session 71 christian glantz

Drift och underhållBestämning av homogenitet på asfaltbeläggningar baserat på texturmätning

Exempel på bra och dålig homogenitet

Dålig textur/homogenitet Bra textur/homogenitet

Syfte och mål med mätningen

Genom att ställa krav på den nya asfaltbeläggningens struktur och

homogenitet ökar kvaliteten

Rätt struktur/textur

Ökad chans för bra friktion

Texturen inverkar på bränsleförbrukning, däckslitage och buller

Bra homogenitet

Ökad chans för att dimensionerad livslängd uppnås

Mindre risk för framtida stensläpp och blödningar

Mindre risk för deformationer

Dagens mätmetoderDOR (Density On Run)

Mäter beläggningens densitet med rullande isotopmätare

+ Bra parameter (densitet)

+ Yttäckande

- Låg mäthastighet (0.9 km/h)

- Mindre bra repeterbarhet på korta sträckor

Dagens mätmetoder

•Värmekamera

Mäter temperaturen på asfalten bakom läggaren vid produktion

Ytor med för låg temperatur klassas som riskytor

•Georadar

Mäter hålrumsvariation i beläggningen

Kräver borrkärnor för kalibrering

Texturmätning – Insamling med mätbil

Högfrekventa laserkameror samlar värden varje millimeter i normal trafikhastighet

Textur mäts i tre linjerhöger och vänster hjulspår samt mitt emellan dessa

Texturmätning – mått och definitionerMakrotextur

(våglängder 0.5 – 50.0 mm)

Mått: MPD (Mean Profile Depth)

RMS-värde

MPD = (toppnivå 1 + toppnivå 2)/2 – medelnivå

Utvecklingsprojekt

•Definiera vilka brister texturmätning kan identifiera i nya beläggningar

•Jämförande mätningar mellan densitet mätt med DOR och textur mätt med mätbil

•Förslag till beräkningsmodell som detekterar ovan beskrivna brister

Brister i beläggningar - Exempel

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3480 3490 3500 3510 3520 3530 3540 3550 3560

Distans (m)

MP

D (

mm

)

MPD V

MPD M

MPD H

Separation För mycket bindemedel mitt i och till höger i körfältet. Medelvärden över 1 meter

Brister i beläggningar - Exempel

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

6900 6950 7000 7050 7100 7150 7200 7250 7300

Distans (m)

MP

D (

mm

)

MPD M

Texturnivå Samma beläggning med olika nivåer på texturen. Medelvärden över 1 meter

Jämförande mätningar

2.05

2.1

2.15

2.2

2.25

2.3

2.35

2.4

2.45

0 200 400 600 800 1000 1200

Distans (m)

g/cm

3

-1.4

-1.2

-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0

mm

Densitet (g/cm3)

RRMS (mm)

ABT16 Medelvärden över 10 meter

Jämförande mätningar

ABS16 Medelvärden över 10 meter

Objekt 2 2400-3600 meter

Mätdrag Höger

2

2.05

2.1

2.15

2.2

2.25

2.3

2.35

2.4

2400 2600 2800 3000 3200 3400 3600

Distans (m)

g/cm

3

-1.5

-1.3

-1.1

-0.9

-0.7

-0.5

-0.3

-0.1

mm

Densitet (g/cm3)

RRMS (mm)

Slutsatser från utvecklingsprojekt

•Texturmåtten identifierar öppna och täta ytor på ett bra sätt

•Även mindre utbredda defekter kan detekteras

•Godtagbar korrelation mellan densitet mätt med DOR och textur mätt med mätbil

•Kännedom om olika beläggningstypers förväntade värde och förväntade spridning krävs

Beräkningsmodell

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5

Textur (mm)

(%)

Svarta kurvan

Normal fördelning för den aktuella beläggningstypen

Blå kurvan

Tät yta, bindemedel på ytan

Röda kurvan

Öppen yta, risk för stensläpp

Samla värden över 100 mm

Beräkna fördelningen för varje intervall om 5 meter

Bestäm avvikelsen från normal fördelning

Beräkningsmodell - tillämpning

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3.0

(% )

MP

D (

mm

)

Sektion med separation mitt i körfältet

Fördelning av 100 mm -värden över 5 m

Beräkningsmodell – vidare arbete

•Bestäm svarta kurvan (master curve) för olika beläggningstyper

•Definiera hur avvikelserna (grå ytan) ska bestämmas

•Bestämma gränser för hur stora avvikelserna får vara

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5

Textur (mm)

(%)

TACK!