International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.1043-1050
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2022
Markov chains and Monte Carlo Simulation were applied to account for the probabilistic nature of pavement deterioration over time using data collected in the field. The primary purpose of this study was to evaluate pavement network performance of Western Australia (WA) by applying the existing pavement management tools relevant to WA road construction networks. Two approaches were used to analyze the pavement networks: evaluating current pavement performance data to assess WA State Road networks and predicting the future states using past and current pavement data. The Markov chains process and Monte Carlo Simulation methods were used to predicting future conditions. The results indicated that Markov chains and Monte Carlo Simulation prediction models perform well compared to pavement performance data from the last four decades. The results also revealed the impact of design, traffic demand, and climate and construction standards on urban pavement performance. This study recommends an appropriate and effective pavement engineering management system for proper pavement design and analysis, preliminary planning, future pavement maintenance and rehabilitation, service life, and sustainable pavement construction functionality.
The increase in waste tires has brought serious environmental problems. Using waste tires rubber particles as aggregate in concrete can reduce pollution and decrease the usage of natural aggregate. The paper describes an investigation on flexural bearing capacity of self-compacting concrete (SCC) pavement slabs containing crumb rubber. Cyclic loading tests with different stress ratios and loading frequencies are carried out on SCC pavement slabs containing crumb rubber. Based on Paris Law and test data, the fatigue life of SCC pavement slab containing crumb rubber is discussed, and a revised mathematical model is established to predict the fatigue life of SCC pavement slab containing crumb rubber. The model applies to different stress ratios and loading frequencies. The fatigue life of SCC pavement slab containing crumb rubber is affected by the stress ratio and loading frequency. The fatigue life increases with the increase of stress ratio and loading frequency. Real-time acoustic emission (AE) signals in the SCC pavement slab containing crumb rubber under cyclic loading are measured, and the characteristics of crack propagation in the SCC pavement slab containing crumb rubber under different stress ratios and loading frequencies are compared. The AE signals provide abundant information of fracture process zone and crack propagation. The variation of AE ringing count, energy and b-value show that the fracture process of SCC pavement slab containing crumb rubber is divided into three stages.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.9
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pp.4199-4204
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2011
The dynamic modulus of hot mix asphalt is one of the important indicators to evaluate the durability and performance of asphalt pavement. In resent, the dynamic modulus is suggested by a key property of asphalt pavement design and analysis in AASHTO 2002 Design Guide and Korean Pavement Research Project(KPRP). Master curve from laboratory test results should be needed for pavement design and analysis. The process to get the master curve is standardized. But, there are some setup and testing error at low temperature(-$10^{\circ}C$) and high temperature ($55^{\circ}C$). In this paper, a simplified process which is used 3 testing temperatures (5, 21, 40) is adopted to get the master curve. Comparison was carried out for standard process and simplified process. The suggested process can be used to get the master curve of asphalt pavement, even though some difference was shown at high temperature.
PURPOSES : A finite difference model considering snow melting process on porous asphalt pavement was derived on the basis of heat transfer and mass transfer theories. The derived model can be applied to predict the region where black-ice develops, as well as to predict temperature profile of pavement systems where a de-icing system is installed. In addition, the model can be used to determined the minimum energy required to melt the ice formed on the pavement. METHODS : The snow on the porous asphalt pavement, whose porosity must be considered in thermal analysis, is divided into several layers such as dry snow layer, saturated snow layer, water+pavement surface, pavement surface, and sublayer. The mass balance and heat balance equations are derived to describe conductive, convective, radiative, and latent transfer of heat and mass in each layer. The finite differential method is used to implement the derived equations, boundary conditions, and the testing method to determine the thermal properties are suggested for each layer. RESULTS: The finite differential equations that describe the icing and deicing on pavements are derived, and we have presented them in our work. The framework to develop a temperature-forecasting model is successfully created. CONCLUSIONS : We conclude by successfully creating framework for the finite difference model based on the heat and mass transfer theories. To complete implementation, laboratory tests required to be performed.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.3A
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pp.391-399
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2008
Because of relatively high temperature, over $240^{\circ}C$, of asphalt for steel deck bridge during pavement procedure, the temperature of deck could rise over $100^{\circ}C$ and undesirable excessive displacement and thermal stress could occur. In this study, in order to estimate the thermal effect of pavement process and to find the optimal pavement process, a new thermal analysis technique with Equivalent Heat Source (EHS) is proposed and its applicability to the practical pavement of steel bridge is studied. EHS is developed to simulate the high temperature pavement materials and its thermal effect such as conduction and convection which cannot be explain easily in general structural analysis program for bridge design. To verify the applicability of new analysis technique with EHS, thermal analyses of steel deck bridge with uplift and curved bridge with various pavement procedures are presented.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.4
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pp.1651-1664
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2013
Precise analysis on deterioration processes of road pavements is not so simple matter due to severe uncertainty originated from a lot of explanatory variables engaged in. For those reasons, most analytical models for pavement deterioration prediction have often preferred to probabilistic approaches than deterministic models. However, the general probabilistic approaches that treat overall characteristics of population or entire sample would not be suitable for providing detail or localized information on their changing process. Considering the aspects, this paper aimed to suggest a stochastic disaggregation method to analyze the localized deterioration speeds and its variances changed by time and condition states. In addition, life expectancies and their uncertainty were estimated by probabilistic algorithm using the disaggregated stochastic process. For an empirical study, pavement inspection data (crack) accumulated from 2003 to 2010 from Korean national highway network was applied. This study can contribute to securing reliability of life cycle cost analysis, which is one of the primary analyses in road asset management, with much advanced deterioration forecasting functions. In addition, it would be meaningful trials as fundamental research for preventive maintenance strategy that demands essential understanding on changing process of the deterioration speed of pavement.
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.
Pavement management systems require systematic monitoring of pavement surfaces to determine preventive and corrective maintenance. The process involves the accumulation of large amounts of visual data, typically obtained from site visitation. The pavement surface condition is then correlated to a pavement distress index that is based on a scoring system previously established by state or federal agencies. The scoring system determines if the pavement section requires maintenance, overlay or reconstruction. One of the surface distresses forming part of the overall pavement distress index is the Alligator Crack Index (AC Index). The AC Index involves the visual evaluation of the crack severity of a section of a pavement as being low, medium, or high. This evaluation is then integrated into a formula in order to obtain the AC Index. In this study a quantification of the visual evaluation of the severity of alligator cracking is carried out using photographs and the fractal dimension concept from fractal theory. Pavements with low levels of cracking were found to have a fractal dimension equal to 1.051. Pavements with moderate levels of cracking had a fractal dimension equal to 1.1754. Pavements with high degrees of cracking had a fractal dimension that varied between 1.5037 (high) and 1.7111 (very high). Pavements with a level of cracking equal to 1.8976 represented pavements that disintegrated and developed potholes. Thus, the visual evaluation of the state of cracking of a pavement (the AC Index) could be enhanced with the use of the fractal dimension concept from fractal theory.
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.
Pavement Management System has a special purpose that the rehabilitation strategy applied on pavement should be executable in view of technical and economical point after new pavement open to the traffic. To achieve that purpose, a reliable pavement performance prediction model should be embeded in the system. The object of this study is to develop a probabilistic pavement performance prediction model for evaluating asphalt pavements based on the Markov chain concept. In this paper, methodology of the Markov chain modeling principle is explained, and the application of this model to asphalt pavement is described. As the results, transition matrics for predicting asphalt pavement performance are obtained, and also performance life is estimated quantitatively by this system.
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