT) GT358_h = -0, ,04079*TRT_h SCRIM 1,2 1,1 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0-0,1 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 SCRIM = 0, ,08808*TRT SCRIM = 1/(-0, ,933164/TRT) SCRIM_h = 1,21029*TRT_h^1,05268 Data ze všech úseků Zařízení TRT Rovnice pro převod na zařízení TRT SCRIM = 1,14677*TRT^0, SCRIM_h = 0, ,15978*TRT_h Koeficient SCRIM_h = 1/(-0, ,98438/TRT_h) Data z homogenních úseků determinace GT 135 y = 0,7559 x 0,7057 R 2 = 0,9660 GT 358 y = 0,8423 x 0,6469 R 2 = 0,9464 SCRIM y = 0,8216 x 0,8699 R 2 = 0,9532 Skiddometer BV 11 y = 0,8281 x 1,0863 R 2 =0,9590 Korelační koeficient R = 0,9828 R = 0,9723 R = 0,9763 R = 0,9793

13 Pro uvedená zařízení platí normy: ČSN P CEN/TS :2011 Zařízeni TRT ČSN P CEN/TS :2011 Zařízeni BV11 a Saab friction tester ČSN P CEN/TS :2011 Zařízeni SCRIM ČSN P CEN/TS :2011 Zařízeni Griptester

14 Accidents per 1km Classification 5.1 Accidents per 1km Classification I. class II. class I. class Figure 2 Dependence of mean year number of accidents per kilometre of road on skid resistance classification: a) on I st and II nd class roads in the years 2003 and 2004; b) on I st class roads in the year 2005

15 Požadavky na součinitel tření Tabulka klasifikace součinitele tření v ČSN (1994, 2009 a 2017) s uvedením výsledků srovnávacích měření v roce 2005 Fp,TRT = Fp,99% prokluz / 0,94

16 Požadavky na stanovení nové klasifikace Proč? Povrchy silnic za mokra nevykazuji stejné vlastnosti jako náledí, přestože měřicí systém zařízení TRT, který simuluje prakticky zablokovaná kola automobilu (Fp,TRT = Fp,99% prokluz / 0,94), udává Fp hodnotu 0,15 Měřicí systémy stejného typu udávají místo hodnoty fp = 0,15 hodnotu fp = 0,20 až 0,30 Automobily jsou vybaveny asistenčními systémy, které zabraňují smyku kol jak při brzdění (ABS), tak při průjezdu obloukem Stav povrchů vozovek se neustále zhoršuje a podíl havarijních povrchů vzrůstá, přesto klesá nehodovost Jak toho dosáhnout? Zopakováním stejného postupu jako v roce 2005, jehož výsledky byly v prezentaci předloženy Provést analýzu závislosti nehodovosti na stanovených protismykových vlastnostech běžných měření Provést srovnávací měření se stanovením opakovatelnosti měření zařízení (zařízení se liší v rozptylu hodnot fp stanovených hodnotami po 1 m) Stanovit standardní hodnocení v pětistupňové klasifikaci Odstranit nelogičnost stávající ČSN (2017)

17

18

19

20 Výpis z měření s hodnotami fp po 1 m zařízením BV 11 znázorňující rozjezd, otočení a měření při rychlostech 60 km/h, 40 km/h a 20 km/h třemi pojezdy (přesnost a opakovatelnost měření)

21 Výpis z měření s hodnotami fp po 1 m zařízením TRT a BV 11

22

23

24

25 Existují dva mechanismy porušování povrchu spojené se změnou makrotextury Ohlazování povrchu vozovky (opotřebením z povrchu vystupujících zrn kameniva, vystoupením asfaltového tmelu na povrch) se snižujícím se hodnotou makrotextury Ztrátou asfaltového tmelu nebo cementové malty, koroze povrchu a hloubkové koroze až k tvorbě nerovností a výtluků v obrusné vrstvě se zvyšující se makrotexturou Jak se hodnotí makrotextura Jev ohlazování povrchu je definován v ČSN : Jev ztráty hmoty z povrchu vozovky se kontroluje pouze vizuální prohlídkou MPD je automaticky měřený proměnný parametr Daleko citlivější na změnu makrotextury je stanovení hlučnosti při odvalování pneumatik Proč tedy nezavést hodnocení trvanlivosti vrstvy pomocí zvyšování makrotextury a hluku?

26

27 BBTM 8

28

29 Doporučení Zvyšování hodnot makrotextury povrchu vozovky znamená, že se začíná projevovat mechanismus porušování vozovek ztrátou hmoty z povrchů vozovek Na ztrátu hmoty daleko citlivěji reaguje zvyšování hluku Měření hluku metodou CPX pak kromě běžné informace o emisích hluku na daném povrchu citlivě zachytí signály o ztrátě asfaltového tmelu, což jsou první signály pro provedení preventivní údržby regeneračními postřiky a jak je známo, preventivní údržba výrazně ovlivňuje celkové náklady údržby a oprav Je vhodné zavést posuzování zvyšující se makrotextury a hluku do sledovaných parametrů vozovek v SVH, které nahradí rozhodování až o souvislé údržbě na základě vizuálních prohlídek

30 Závěr Pokud povrchové vlastnosti mají býti brány vážně, pak je nutno, aby všechna vyskytující se měřicí zařízení poskytovala objektivní informace zatřiditelné do pěti klasifikačních stupňů, na jejichž základě se rozhoduje o převzetí prací, preventivní údržbě, údržbě a opravě vozovek pozemních komunikací Prvním krokem je provést srovnávací měření všech zařízení schopných nabídnout službu, včetně měření hluku Upravit rozpětí měřených hodnot pro každý klasifikační stupeň Následně je možno vypisovat transparentní výběrová řízení pro měření povrchových vlastností vozovek Vývoj stanovených povrchových vlastností bude řádně začleněn do Systému hospodaření s vozovkou pro objektivní rozhodování správců

31 Děkuji za pozornost