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Informationssystem Straßenzustand Teil 2: Entwicklung von Sensoren zur Erfassung des strukturellen Zustandes von Asphaltstraßen
BASt-Bericht S 171
J. Stefan Bald, Stefan Böhm, Marko Čičković, Moritz Tielmann, Tobias Hill, Technische Universität Darmstadt, Institut für Straßenwesen, Peter Peitsch, Ján Gablovský, microsensys GmbH, Erfurt
Martin Muschalla, Sebastian Czaja, TPA Gesellschaft für Qualitätssicherung und Innovation GmbH, Köln, Alfred Ulrich, Valentin Farbischewski, Jacob Huczek, Technische Hochschule Köln, Institut für Bau- und Landmaschinentechnik
130 Seiten
Erscheinungsjahr: 2022
Projektnummer: 07.0255
Preis: 0,00 €
Dieser Bericht steht ausschließlich kostenfrei im elektronischen BASt-Archiv ELBA zur Verfügung.
Um den Substanzwert einer Verkehrsbefestigung in-situ zu bestimmen, wurden im Rahmen dieses Forschungsvorhabens Sensoren entwickelt, die den jeweils aktuellen strukturellen Zustand der Befestigung messen sollen. Als zielführender, leicht zu messender Parameter wurde dabei die Vertikalbeschleunigung gewählt.
Für die Umsetzung wurden verkabelte und autonome Sensoren verwendet. Als Sensortyp wurden MEMS-Sensoren gewählt, da diese vergleichsweise. preisgünstig sind und wenig Strom verbrauchen. Durch die verkabelten Sensoren war eine größere Anzahl an Messungen zur Parameterstudie und Validierung des Messverfahrens möglich. Die kabellosen Sensoren stellen Prototypen für spätere Anwendungen dar.
Im Rahmen des Forschungsvorhabens wurden Versuchsfelder errichtet, um die Praxistauglichkeit und die Genauigkeit der Beschleunigungssensoren zu überprüfen sowie den Umgang mit der großen Datenmenge zu erlernen. Bei den ersten Versuchsfeldern (Campus TU-Lichtwiese, BAB 9 bei Feucht) wurden die Beschleunigungssensoren in Ø50mm-Bohrlöcher an bestehenden Befestigungen eingesetzt und verfüllt. Dabei wurde mithilfe von Vorher-Nachher-Messungen mittels Falling Weight Deflectometer (FWD) festgestellt, dass die hervorgerufene Substanzstörung durch den Einbau vernachlässigbar klein ist. Für die Auswertung der gewonnenen Messdaten wurde ein Scilab-Skript geschrieben, welches die Rohdaten aufbereitete und erste Auswertungen ermöglichte. Mehrere Auswertungsansätze wurden dabei verfolgt: zum Beispiel doppelte Integration der Beschleunigung (Vergleich mit FWD-Daten), Inkrementierung von Achszahlen oder Generierung von Achsmustern. Hervorzuheben sind dabei die Vergleiche mit den FWD-Daten, die eine sehr gute Übereinstimmung im Deflexionsverlauf zwischen Beschleunigungssensor und Time History des FWD aufwiesen.
Im Versuchsfeld auf dem Campus TU-Lichtwiese in Darmstadt wurde abschließend die Einbaubarkeit der autonomen Sensoren (Ablegeautomat, Wiederfinden mittels RFID-Antenne) nachgewiesen.
Information system road condition, part II: development of sensors for the purpose of monitoring the structural condition of asphalt pavements
As part of this research project, sensors were developed, that are capable of determining the substance value of a pavement on-site. For this purpose, vertical acceleration was chosen as the most crucial parameter – in combination with the fact that it is relatively easy to measure.
MEMS sensors were used, because they are cost effective and have a low power consumption. For the first parameter studies wired sensors were utilised. This intermediate stage was necessary in order to gather the high quantity of data required to validate the measuring method, whereby more data automatically increases the power consumption.
To prove the practicabilty and the precision of the sensors, several test sites were built during the course of the research project. Additionally, these test sites were very helpful to „get a feeling“ for the large amount of data being gathered by the sensors. The first test sites (campus “TULichtwiese“, federal highway BAB 9) were existing pavements, where the accelerometers were installed in core-drilled holes of 50 mm diameter, which were refilled after placing the accelerometers. Measurements with the Falling Weight Deflectometer (FWD) before and after the placement of the accelerometers have shown that the disturbance of the pavement structure due tot he installation of sensors is negligible.
A Scilab-routine was written in order to process raw data and perform first analyses. For the purpose of data analysis, several approaches were taken (e.g.): double integration of the measured accelerations (comparison with FWD data), incrementation of axles or creation of axle patterns. The comparison of the measured acceleration data and the time history of the FWD is very promising, as the data fits perfectly.
The last test site (again campus “TU-Lichtwiese“, however this time during the construction of a new pavement) was used to prove the practicability and the installability of the autonomous sensors (sensor dispensing unit and re-finding the built-in accelerometers with RFID-antennas).