Pflasterbauweise: Regelwerk, das den Herausforderungen unserer Zeit gerecht wird
Paving construction: Set of regulations that meet the challenges of our time
Prof. Dr.-Ing. C. Koch, Köln
Das Regelwerk der FGSV für Pflasterdecken, Plattenbeläge, Beläge aus Großformaten sowie Randeinfassungen und Rinnen ist entsprechend den unterschiedlichen Anwendungsgebieten vielfältig. Es umfasst die ungebundene und die gebundene Bauweise und damit zwei grundsätzlich unterschiedliche Arten der Lastabtragung und der eingesetzten Baustoffe. Bei der ungebundenen Bauweise besteht u. a. die Herausforderung, Bettungs- und Fugenmaterialien mit einem ausreichenden Widerstand gegenüber mechanischer Beanspruchung durch den Kfz-Verkehr auszustatten. Weiterhin muss die Befestigung dauerhaft hinreichend wasserdurchlässig sein. In diesen Bereichen besteht noch Entwicklungsbedarf. Bei der gebundenen Bauweise enthält die ATV DIN 18318 Anforderungen an die Eigenschaften von Bettungs- und Fugenmörtel, ohne dass die Prüfbedingungen genau genug festgelegt sind. Mit den zukünftigen Technischen Prüfbedingungen für Pflasterdecken und Plattenbeläge sowie Randeinfassungen und Rinnen der FGSV wird diese Lücke gefüllt. Ergänzend wurde die gebundene Ausführung in das Merkblatt für die Bauliche Erhaltung und das Merkblatt für Großformatbeläge aufgenommen. Zudem wurde ein Merkblatt für Randeinfassungen und Rinnen im Entwurf erstellt, mit dem Details zu den Baustoffen und der Ausführung der Bauweisen erstmals baustoffübergreifend und detailliert dargestellt werden. Die vorgestellten Ansätze mussten mangels Förderung weitgehend ohne Unterstützung durch öffentliche Forschungsgelder entwickelt werden. Das Regelwerk basiert daher auf baupraktischen Erfahrungen. Da auch in Zukunft keine regelmäßige systematische öffentliche Forschungsunterstützung zu erwarten ist, muss das Pflastergewerk bei der Erarbeitung von Regelwerken den Sonderweg weitergehen, dass auch das R-Regelwerk der FGSV den Input für folgende Erfahrungen liefert und nicht umgekehrt, wie dies ansonsten üblich ist.
The FGSV's rules and regulations for paved surfaces, slab surfaces, large-format surfaces as well as edgings and gutters are diverse in accordance with the different areas of application. It includes the unbound and bound construction methods and thus two fundamentally different types of load transfer and the building materials used. In the unbound construction method, one of the challenges is to provide bedding and jointing materials with sufficient resistance to mechanical stress from motor vehicle traffic. Furthermore, the paving must be sufficiently permeable to water in the long term. There is still a need for development in these areas. In the case of bound construction, ATV DIN 18318 contains requirements for the properties of bedding and jointing mortar, without specifying the test conditions precisely enough. This gap will be filled with the future FGSV technical test conditions for pavements and slabs as well as edgings and gutters. In addition, the bonded design was included in the Code of Practice for Structural Maintenance and the Code of Practice for Large Format Pavements. In addition, a leaflet for edgings and gutters was prepared in draft form, with which details on the building materials and the execution of the construction methods are presented for the first time in a cross-building material and detailed manner. Due to a lack of funding, the approaches presented had to be developed largely without support from public research funds. The set of rules is therefore based on practical construction experience. Since no regular systematic public research support can be expected in the future, the paving trade must continue to follow the special path of having the FGSV's R-regulations also provide input for the following experiences and not vice versa, as is otherwise customary.
doi.org/10.53184/STA6-2023-1
Weiterentwicklung einer Methodik zur probabilistischen Prognose der Zustandsentwicklung
Development of a Methodology for the Probabilistic Forecast of Road Condition
Dr.-Ing. T. Blumenfeld, Mannheim
Christopher Grund, M. Sc; David Kempf, M. Sc., Darmstadt
Arnór Elvarsson, M. Sc., Zürich
Die Prognose der Zustandsentwicklung ist eine wesentliche Komponente innerhalb des Erhaltungsmanagements der Straßeninfrastruktur. In Deutschland wird hierfür derzeit ein deterministisches Prognoseverfahren eingesetzt, das mit Hilfe von Verhaltensfunktionen und deren Kalibrierung die Zustandsentwicklung eines Straßenabschnittes prognostiziert. Gleichwohl ist das Zustandsverhalten von Straßen von einer großen Anzahl an Einflussfaktoren geprägt, die eine treffende Prognose erschwert. Die damit verbundenen Unsicherheiten sind mit den bisher eingesetzten deterministischen Prognosemethoden nicht abbildbar. In diesem Beitrag werden die Forschungsergebnisse vorgestellt, die federführend von der TU Darmstadt gemeinsam mit der Infrastructure Management Consultants (IMC) GmbH und der HELLER Ingenieurgesellschaft mbH im Rahmen des FFG-Projektes „Multikriterielle probabilistische Prognose der Zustandsentwicklung“ (ProZEnt) und einer an der TU Darmstadt erstellten Dissertation mit dem Titel „Analyse und Prognose von Straßenzustandsdaten mithilfe von probabilistischen Methoden und der Strukturgleichungsmodellierung“ erarbeitet wurden. Darin wird eine zweistufige probabilistische Bayes’sche Methodik zur Prognose der Zustandsentwicklung von Fahrbahnen auf der Grundlage des Extended Kalman-Filters (EKF) vorgestellt und deren praktische Anwendung auf Straßenzustandsdaten aufgezeigt. Das entwickelte Modell ist in der Lage, sowohl die Unsicherheiten im zukünftigen Verhalten des Straßenzustands aufgrund von zahlreichen Einflussfaktoren, wie z. B. den Materialeigenschaften und der Verkehrsbelastung, als auch Unsicherheiten aufgrund der Messpräzision der Zustandserfassung abzubilden. Der entwickelte Bayes'sche Ansatz ist für beliebige Zustandsmerkmale (z. B. Längs- und Querebenheit, Griffigkeit, Risse usw.) anwendbar. Die Methodik wurde innerhalb des ProZEnt-Projektes in einen webbasierten IT-Prototyp implementiert und anhand von Daten aus Straßennetzen in Deutschland, Österreich und der Schweiz erprobt. Die Prognoseergebnisse zeigen eine hohe Übereinstimmung zu den Daten aus dem Validierungsdatensatz. Neben der Prognose der mittleren Zustandsentwicklungen bietet das Verfahren den wesentlichen Vorteil der Quantifizierung von Unsicherheiten in der objektbezogenen Zustandsprognose. Damit liefert die Methodik einen wichtigen Baustein auf dem Weg zu einem risikobasierten Erhaltungsmanagement.
Forecasting road condition development is an essential component within pavement management systems of road infrastructure. In Germany, a deterministic forecasting method is currently used, which forecasts the surface condition development of a road section using performance functions and their calibration. The condition performance of roads is affected by many factors making a precise forecast challenging. However, these uncertainties in the forecast of road condition development cannot be addressed with deterministic performance models. The contents of this paper derive from research carried out by TU Darmstadt in corporation with Infrastructure Management Consultants (IMC) GmbH and HELLER Ingenieurgesellschaft mbH within the framework of the FFG research project "Multi-criteria Probabilistic Prediction of Pavement Condition” (ProZEnt) and a dissertation prepared at the TU Darmstadt entitled "Analysis and Prediction of Road Condition Data by Using Probabilistic Approaches and Structural Equation Models". This paper presents a two-stage probabilistic Bayesian methodology for forecasting the condition development of roads based on the Extended Kalman Filter (EKF) and demonstrates its practical application. The developed model can represent the uncertainties in the future performance of the road condition based on numerous affecting factors, such as material properties and traffic load. Moreover, it considers uncertainties based on the measurement precision of the condition surveys. The developed Bayesian approach is applicable to any road condition indicator (e.g., longitudinal and transverse evenness, skid resistance, cracks, etc.). The methodology was implemented in a web-based IT prototype and tested using data from road networks in Germany, Austria, and Switzerland. The forecast results show a high correlation with the data from the validation dataset. In addition to the forecast of mean condition developments, the method offers the significant advantage of quantifying uncertainties in the object-related condition forecast. Thus, the methodology provides an essential step towards a risk-based pavement management system.
doi.org/10.53184/STA6-2023-2
Neue Möglichkeiten in der Straßenzustandserfassung durch künstliche Intelligenz
New possibilities in road condition monitoring through artificial intelligence
Dipl.-Inf. R. Stricker, Erfurt
ORR Dipl.-Ing. B. Wasser, Bergisch Gladbach
Grundvoraussetzung für ein effektives Erhaltungsmanagement einer Straßeninfrastruktur ist die Kenntnis über deren Zustand. Dazu werden in Deutschland regelmäßig Oberflächenbilder der Bundesfernstraßen mit schnellfahrenden Messsystemen aufgenommen und hinsichtlich Fahrbahnschäden manuell ausgewertet. Der Auswerteprozess ist sehr zeitintensiv und unterliegt einer subjektiven Bewertung durch den jeweiligen Auswerter. Zur Objektivierung und Beschleunigung dieses Vorgangs wurden in der Vergangenheit Ansätze unter der Verwendung von künstlicher Intelligenz (KI) verfolgt. Aktuell wurde im Rahmen eines Forschungsprojekts für die automatisierte Lokalisation und Klassifikation von Fahrbahnoberflächenschäden der Einsatz von neuronalen Netzwerken erprobt. Die vorliegende Arbeit stellt die dabei erzielten Ergebnisse für die automatisierte Auswertung von Oberflächenbildern der Fahrbahn vor. Neben der Segmentierungsleistung des vorgestellten Ansatzes wird auch die automatisierte Bewertung eines Teils der deutschlandweiten Zustandserfassung und -bewertung (ZEB) der Bundesfernstraßen in den Jahren 2015/16 und 2017/18 betrachtet, um die Möglichkeiten zur automatisierten Bewertung zu untersuchen. Die zum Einsatz kommenden neuronalen Netzwerke liefern eine räumlich hochgenaue Beschreibung des Oberflächenbildes, welche genaue Aussagen über die Lage und die geometrischen Eigenschaften von Schäden und Objekten ermöglicht. Damit ergeben sich auch neue Möglichkeiten für die Betrachtung der zeitlichen Entwicklung von Schadstellen.
The fundamental prerequisite for effective maintenance management of road infrastructure is knowledge of its condition. Therefore, surface images of federal trunk roads in Germany are regularly taken with high-speed measurement systems and manually evaluated with regard to pavement distress. However, the evaluation process is very time-consuming and subject to a subjective assessment by the respective evaluator. Artificial intelligence (AI) approaches have been pursued to objectify and accelerate this process. Currently, the use of neural networks in that domain has been evaluated in a research project for the automated localization and classification of road surface distress. This paper presents the results obtained from the automated analysis of road surface images. To investigate the possibilities for automated evaluation, the segmentation performance of the presented approach has been considered. In addition to that, the approach has been used to a part of the Germany-wide condition monitoring and assessment (in German: Zustandserfassung und -bewertung, ZEB) of the federal trunk roads for the years 2015/16 and 2017/18. The neural networks provide a spatially highly accurate description of the surface image, which enables precise statements about the location and geometric properties of damage and objects. This also opens up new possibilities for observing the temporal development of damaged areas.
doi.org/10.53184/STA6-2023-3
Der Weg zum BIM-Regelprozess in der Autobahn GmbH
Towards BIM as standard process at the Autobahn GmbH
Dr.-Ing. M. Breitenberger;
Dr.-Ing. B. Wacker, Berlin
Eine höhere Planungssicherheit, die schnelle Verfügbarkeit relevanter Informationen und eine vereinfachte Bauablaufplanung von Bauprojekten – all das und noch viel mehr verspricht „Building Information Modeling“ (BIM). Das Ziel der Autobahn GmbH hinsichtlich des im „Masterplan BIM Bundesfernstraßen“ geforderten BIMRegelprozesses ist die Umsetzung eines ganzheitlichen und durchgängigen Informationsmanagements für das Planen, Bauen und Betreiben von Autobahnen. BIM liefert hierfür methodische Lösungsansätze, um bestehende Prozesse zu digitalisieren und effizienter zu gestalten. Somit ist die BIM-Implementierung in der Autobahn GmbH ein Teil des digitalen Transformationsprozesses, in welchem sich die neu gegründete Auftraggeberin für deutsche Autobahnen befindet. Für eine nachhaltige und erfolgreiche BIM-Implementierung in einer Organisation ist eine vorherige intensive Auseinandersetzung mit den wesentlichen Informationen und deren Strukturierung unerlässlich, ebenso wie die tiefgehende Beschäftigung mit den relevanten, bereits existierenden Prozessen in der Organisation. Diese Arbeit wird derzeit im Rahmen des Projekts „BIM@Autobahn“ mit über 80 Fachexperten aus unterschiedlichsten Bereichen aller Niederlassungen und der Zentrale vorangetrieben. Die jeweils in kleinen Sprintteams erarbeiteten Ergebnisse, überwiegend neue digitale Prozesse, werden zunächst in sogenannten strategischen BIM-Projekten geprüft, um diese anschließend schrittweise zu verbessern und als Standard innerhalb der Autobahn-IT zu etablieren. Über entsprechende Schulungs- und Weiterbildungsmaßnahmen werden die neuen Prozesse schließlich den zuständigen Personen der Autobahn GmbH für das Tagesgeschäft zur Verfügung gestellt. Somit wird die BIM-Methodik überwiegend prozessweise in der Organisation verankert, mit dem Ziel, in einen ausgereiften ganzheitlichen BIM-Regelprozess zu münden. Die wesentliche Voraussetzung für einen solchen Weg ist eine Vorab-Standardisierung der in den Prozessen benötigten Informationen. Diese Standardisierung wird im Rahmen des Projekts „Objektkatalog BIM Bundesfernstraßen“ im Auftrag des BMDV auf Bundesebene federführend von der Autobahn GmbH und einer Vielzahl an Partnern vorangetrieben.
Building Information Modeling (BIM) promises greater planning reliability, rapid availability of relevant information, and simplified planning of construction projects. The goal of the Autobahn GmbH regarding the BIM process required in the BIM Master Plan for Federal Motorways is to implement a comprehensive and integrated information management system for the planning, construction and operation of motorways. BIM provides methodical solutions for digitalising existing processes and making them more efficient. Thus, BIM implementation at the Autobahn GmbH is part of the digital transformation process in which the newly founded client for German motorways finds itself. For a sustainable and successful BIM implementation in an organisation, a prior intensive examination of the essential information and its structuring is indispensable, as well as an in-depth examination of relevant processes already existing in the organisation. This work is currently being driven forward within the framework of the BIM@Autobahn project, with more than 80 experts from different areas of all branches and the head office. The results developed in small sprint teams, mostly new digital processes, are first tested in so-called strategic BIM projects to improve them step by step and establish them as a standard within the Autobahn IT. Finally, the new processes are made available to the responsible persons of the Autobahn for day-to-day business through corresponding training and further education measures. In this way, the BIM methodology will be introduced into the organisation mainly on a process-by-process basis, with the aim of culminating in a mature, holistic BIM process. The requirement for such a path is an advanced standardisation of the information needed in the processes. Autobahn GmbH and a large number of partners are driving this standardisation within
the framework of the project "Object Catalogue BIM Federal Motorways" on behalf of the Federal Ministry of Digitalisation and Transportation (BMDV) at the federal level. The project aims to standardize the information required for BIM processes and ensure their consistent use across all motorway construction projects.
doi.org/10.53184/STA6-2023-4