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!