Entwicklung probabilistischer Verfahrensweisen fuer die Dimensionierung von Fahrbahnmarkierungen Teil: Asphaltdecken
项目名称: Entwicklung probabilistischer Verfahrensweisen fuer die Dimensionierung von Fahrbahnmarkierungen Teil: Asphaltdecken
摘要: Dem Strassenbauingenieur wird mit den Richtlinien fuer die rechnerische Dimensionierung des Oberbaus von Verkehrsflaechen mit Asphaltschicht (RDO Asphalt 09) eine Verfahrensweise zur Verfuegung gestellt, mit der er unterschiedliche Einflussgroessen auf die Belastungen und Beanspruchungen von Asphaltbefestigungen individuell beruecksichtigen und somit die Dicken der einzelnen Konstruktionsschichten in Abhaengigkeit der Belastungen und Beanspruchungen dimensionieren kann. Ziel des Forschungsprojektes war es, die derzeit semi-probabilistische Verfahrensweise zur rechnerischen Dimensionierung von Asphaltbefestigungen in eine rein probabilistische Verfahrensweise zu ueberfuehren. Hierzu werden die Eingangsgroessen und Materialkennwerte als Zufallsgroessen behandelt und durch Wahrscheinlichkeitsdichte- beziehungsweise Verteilungsfunktionen modellhaft beschrieben. Ueberdies wird eine Vorgehensweise zur Klassifikation dieser Zufallsgroessen definiert. Mithilfe der probabilistischen Verfahrensweise ist es darueber hinaus moeglich, Ausfallwahrscheinlichkeiten der Befestigung zu berechnen. Die Ausfallwahrscheinlichkeit stellt im Zuge der rechnerischen Dimensionierung sowie der rechnerischen Prognose von Asphaltbefestigungen eine wesentliche Neuerung dar. Dadurch wird dem Anwender ein Instrument zur Verfuegung gestellt, mit dem es moeglich ist, individuelle Sicherheitsbeduerfnisse zu beruecksichtigen.
资金: 0.00
资助组织: Bundesministerium fuer Verkehr, Bau und Stadtentwicklung - BMVBS - (Federal Ministry of Transport, Building and Urban Development)
项目负责人: KUHLISCH, W;KIEHNE, A;KAYSER, S
执行机构: Technische Universitaet Dresden (DEU), Institut fuer Stadtbauwesen und Strassenbau
开始时间: 20090300
实际结束时间: 20120700
主题领域: Design;Highways;I22: ENTWURF VON VERKEHRSINFRASTRUKTUR;I31: BITUMINOESE BAUSTOFFE
检索历史
应用推荐