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한국도로학회 / v.4, no.2, 2002년, pp.9-18 
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DataPave 프로그램을 이용한 포장파손예측모델개발
( Development of Pavement Distress Prediction Models Using DataPave Program ) |
| 진명섭;윤석준; 한남대학교 토목환경공학과;(주)대륜엔지니어링 도로부;
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| 초 록 |
| 포장의 공용성에 영향을 미치는 주요파손은 소성변형, 피로균열, 종단평탄성이다. 따라서 이들 세가지 파손량에 영향을 미치는 요인들을 분석하고 예측모델을 개발하는 것이 포장의 공용성 관리면에서 중요하다. 본 논문에서는 미국에서 개발되어 다양한 포장구간에 대한 광범위한 데이터가 축적되어 있는 DataPave 프로그램을 이용하여 세가지 파손량과 각각에 영향을 미치는 인자들을 추출한 후 파손 예측모델을 개발하였다. 개발된 모델의 입력변수들이 각각의 파손량에 미치는 영향을 파악하기 위해 민감도분석을 수행하였다. 소성변형 예측모델의 민감도분석결과 아스팔트함량, 공극율, 노상의 최적함수비가 주요영향인자로 나타났으며, 피로균열예측모델의 경우 아스팔트점도, 아스팔트함량, 공극율 순으로 나타났다. 종단평탄성 예측모델 분석결과 아스팔트점도, 노상골재의 200번체 통과율, 아스팔트함량 순으로 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. |
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| The main distresses that influence pavement performance are rutting, fatigue cracking, and longitudinal roughness. Thus, it is important to analyze the factors that affect these three distresses, and to develop prediction models. In this paper, three distress prediction models were developed using DataPave program which stores data from a wide variety of pavement sections In the United States. Also, sensitivity studies were conducted to evaluate how the input variables impact on the distresses. The result of sensitivity study for the prediction model of rutting showed that asphalt content, air void, and optimum moisture content of subgrade were the major factors that affect rutting. The output of sensitivity study for the prediction model of fatigue cracking revealed that asphalt consistency, asphalt content, and air void were the most influential variables. The prediction model of longitudinal roughness indicated asphalt consistency, #200 passing percent of subgrade aggregate, and asphalt content were the factors that affect longitudinal roughness. |
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| 키워드 |
| 소성변형;피로균열;종단평탄성;예측모델;데이터페이브 프로그램;민감도분석;rutting;fatigue cracking;longitudinal roughness;prediction model;DataPave Program;sensitivity study; |
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한국도로학회논문집 / v.4, no.2, 2002년, pp.9-18
한국도로학회
ISSN : 1738-7159
UCI : G100:I100-KOI(KISTI1.1003/JNL.JAKO200215637527688)
언어 : 한국어 |
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| 논문 제공 : KISTI 한국과학기술정보연구원 |
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