Das Ziel dieses Forschungsprojektes ist die Entwicklung von Prognosefunktionen für innerörtliche Straßenzustände. Die Wahl eines deterministischen Modells erfordert eine aussagekräftige Datengrundlage, worauf zunächst eine ein- und in einem weiteren Schritt auch zweidimensionale Funktionsbeschreibung ermittelt wird. Die Datenbasis setzt sich aus Aufbau-, Verkehrs-, Bestands- und Zustandsdaten zusammen, welche von verschiedenen Städten und Kommunen zur Verfügung gestellt wird. Eine messtechnische Zustandserfassung von Längs- und Querebenheiten, Spurrinnen, Flicken und Rissen muss hierbei in wiederholter Ausführung vorliegen. Detaillierte Informationen zum Aufbau der Straße sowie deren Einbaudatum sollten bekannt sein. Weiterhin sind DTV-(SV)-Werte sowie Bestandsdaten, wie die Möglichkeit einer Busmitnutzung, die Lage einer Kreuzung mit Lichtsignalanlage sowie die Anzahl von Schächten, und auch Aufgrabungen in einzelnen Abschnitten notwendig. Eine Vergleichbarkeit der unterschiedlichen Datentypen soll sowohl innerhalb eines Jahres als auch jahresübergreifend erfolgen können. Darauf aufbauend erfolgt die Entwicklung von deterministischen Zustandsprognosefunktionen. Jedoch steht kein ausgeprägtes Datengerüst zur Verfügung, welches ein allgemeingültiges Modell zulässt. Stattdessen wird die Vorgehensweise der Funktionsermittlung entwickelt, welche den Zustand in Abhängigkeit zunächst einer und dann zweier Variablen prognostizieren kann. Die Einflussparameter werden mit Hilfe einer Varianzanalyse gruppiert und die Güte der Funktionsbeschreibung anhand einer Regressionsanalyse ermittelt. Die modellierten Verhaltenskurven werden mit abschnittsbezogenen Einflussgrößen kalibriert, was die Prognosefunktionen an die Realität anpasst. Die damit prognostizierten Werte können für die meisten Zustandsgrößen mit einer hohen Approximationsgenauigkeit zu den gemessenen Werten ermittelt werden. Das erreichte Ziel dieser Arbeit ist eine Beschreibung zur Vorgehensweise der Erstellung einer straßennetzbezogenen Verhaltenskurve. Mit individuellen Daten kann diese auf andere Städte angewandt werden kann.

    The aim of this research project is to develop a forecasting model for the urban road condition. The choice of a deterministic model requires a comprehensive database, based on which a one-parameter and a two-parameter function are determined to describe road condition. The database consists of the construction information, traffic, inventory and status data, which are provided by various cities and town councils. A metrological state detection of transverse and longitudinal unevenness, ruts, patches and cracks must be repeatedly carried out to form the database. Detailed information on the structure of the roads and their dates of construction should be known. Furthermore, Average Daily Traffic and inventory data, such as the possibility of sharing of buses, the location of a junction with traffic lights, and the number of manholes and excavations in individual road sections are required. A comparison of different data types should also be valid for data within each year and for multiple years. Based on this, the development of deterministic forecasting models is carried out. However, data available in this project is not comprehensive enough to allow for a universally valid model. Instead, the procedure for the determination of the model is carried out to predict the road condition using one or two variables. The influencing parameters are grouped by an analysis of variance and correlation and the quality of fit of the function is determined by a regression analysis. The road-based behaviour curves are calibrated using section-based influencing parameters, which adjust the forecast functions according reality. The resulting predicted values can be determined for most state variables with high approximations to the measured values of the road condition. This work has presented an approach for creating a road-based performance curve. With individual data, this approach is able to be applied to other cities.


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    Titel :

    Entwicklung von Prognosesfunktionen für den Straßenzustand kommunaler Straßen


    Weitere Titelangaben:

    Development of forecast functions for the road condition of municipal roads


    Beteiligte:
    Oeser, Markus (Autor:in) / Kemper, Dirk (Autor:in) / Wang, Dawei (Autor:in) / Vallee, Dirk (Autor:in) / Schneider, Marcel (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    2014


    Format / Umfang :

    80 Seiten, Bilder, Tabellen, Quellen




    Medientyp :

    Report


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch