Abstract
A development of regression model for asphalt concrete pavements using Falling Weight Deflectometer deflections is presented in this paper. A backcalculation program based on layered elastic theory was used to generate the synthetic modulus database, which was used to generate 95% confidence intervals of modulus in each layer. Using deflection basins of FWD data used in developing this procedure were collected from Pavement Management System in flexible pavements. Assumptions of back-calculation are that one is 3 layered flexible pavement structure and another is depth to bedrock is finite. It is found that difference of between 95% confidence intervals and modulus ranges of other papers does not exist. So, the data of 95% confidence intervals in each layer was used to develop multiple regression models. Multiple regression equations of each layer were established by SPSS, package of Statics analysis. These models were proved by regression diagnostics, which include case analysis, multi-collinearity analysis, influence diagnostics and analysis of variance. And these models have higher degree of coefficient of determination than 0.75. So this models were applied to predict modulus of domestic asphalt concrete pavement at FWD field test.
본 연구에서는 비파괴 시험 장비인 FWD(Falling Weight Deflectometer)에 의한 처짐곡선을 활용하여 아스팔트 포장구조체의 물성을 합리적으로 추정할 수 있는 방법을 개발하였다. 2004년 국도 PMS(Pavement Management System)의 FWD 자료로 다층탄성이론에 근거한 역산프로그램을 사용하여 역해석을 실시하였다. 3층 포장구조체로 기반암을 고려하여 역해석을 실시하였으며, 통계분석을 통하여 각 층 탄성계수의 95% 신뢰구간을 선정하였다. 이 신뢰구간의 범위와 기존 문헌상의 범위를 비교한 결과 차이가 없었으며, 그 결과를 바탕으로 회귀분석을 실시하여 탄성계수를 직접 추정할 수 있는 회귀 분석 모델을 제시하였다. 회귀 분석모델의 적합성 및 유의성 검증, 다중공선성 분석, 잔차 분석 그리고 분산 분석을 통하여 본 연구에서 제시한 회귀 분석모델이 유의하며 높은 적합성을 갖고 있음을 증명하였다. 따라서, 본 연구에서 제시한 회귀 분석 모델을 통해 FWD 시험시 현장에서 역해석을 실시하지 않고도 직접 탄성계수를 추정하여 포장구조체의 상태평가를 할 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 아스팔트층의 탄성계수는 온도변화에 따라 많은 차이를 나타내므로 기준온도로 온도보정을 실시하였으며 그 결과를 토대로 현재 공용중인 국도 아스팔트 포장구조체 각 층의 탄성계수와 95%신뢰구간의 탄성계수를 제시하였다.
