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Methode zur Klassifizierung von Tragfähigkeitsmessergebnissen des Falling Weight Deflectometers bei Asphaltbefestigungen

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[Quelle: http://d-nb.info]

Eine Vielzahl an Einflussfaktoren mit ihren spezifischen Streuungen führt in situ zu einer großen Variation an Tragfähigkeitsmustern als Merkmal für strukturelle Gegebenheiten einer Straßenkonstruktion. Diese können mit dem Falling Weight Deflectometer (FWD) erfasst werden. Zur Bewertung dieser Tragfähigkeitsmuster und letztendlich der dadurch zu charakterisierenden Substanz bestand das Ziel darin, durch Generierung theoretischer Deflexionsmulden eine bereits vorhandene Datenbank mit Tragfähigkeitsmessdaten zu erweitern und eine Methode zur Klassifikation der darin enthaltenen Daten zu entwickeln und darzustellen. Durch eine solche Klassifikation können dann prinzipiell Tragfähigkeitsmessergebnisse z.B. in die Systematik der regelmäßig an Bundesfernstraßen durchgeführten Zustandserfassung und -bewertung eingebunden werden. Anhand von aus den Messdaten eines FE-Projekts rückgerechneten Schicht-E-Modulen und der damit nachvollziehbaren Abhängigkeit zur Asphalttemperatur wurden zur Spreizung des theoretisch generierten Datenkollektivs unter Anwendung des Monte-Carlo-Verfahrens (zufallsbasierte Auswahl der Modellgrößen unter Festlegung von Gleichverteilungen) theoretische Straßenmodelle angelegt und hierzu Deflexionsmulden mit dem Programm BISAR@ berechnet und in einer Datenbank abgelegt. Den Deflexionsmulden wurden auf Basis der Steifigkeitsgrößen ihrer zugehörigen Straßenmodelle Steifigkeitsklassen der einzelnen Schichten zugeordnet. Mit diesen generierten und klassifizierten Deflexionsmulden können in situ gemessene Deflexionsmulden zugeordnet werden (Klassierung). Aufgrund der Vielzahl an prinzipiell zu berücksichtigenden Faktoren wurde im Hinblick auf eine pragmatische Anwendung dieses klassifizierten Datenbestandes ein Künstliches Neuronales Netz (KNN) trainiert, welches automatisch nach den im Datenpool enthaltenen Mustern in situ ermittelte Tragfähigkeitsmessergebnisse klassiert. Damit wird aufgezeigt, wie unter Berücksichtigung einer Vielzahl an Randbedingungen (Schichtdicken, Temperaturen, etc.) eine Klassierung schnell (z.B. direkt nach Messung der Deflexionsmulde) und einfach (beispielsweise direkt vom Messtechniker) durchgeführt werden kann.

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