The main objective of this research is to develop the Mechanistic-Empirical (M-E) guidelines for evaluating the capacity of existing highways to sustain route overweight truck traffic over a specified performance period due to a growing concern on the impact of increasing overweight truck loads on highways. In this study, a two-stage framework was developed for this purpose. Level I procedure involves the use of pavement evaluation charts to identify the best possible route from among the alternatives considered and to determine what additional tests and analyses are needed as a screening tool. Level II involves the application of the Overweight Truck Route Analysis (OTRA) program to evaluate the structural adequacy of an existing route to carry routine overweight truck traffic over the specified performance period along with estimating asphalt concrete overlay thickness, if necessary.
For the design and maintenance of highways and road structures, the statistical data are needed for the vehicle, especially heavy truck crossing. So far, static weighing has been used but it needs fixed station, crews, and it takes a lot of time. Also truck mix and headway distances cannot be obtained. Bridge Weigh-In-Motion system uses the bridge as a weighing scale and collects the axle weights, axle distances. vehicle types and etc. without stopping or slowing down the vehicle. In this study, for the first time in the country, BWIM system is applied on steel I-girder bridge and its applicability is examined. Also data collected in this system is analyzed to get truck traffic characteristics including average daily truck traffic, weight distribution, typical truck configuration and overweight truck status. The results are compared with other data from weighing station and highway toll gates.
PURPOSES : This study estimated the load effect of a single heavy truck to develop a live load model for the design and assessment of bridges located on an expressway with a limited truck entry weight. METHODS : The statistical estimation methods for the live load effect acting on a bridge by a heavy vehicle are reviewed, and applications using the actual measurement data for trucks traveling on an expressway are presented. The weight estimation of a single vehicle and its effect on a bridge are fundamental elements in the construction of a live load model. Two statistical estimation methods for the application of extrapolation in a probabilistic study and an additional estimation method that adopts the extreme value theory are reviewed. RESULTS : The proposed methods are applied to the traffic data measured on an expressway. All of the estimation methods yield similar results using the data measured when the weight limit has been relatively well observed because of the rigid enforcement of the weight regulation. On the other hand, when the estimations are made using overweight traffic data, the resulting values differ with the estimation method. CONCLUSIONS : The estimation methods based on the extreme distribution theory and the modified procedure presented in this paper can yield reasonable values for the maximum weight of a single truck, which can be applied in both the design and evaluation of a bridge on an expressway.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.6
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pp.153-172
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2018
Overloading of Commercial vehicles have been an important area of transportation as one of the main causes of pavement damage, bridge collapse, severe traffic accident, etc. In this study, we analyzed the effects of overweight prevention by analyzing overweight driving patterns and using weight sensors. First, we analyzed relevant literatures of overweight and surveyed the commercial weight sensors. Then we chose the typical type of overweight vehicles based of overweight enforcement data analysis. MEMs inclinometer weight sensor were installed to 10 test vehicles and data was collected by weight sensors and gps in real time. As a result of gross vehicle weight and axle weight analysis, it was found weight sensor could decrease overweight rate. However, since the number of samples of test vehicles is insufficient to represent the whole commercial vehicle, further studies are deemed possible through the extension test.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.6
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pp.76-95
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2019
An on-board truck scale is an essential technical solution for preventing overload, which makes the driver aware of the commercial vehicle weight. This study analyzed the effects of the driving pattern and transportation efficiency by the IoT Platform service for an on-board truck scale. A comparison of before and after installation using the long-term monitored data confirmed the reduction effects both of the overload ratio and overweight value, and their effects on increasing the transportation efficiency. In addition, the analysis result of the driving route showed that the installation of an on-board truck scale could be a more effective way of preventing overload than increasing the weighing checkpoints.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.2
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pp.63-73
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2016
On January 16 to May 31, 2012, Korea Expressway Corporation was carried out an pilot overweight enforcement using high-speed weigh-in-motion at Gyeongbu expressway 195.0k (Gimcheon) and Jungbunaeryuk expressway 119.5k (Seonsan). In this study, it is attempted to analyze the practical effect of high-speed weigh-in-motion by comparing the average total weight and traffic volume of eight weeks before and after the these overweight enforcement, respectively. The main results are as follows: First, the result of analysis of the change in average total weight and traffic volume, it was found that it did not differ after as in previous traffic volume, and the total weight is reduced. This means that the total weight is not reduced by decreasing freight traffic, but by decreasing the total weight. Therefore, it can be seen that there is an effect of pilot overweight enforcement using high-speed weigh-in-motion. Second, the average total weight and total weekly traffic volume decreased rapidly starting from the start of the overweight enforcement, but there was showing a tendency to increase gradually again.
The live load effect of KL-510 of the current Korean bridge design code is examined by comparing with that of the multiple trucks of which the weights are statistically estimated from measured traffic data as well as with those of the related live load models. The truck weight data measured on the expressway before and after overweight enforcement are used to obtain the truck weights following the same procedures in deciding the live load model of the design codes and the results are compared with the load effect of KL-510. KL-510 yields a very uniform loading effect compared with the multiple truck effects when the weights are estimated from the data which contains some of the heavy trucks over the operational weight limit. KL-510 yields consistent results with the live load of AASHTO LRFD and shows less variation than the past load model DB-24 over the span lengths considered in this study. As a result of this research, the actual truck combinations equivalent to the notional KL-510 load model are constructed and it can be applied to the evaluation of the existing bridge and the calibration of the load factor of the permit vehicle.
Korea has achieved significant economic growth with building the Gyeongbu Expressway. As the number of new road construction projects has decreased, it becomes more important to maintain optimal status of the current road networks. One of the best ways to accomplish it is weight enforcement as active control measure of traffic load. This study is to develop High-speed Weigh-in-motion System in order to enhance efficiency of weight enforcement, and to analyze patterns of overloaded trucks on highways through the system. Furthermore, it is to review possibilities of developing overweight control system with application of the HS-WIM system. The HS-WIM system developed by this study consists of two sets of an axle load sensor, a loop sensor and a wandering sensor on each lane. A wandering sensor detects whether a travelling vehicle is off the lane or not with the function of checking the location of tire imprint. The sensor of the WIM system has better function of classifying types of vehicles than other existing systems by detecting wheel distance and tire type such as single or dual tire. As a result, its measurement errors regarding 12 types of vehicle classification are very low, which is an advantage of the sensor. The verification tests of the system under all conditions showed that the mean measurement errors of axle weight and gross axle weight were within 15 percent and 7 percent respectively. According to the WIM rate standard of the COST-323, the WIM system of this study is ranked at B(10). It means the system is appropriate for the purpose of design, maintenance and valuation of road infrastructure. The WIM system in testing a 5-axle cargo truck, the most frequently overloaded vehicle among 12 types of vehicles, is ranked at A(5) which means the system is available to control overloaded vehicles. In this case, the measurement errors of axle load and gross axle load were within 8 percent and 5 percent respectively. Weight analysis of all types of vehicles on highways showed that the most frequently overloaded vehicles were type 5, 6, 7 and 12 among 12 vehicle types. As a result, it is necessary to use more effective overweight enforcement system for vehicles which are seriously overloaded due to their lift axles. Traffic volume data depending upon vehicle types is basic information for road design and construction, maintenance, analysis of traffic flow, road policies as well as research.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.5D
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pp.821-829
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2006
Traffic load comprise primary input to pavement design causing pavement damage. therefore it should be proceeded suitable traffic load distribution modeling for pavement design and analysis. Traffic load have been represented by equivalent single axle loads (ESALs) which convert mixed traffic stream into one value for design purposes. But there are some limit to apply ESALs to other roads because it is empirical value developed as part of the original AASHO(American Association of State Highway Officials) road test. There have been many efforts to solve these problems. Several leading country have implemented M-E(Mechanistic-Empirical) design procedures based on mechanical concept. As a result, they established traffic load quantification method using load distribution model known as Axle Load Spectra. This paper details Axle Load Spectra and presents axle load distribution model based on normal mixture distribution function using truck load data collected by WIM system installed in national highway. Axle load spectra and axle load distribution model presented in this paper could be useful for basic data when making traffic load quantification plan for pavement design, overweight vehicle permit plan and pavement maintenance cost plan.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.5
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pp.95-107
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2016
The axle weight of a vehicle in motion can be measured with a low-speed or high-speed weigh-in-motion (WIM). However, the axial load dynamically change depending on the vehicle's characteristics-such as the chassis or axle structure-or the characteristics of the driving environment such as road flatness. The changes in dynamic load lead to differences between the vehicle's weight measured at rest and the vehicle's weight measured in motion. For this Study, an experiment was conducted with an instrumented vehicle to analyze the range of errors caused by uncontrollable environmental factors by identifying the characteristics of the dynamic load changes of a vehicle in motion, and determine the appropriate scale for the accuracy evaluation of a high-speed WIM, as a preparatory research for the introduction of unmanned overweight enforcement systems in the future. The key findings from the experiment are summarized as follows. First, The gross weight of the tested vehicle changed by approximately 1% at low velocities and approximately by 4% at high velocities, and the vehicle's axle weight changed by approximately 1-3%, at low velocities and by 2-9% at high velocities. A single axle showed larger weight changes than individual axles in a group. Secondly, The vehicle's gross weight and the axle weight on the impact section were up to eight times and three-to-twelve times higher, respectively, than its gross weight and the axle weight on the flat section. The vibration frequency of the vehicle's dynamic load was measured at between 2.4 and 5.8Hz, and found to return to the normal amplitude after moving approximately 30 meters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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