Prediction the performance of pavement provides proper information to an agency on decision-making process; especially evaluating the pavement performance and prioritizing the work plan. To date, there are a number of approaches to predict the future deterioration of pavements. However, there are some limitation to proper prediction of the pavement service life. In this paper, pavement performance model and pavement condition prediction model are developed in order to improve pavement condition prediction method. The prediction model of pavement condition through the regression analysis of real pavement condition is based on the probability distribution of pavement condition, which set to 5%, 15%, 25% and 50%, by condition of the pavement and traffic volume. The pavement prediction model presented from the behavior of individual pavement condition which are set to 5%, 15%, 25% and 50% of probability distribution. The performance of the prediction model is evaluated from analyzing the average, standard deviation of HPCI, and the percentage of HPCI which is lower than 3.0 of comparable section. In this paper, we will suggest the more rational method to determine the future pavement conditions, including the probabilistic duration and deterministic modeling methods regarding the impact of traffic volume, age, and the type of the pavement.
PURPOSES : In this study, the pavement condition of non-mill-and-overlay and mill-and-overlay on deteriorated concrete pavement was compared. In addition, the suitable time to perform the initial overlay was investigated. METHODS : The condition of the pavement sections that were not additionally overlaid on non-mill-and-overlay or mill-and-overlay on deteriorated concrete pavements was investigated according to overlay pavement age. The condition of non-mill-and-overlay and mill-and-overlay sections of expressway route 25, which has more information on overlay history than other routes, was compared according to the number of times of overlay. The relation between the concrete pavement condition just before the overlay and the number of times of overlay was investigated for the non-mill-and-overlay and mill-and-overlay sections for which the first overlay was performed in the same year. RESULTS : The pavement condition of the non-mill-and-overlay sections was better than that of the mill-and-overlay sections, showing higher Highway Pavement Condition Index(HPCI) regardless of overlay pavement age. The number of reflection crackings of the non-mill-and-overlay sections was smaller than that of the mill-and-overlay sections. As a result of observing the cores obtained from the overlay sections, the proportion of the deteriorated non-mill-and-overlay sections was smaller than that of the mill-and-overlay sections. The SD measured just before the overlay on the concrete pavement for which additional overlay was not performed was smaller than that for which additional overlay was performed regardless of the milling of the concrete slab surface. The HPCI of the concrete pavement for which overlay was performed just once was higher than that for which overlay was performed more than one time. CONCLUSIONS : Accordingly, it was concluded that the condition of the non-mill-and-overlay sections was better than that of the mill-and-overlay sections. In addition, the better the condition of concrete pavement just before the initial overlay, the longer the duration of the overlay effect.
PURPOSES: This study is to develop the deduct value curves for the calculation of pavement condition index of asphalt airfield pavement. METHODS: To develop the deduct value curves of asphalt airfield pavement, panel rating was conducted to decide the pavement condition based on pavement distress type, severity, and density. RESULTS: Results show that standard deviation of deduct values by panel rating is increased at higher severity level and as damage density increases. The deduct value of alligator cracking show the highest. CONCLUSIONS: The deduct value curves based on panel rating could be used without existing problems which were occurred in Shahin's method.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1996.04a
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pp.363-369
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1996
PMS(Pavement Management System) is the effective and efficient decision making system to provide pavements in an acceptable condition at the lowest life-cycle cost. As the highway system become larger, the necessity of the PMS in increasing. As of December 1995, the 3rd stage of PMS project was completed. The accomplishment of the research work can be itemized to the followings : $\bullet$ Calibration of PMS submodules (1) Pavement Condition Evaluation Model (2) Pavement Distress Prediction Model (3) Pavement Performance Prediction Mode (4) Selection of Pavement Rehabilitation Criteria (5) Optimization Technique for PMS Economic Analysis $\bullet$ Development of Computer Program to Implement PMS Logic $\bullet$ A Study to Implement the Automized Pavement Condition Survey Equipment to PMS $\bullet$ PMS Test Run $\bullet$ Development of PMS Operation Guideline $\bullet$ The 2nd Pavement Condition Survey for Long-Term Pavement Performance Monitoring.
In Korea, Expressway and National Highway System has been continually managed by their own pavement management system. The pavement condition evaluation system has not been developed for the municipal roads except for Seoul city. Therefore, this study focuses on analyzing the characteristics of distress in major city's pavement and developing the pavement condition index for the municipal PMS. Panel rating and pavement condition survey for the selected pavement sections were conducted for developing pavement condition index. Municipal level pavement condition index(MPCI) was developed by statistical analysis. Also, a sensitivity analysis for each independent variable of the MPCI and comparison with other pavement condition indicies, such as SPI and HPCI, were performed.
PURPOSES : This study is aimed at development of a stochastic pavement deterioration forecasting model using National Highway Pavement Condition Index (NHPCI) to support infrastructure asset management. Using this model, the deterioration process regarding life expectancy, deterioration speed change, and reliability were estimated. METHODS : Eight years of Long-Term Pavement Performance (LTPP) data fused with traffic loads (Equivalent Single Axle Loads; ESAL) and structural capacity (Structural Number of Pavement; SNP) were used for the deterioration modeling. As an ideal stochastic model for asset management, Bayesian Markov multi-state exponential hazard model was introduced. RESULTS:The interval of NHPCI was empirically distributed from 8 to 2, and the estimation functions of individual condition indices (crack, rutting, and IRI) in conjunction with the NHPCI index were suggested. The derived deterioration curve shows that life expectancies for the preventive maintenance level was 8.34 years. The general life expectancy was 12.77 years and located in the statistical interval of 11.10-15.58 years at a 95.5% reliability level. CONCLUSIONS : This study originates and contributes to suggesting a simple way to develop a pavement deterioration model using the total condition index that considers road user satisfaction. A definition for level of service system and the corresponding life expectancies are useful for building long-term maintenance plan, especially in Life Cycle Cost Analysis (LCCA) work.
It is necessary to use the pavement condition index which evaluates the conditions of pavement objectively and is utilized for effective pavement management. PSI, MCI, UPCI are currently used indices, however, they do not play a role as general indices due to their unfair considerations only for users or managers. Thus, this paper pointed out the problems of current indices and developed a new pavement condition index. Also, a sensitivity analysis on the material properties was conducted for the proposed index using the real data obtained from fields. The material properties affected the index in order of surface thickness, asphalt viscosity and asphalt content.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.38
no.3
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pp.467-475
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2018
The purpose of this study is to propose the evaluation criteria of asphalt pavement condition in narrow regional road considering the traffic environment in order to reduce road budget of local governments. In general, narrow regional roads are considered relatively less important because they have low travel speed and low traffic volume of heavy-vehicle. Generally, automatic surveying equipment is used for investigations of pavement condition, but the operating costs are not efficient for the narrow regional roads because the cost is too high. This study presents the pavement condition evaluation index suitable for narrow regional roads. In this study, the pavement condition evaluation index is presented considering the traffic environment of narrow regional roads. The pavement condition were classified into three classes based on the crack measured by visual inspection, and the validity of the pavement condition evaluation index presented through the expert's questionnaire survey was examined. Pavement condition for the narrow regional roads was classified into three grades based on the index values calculated by visual inspection. Expert's surveys were conducted to evaluate the validity of the proposed pavement condition evaluation. The proposed evaluation index shows a high correlation with questionnaire survey result ($R^2=0.88$). The proposed evaluation index which is obtained through visual crack inspection under limited conditions can be applied to narrow regional roads. In addition, it is expected that it will be effective not only for road management but also for road management budget by more economical evaluation method of pavement condition.
PURPOSES : Recently, the mechanistic-empirical overlay pavement design program that is linked with Korea Pavement Research Program (KPRP) has been developed. This paper focused on establishing the framework and developing the program for the asphalt overlay design over the existing asphalt concrete pavement. METHODS : The overlay pavement design program developed in this study was investigated to assess the sensitivity to various pavement conditions, such as the damage level and thickness of existing layers. In addition, the actual overlay design on currently performing pavement was carried out as a practical example. RESULTS : From the sensitivity analysis, it was found that the thickness and damage level of existing asphalt layer mostly affect the overlay design results. In addition, under the same condition, the overlay pavement would better perform in cold region. From the overlay design with the actual condition, it is noted that the overlay thickness varies depending on the given condition. CONCLUSIONS : Based on various evaluations, it was concluded that the overlay design program developed in this study is a reliable and reasonable tool to be used in the actual pavement design.
Performance assessment of pavements proves useful, in terms of handling the ride quality, controlling the travel time of vehicles and adequate maintenance of pavements. Roughness profiles provide a good measure of the deteriorating condition of the pavement. For the accurate estimates of pavement roughness from dynamic vehicle responses, vehicle parameters should be known accurately. Information on vehicle parameters is uncertain, due to the wear and tear over time. Hence, condition monitoring of pavement requires the identification of pavement roughness along with vehicle parameters. The present study proposes a scheme which estimates the roughness profile of the pavement with the use of accurate estimates of vehicle parameters computed in parallel. Pavement model used in this study is a two-layer Euler-Bernoulli beam resting on a nonlinear Pasternak foundation. The asphalt topping of the pavement in the top layer is modeled as viscoelastic, and the base course bottom layer is modeled as elastic. The viscoelastic response of the top layer is modeled with the help of the Burgers model. The vehicle model considered in this study is a half car model, fitted with accelerometers at specified points. The identification of the coupled system of vehicle-pavement interaction employs a coupled scheme of an unbiased minimum variance estimator and an optimization scheme. The partitioning of observed noisy quantities to be used in the two schemes is investigated in detail before the analysis. The unbiased minimum variance estimator (MVE) make use of a linear state-space formulation including roughness, to overcome the linearization difficulties as in conventional nonlinear filters. MVE gives estimates for the unknown input and fed into the optimization scheme to yield estimates of vehicle parameters. The issue of ill-posedness of the problem is dealt with by introducing a regularization equivalent term in the objective function, specifically where a large number of parameters are to be estimated. Effect of different objective functions is also studied. The outcome of this research is an overall measure of pavement condition.
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