tezĂ de doctoratdigilib.utcb.ro/repository/ccn/pdf/tudor.pdf · universitatea tehnică de...

Universitatea Tehnică de Construcţii Bucureşti Facultatea de Căi Ferate, Drumuri şi Poduri

- 2007 -

TEZĂ DE DOCTORAT

CONTRIBUŢII LA ANALIZA

SISTEMICĂ A EVOLUŢIEI STĂRII TEHNICE A DRUMURILOR SUPLE

FOLOSIND BANCA DE DATE RUTIERE

Autor: ing.Bogdan TUDOR

Conducător ştiinţific Prof.dr.ing.Stelian DOROBANŢU

Doctor Honoris Causa al UTCB

Universitatea Tehnică de Construcţii Bucureşti Facultatea de Căi Ferate, Drumuri şi Poduri

TEZĂ DE DOCTORAT

CONTRIBUŢII LA ANALIZA SISTEMICĂ A EVOLUŢIEI STĂRII TEHNICE A DRUMURILOR SUPLE

FOLOSIND BANCA DE DATE RUTIERE

Autor: ing.Bogdan TUDOR - 2007 -

Conducător ştiinţific Prof.dr.ing.Stelian DOROBANŢU

Doctor Honoris Causa al UTCB

1

Cuprins

INTRODUCERE........................................................................................................................... 10 1 INFRASTRUCTURA RUTIERĂ ÎN CONTEXTUL DEZVOLTĂRII DURABILE........... 15

1.1 CONSIDERAŢII PRIVIND REŢELELE RUTIERE ÎN ROMÂNIA ŞI UNELE ŢĂRI EUROPENE .... 15 1.2 DINAMICA TRANSPORTURILOR DE BUNURI, SERVICII ŞI PERSOANE................................ 18 1.3 VIABILITATEA REŢELEI RUTIERE ŞI DINAMICA TRAFICULUI DIN ROMÂNIA.................... 24

2 STRUCTURI RUTIERE NERIGIDE. CONSIDERAŢII GENERALE................................ 36 2.1 CARACTERISTICILE MATERIALELOR PENTRU STRUCTURI RUTIERE NERIGIDE................ 36

2.1.1 Caracteristicile materialelor pietroase ..................................................................... 36 2.1.2 Caracteristicile lianţilor bituminoşi ......................................................................... 37 2.1.3 Caracteristici ale betoanelor bituminoase ................................................................ 43

2.2 DIMENSIONAREA STRUCTURILOR RUTIERE NERIGIDE .................................................... 46 2.2.1 Metoda de dimensionare a straturilor stabilizate cu lianţi ....................................... 46 2.2.2 Metoda deflexiunii admisibile ................................................................................. 54

3 DEGRADAREA ŞI STAREA TEHNICĂ A ÎMBRĂCĂMINŢILOR BITUMINOASE ..... 57 3.1 DEFECTE ŞI DEGRADĂRI ALE ÎMBRĂCĂMINTEI BITUMINOASE ........................................ 57

3.1.1 Identificarea şi clasificarea defectelor ..................................................................... 57 3.1.2 Metode şi echipamente de măsurare ale defectelor ................................................. 73 3.1.3 Tehnologii de remediere a îmbrăcăminţilor rutiere bituminoase............................. 80

3.2 STAREA TEHNICĂ A ÎMBRĂCĂMINTEI RUTIERE ............................................................... 83 3.3 EVOLUŢIA STĂRII TEHNICE ŞI A DEGRADĂRILOR ............................................................ 87

3.3.1 Necesitatea urmăririi evoluţiei degradărilor ............................................................ 87 3.3.2 Programe de urmărire a evoluţiei stării de degradare .............................................. 87

4 PREDICŢIA EVOLUŢIEI DEFECTELOR ŞI A STĂRII TEHNICE A DRUMURILOR .. 94

2

4.1 NOŢIUNI PRIVIND MODELAREA NUMERICĂ A EVOLUŢIEI DEGRADĂRILOR ..................... 94 4.1.1 Regresia liniară simplă ............................................................................................ 94 4.1.2 Corelarea multiplă ................................................................................................... 96 4.1.3 Regresia liniară multiplă.......................................................................................... 99 4.1.4 Regresia neliniară .................................................................................................. 100 4.1.5 Noţiuni privind interpretarea rezultatelor măsurătorilor........................................ 101

4.2 NECESARUL DE DATE PENTRU MODELAREA NUMERICĂ ŞI MANAGEMENTUL DRUMURILOR ........................................................................................................................... 104

4.2.1 Utilizarea Bazei/băncii de date pentru stocarea datelor şi informaţiilor................ 104 4.2.2 Date necesare pentru realizarea unui model empiric ............................................. 108

4.3 STRUCTURILE RUTIERE ŞI COLECTAREA DATELOR ....................................................... 116 4.4 VALORILE PARAMETRILOR UTILIZAŢI ÎN STUDIU.......................................................... 123 4.5 MODELE NUMERICE DE EVOLUŢIE PENTRU PARAMETRII MĂSURAŢI ............................ 126

4.5.1 Modelul de evoluţie pentru IRI.............................................................................. 127 4.5.2 Modelul de evoluţie pentru HS.............................................................................. 131 4.5.3 Modelul de evoluţie pentru deflexiune .................................................................. 135

4.6 OBŢINEREA UNUI MODEL SUBIECTIV - EMPIRIC PENTRU REŢEAUA RUTIERĂ DIN ROMÂNIA ................................................................................................................................. 136

4.6.1 Definirea metodei .................................................................................................. 137 4.6.2 Evaluarea relaţiei stare – valori măsurate .............................................................. 143

4.7 EVOLUŢIA ÎN TIMP A INDICATORILOR DE STARE TEHNICĂ............................................ 146 5 UTILIZAREA INDICATORILOR DE STARE ŞI A MODELĂRII NUMERICE ÎN PROCESUL DE MANAGEMENT AL ÎMBRĂCĂMINTEI RUTIERE ASFALTICE ............ 147

5.1 DEZVOLTAREA SISTEMELOR DE GESTIUNE A PATRIMONIULUI RUTIER......................... 147 5.2 COSTURILE ŞI BENEFICIILE SISTEMELOR DE GESTIUNE................................................. 153 5.3 DEZVOLTAREA PROGRAMULUI DE ANALIZĂ ŞI PREDICŢIE A STĂRII TEHNICE A STRUCTURILOR RUTIERE .......................................................................................................... 154

6 CONTRIBUŢII PERSONALE, CONCLUZII ŞI RECOMANDĂRI.................................. 169 6.1 CONTRIBUŢII PERSONALE ............................................................................................. 169 6.2 RECOMANDĂRI.............................................................................................................. 175 6.3 CONCLUZII PRIVIND TEMATICA ABORDATĂ.................................................................. 175

7 BIBLIOGRAFIE .................................................................................................................. 178 8 ANEXE ................................................................................................................................ 187

8.1 DETERMINAREA EVOLUŢIEI PARAMETRILOR DE STARE................................................ 187 8.1.1 Determinarea evoluţiei IRI .................................................................................... 187 8.1.2 Determinarea evoluţiei HS .................................................................................... 223

3

Lista tabelelor

Tab. 1 Reţeaua de drumuri naţionale şi regionale din ţări central şi est europene.... 16

Tab. 2 Organizarea drumurilor publice pentru ţări central şi est europene............... 16

Tab. 3 Contribuţiile financiare comunitare la dezvoltarea infrastructurii de transport în statele membre din Europa Centrală şi de Est, inclusiv cota de co-finanţare guvernamentală .............................................................................................. 17

Tab. 4 Densitatea autostrăzilor în Uniunea Europeană şi România.......................... 18

Tab. 5 Corelarea fenomenului de degradare cu sarcina pe osie ................................ 19

Tab. 6 Categorii şi tipuri de vehicule din România .................................................. 20

Tab. 7 Mase maxime pe tipuri de vehicule în urma cântăririi cu platforme mobile - Anul 2005....................................................................................................... 21

Tab. 8 Rezultatele cântăririi vehiculelor grele la punctele de trecere a frontierei - Anul 2005....................................................................................................... 21

Tab. 9 Rezultatele cântăriri vehiculelor grele din mers ............................................ 22

Tab. 10 Coeficienţi medii de echivalare în osii standard de 115KN........................... 23

Tab. 11 Viabilitatea drumurilor publice din România (31-12-2006) .......................... 25

Tab. 12 Evoluţia Produsului intren brut în România .................................................. 27

Tab. 13 Ponderea modurilor de transport în România ................................................ 28

Tab. 14 Parcul de vehicule înmatriculate .................................................................... 29

Tab. 15 Evoluţia traficului zilnic mediu pe drumurile publice ................................... 31

Tab. 16 Evoluţia traficului pe drumurile naţionale ..................................................... 32

Tab. 17 Traficul greu pe tipuri de drumuri.................................................................. 32

Tab. 18 Accidetele grave produse pe drumurile publice............................................. 33

Tab. 19 Predicţia traficului pe perioada 2005-2020.................................................... 34

4

Tab. 20 Prognoza evoluţiei traficului pe drumurile naţionale..................................... 34

Tab. 21 Prognoza traficului greu................................................................................. 35

Tab. 22 Traficul greu pe categorii de drumuri naţionale............................................. 35

Tab. 23 Verificări impuse pentru agregatele naturale ................................................. 36

Tab. 24 Încercări impuse materialului pietros............................................................. 37

Tab. 25 Deformaţii elastice caracteristice limită......................................................... 47

Tab. 26 Valorile coeficienţilor de echivalare pentru diferite categorii de vehicule.... 49

Tab. 27 Durata de exploatare normată pentru diferite tipuri de îmbrăcăminte ........... 81

Tab. 28 Periodicitatea lucărilor şi serviciilor pentru diferite valori ale traficului....... 81

Tab. 29 Aprecierea planeităţii pe categorii de drumuri naţionale ............................... 83

Tab. 30 Aprecierea capacităţii portante pentru diferite clase de trafic........................ 83

Tab. 31 Aprecierea rugozităţii măsurată prin diferite metode .................................... 84

Tab. 32 Aprecierea indicelui de degradare.................................................................. 84

Tab. 33 Coeficienţii de evoluţie a traficului pentru perioada 2005-2025 pentru reţeaua de drumuri naţionale europene..................................................................... 111

Tab. 34 Coeficienţii de evoluţie a traficului pentru perioada 2005-2025 pentru reţeaua de drumuri naţionale principale ................................................................... 112

Tab. 35 Coeficienţii de evoluţie a traficului pentru perioada 2005-2025 pentru reţeaua de drumuri naţionale secundare ................................................................... 112

Tab. 36 Coeficientul crt de repartiţie transversală a traficului................................... 114

Tab. 37 Parametrii de calcul pentru echivalarea vehiculelor reale în osii standard de 115 KN......................................................................................................... 115

Tab. 38 Parametrii de calcul pentru echivalarea vehiculelor reale în osii standard de 115 KN......................................................................................................... 115

Tab. 39 Valorile IRI disponibile pentru acest studiu ................................................ 123

Tab. 40 Valorile HS colectate şi utilizate pentru studiu............................................ 123

Tab. 41 Traficul mediu zilnic anual în vehicule fizice.............................................. 124

Tab. 42 Valorile deflexiunii Benkelman disponibile ................................................ 124

Tab. 43 Valorile IRI pentru drumurile modernizate ................................................. 137

Tab. 44 Corespondenţa dintre indicele de confort şi IRI – propunerea iniţială ........ 144

Tab. 45 Intervalele de conversie pentru indicele de confort pentru drumurile modernizate.................................................................................................. 145

5

Lista figurilor

Fig. 1 Evoluţia traficului rutier................................................................................. 19

Fig. 2 Evoluţia indicelui produsului intern brut raportat la anul 1989 ..................... 27

Fig. 3 Creşterea anuală a produsului intern brut al României .................................. 27

Fig. 4 Ponderea modală în transportul de mărfuri şi persoane................................. 28

Fig. 5 Evoluţia parcului de vehicule din România ................................................... 29

Fig. 6 Evoluţia indicelui PIB şi parcului de vehicule............................................... 30

Fig. 7 Evoluţia traficului mediu pe tipuri de drumuri publice.................................. 31

Fig. 8 Evoluţia traficului pe categorii de drumuri naţionale .................................... 32

Fig. 9 Evoluţia traficului greu pe reţeaua de drumuri publice.................................. 33

Fig. 10 Dinamica accidentelor grave produse ............................................................ 33

Fig. 11 Prognoza traficului rutier pe reţeaua de drumuri publice .............................. 34

Fig. 12 Prognoza traficului rutier pe categorii de drumuri naţionale ......................... 34

Fig. 13 Prognoza traficului greu pe reţeaua de drumuri publice ................................ 35

Fig. 14 Prognoza traficului greu pe categorii de drumuri naţionale........................... 35

Fig. 15 Determinarea proprietăţilor reologice cu reometrul cu forfecare dinamică... 40

Fig. 16 Determinarea rezistenţei la fisurare din încovoiere cu Reometru cu grindă încovoietoare.................................................................................................. 41

Fig. 17 Determinarea rezistenţei la întindere directă cu aparatul de întindere directă42

Fig. 18 Determinarea îmbătrînirii accelerate a bitumurilor cu aparatul de îmbătrânire sub presiune.................................................................................................... 43

Fig. 19 Determinarea stabilităţii cu aparatul Marshall ............................................... 44

6

Fig. 20 Deformarea carotei......................................................................................... 45

Fig. 21 Girocompactorul ............................................................................................ 46

Fig. 22 Îmbrăcăminte cu suprafaţa şlefuită ................................................................ 58

Fig. 23 Suprafaţă exudată ........................................................................................... 59

Fig. 24 Suprafaţă şiroită ............................................................................................. 60

Fig. 25 Peladă ............................................................................................................. 61

Fig. 26 Suprafaţă vălurită ........................................................................................... 61

Fig. 27 Suprafaţă poroasă ........................................................................................... 62

Fig. 28 Suprafaţă cu ciupituri ..................................................................................... 63

Fig. 29 Suprafaţă încreţită .......................................................................................... 64

Fig. 30 Ruperea marginii............................................................................................ 65

Fig. 31 Crăpături transversale .................................................................................... 67

Fig. 32 Crăpături longitudinale .................................................................................. 67

Fig. 33 Crăpături pe direcţii multiple ......................................................................... 68

Fig. 34 Faianţare......................................................................................................... 69

Fig. 35 Făgaşe............................................................................................................. 70

Fig. 36 Gropi .............................................................................................................. 71

Fig. 37 Tasări locale ................................................................................................... 73

Fig. 38 Analizorul de profil longitudinal.................................................................... 74

Fig. 39 Deflectometru dinamic................................................................................... 77

Fig. 40 Deflectometru Benkelman ............................................................................. 78

Fig. 41 Echipamentul GripTester ............................................................................... 79

Fig. 42 Distribuţia geografică a sectoarelor RO-LTPP .............................................. 92

Fig. 43 Variaţia indicelui structural pentru sectoarele cu tip climatic I ................... 118

Fig. 44 Variaţia indicelui de evaluare a suprafeţei pentru sectoarele cu tip climatic I...................................................................................................................... 119

Fig. 45 Variaţia indicelui global pentru sectoarele cu tip climatic I ........................ 120

Fig. 46 Variaţia indicelui structural pentru sectoarele cu tip climatic II .................. 120

Fig. 47 Variaţia indicelui de evaluare a suprafeţei pentru sectoarele cu tip climatic II...................................................................................................................... 120

Fig. 48 Variaţia indicelui global pentru sectoarele cu tip climatic II ....................... 121

Fig. 49 Variaţia indicelui structural pentru sectoarele cu tip climatic III................. 121

7

Fig. 50 Variaţia indicelui de evaluare a suprafeţei pentru sectoarele cu tip climatic III...................................................................................................................... 122

Fig. 51 Variaţia indicelui global pentru sectoarele cu tip climatic III...................... 122

Fig. 52 ∆IRI – Relaţia dintre valorile măsurate şi cele prezise ale variaţiei IRI...... 130

Fig. 53 Verificarea corelaţiei dintre valorile măsurate şi valorile prezise pentru IRI...................................................................................................................... 131

Fig. 54 HS; Relaţia dintre valorile măsurate şi cele prezise..................................... 133

Fig. 55 Comparaţia valori prezise / valori măsurate pentru HS ............................... 134

Fig. 56 Evoluţia deflexiunii...................................................................................... 135

Fig. 57 Verificarea corelaţiei dintre valorile măsurate şi cele prezise ale variaţiei deflexiunii .................................................................................................... 136

Fig. 58 Drum modernizat notat cu nivelul 1 (exemplul 1)....................................... 138










Fig. 68 Corelaţia dintre Indicele de confort şi IRI pentru drumuri modernizate...... 144

Fig. 69 Corelaţia dintre indicele de confort şi rugozitate ......................................... 146

Fig. 70 Datele iniţiale de calcul................................................................................ 155

Fig. 71 Coeficienţii utilizaţi în formule.................................................................... 156

Fig. 72 Analiza comportamentului îmbrăcămintei pe perioada selectată ................ 157

Fig. 73 Predicţia evoluţiei IRI .................................................................................. 158

Fig. 74 Predicţia evoluţiei rugozităţii - HS............................................................... 159

Fig. 75 Predicţia evoluţiei deflexiunii Benkelman................................................... 159

Fig. 76 Predicţia stării tehnice – componenta cauzată de IRI .................................. 160

Fig. 77 Predicţia stării tehnice – componenta cauzată de HS .................................. 161

Fig. 78 Predicţia stării tehnice – componenta cauzată de deflexiune....................... 161

Fig. 79 Predicţia evoluţiei stării tehnice................................................................... 162

8

Fig. 80 Predicţia evoluţiei indicatorilor de stare funcţie de lucrările efectuate........ 163

Fig. 81 Evoluţia valorii IRI după aplicarea lucrărilor selectate ............................... 165

Fig. 82 Evoluţia valorii HS după aplicarea lucărilor selectate ................................. 165

Fig. 83 Evoluţia valorii deflexiunii Benkelman după aplicarea lucrărilor selectate 166

Fig. 84 Evoluţia stării cauzată de variaţia IRI .......................................................... 166

Fig. 85 Evoluţia stării cauzată de variaţia HS .......................................................... 167

Fig. 86 Evoluţia stării cauzată de variaţia deflexiunii .............................................. 167

Fig. 87 Evoluţia valorii generale a stării .................................................................. 168

Fig. 88 Datele iniţiale de calcul ale programului de predicţie, simulare şi analiză.. 173

Fig. 89 Analiza comportamentului îmbrăcămintei................................................... 174

Fig. 90 Predicţia evoluţiei (ex. IRI).......................................................................... 174

Fig. 91 Evoluţia valorii generale a stării în urma aplicării lucrărilor de intervenţie 174

Fig. 92 IRI – Rezultat 1; Relaţia dintre valorile măsurate şi cele prezise ................ 188









Fig. 101 IRI – Rezultat 10; Relaţia dintre valorile măsurate şi cele prezise .............. 200












9


Fig. 114 Tendinţa de modificare a HS funcţie de trafic ............................................. 224

Fig. 115 HS–Trafic; Relaţia dintre valorile măsurate şi cele prezise......................... 225

Fig. 116 Tendinţa de modificare a HS funcţie de valoarea iniţială a HS................... 226

Fig. 117 HS–HS; Relaţia dintre valorile măsurate şi cele prezise.............................. 227

Fig. 118 Tendinţa de modificare a HS funcţie de media precipitaţiilor anuale.......... 228

Fig. 119 Tendinţa de modificare a HS funcţie de temperaturile din sol .................... 229

Fig. 120 HS – Rezultat 1; Relaţia dintre valorile măsurate şi cele prezise ................ 230





10

Introducere Reţelele naţionale de drumuri publice se confruntă în permanenţă cu creşterea,

mai mult sau mai puţin intensă, a numărului de utilizatori, a creşterii parcului auto.

Menţinerea reţelelor de drumuri existente la anumite standarde tehnice prin

impunerea unor anumite criterii de performanţă (nivele de serviciu) pentru siguranţa,

confortul şi nevoile utilizatorilor, a devenit o necesitate pentru administraţiile de drumuri.

În realitate administraţiile, aproape în toată lumea, primesc fonduri insuficiente

pentru repararea, întreţinerea, reabilitarea şi modernizarea sectoarelor de drumuri. Lipsa

fondurilor necesare limitează numărul sectoarelor de drumuri ce se pot repara şi are ca

efect accentuarea degradărilor ceea ce duce şi mai mult la creşterea costurilor reparaţiilor.

O soluţie eficientă în încercarea Administraţiilor de Drumuri de a realiza un

echilibru între programele necesare şi cele realizabile în cadrul constrângerilor bugetare,

o reprezintă utilizarea unui sistem eficient de administrare a îmbrăcăminţilor rutiere

“Pavement Management System (PMS)”. Acest sistem de administrare a îmbrăcăminţilor

rutiere răspunde următoarelor obiective:

a) care este starea tehnică a drumurilor;

b) unde şi când sunt necesare intervenţii;

c) care sunt lucrările prioritare;

d) care este modul optim de alocare a resurselor bugetare existente.

Pentru aplicarea programului PMS sunt necesare trei elemente de bază:

- banca de date;

- modele de evaluare a comportării structurilor rutiere;

- modul de prioritizare a lucrărilor şi optimizare a resurselor financiare.

11

A. Banca de date se realizează în timp, periodic se culeg date privind evoluţia

traficului, variaţii climatice, starea de degradare a drumurilor şi anume: capacitatea

portantă, planeitatea, rugozitatea, degradarile, istoria în timp a intervenţiilor, unele date

economice. Această activitate de realizare a băncii de date rutiere este în curs de realizare

în ţara noastră.

B. Modelele de evaluare a comportării structurilor rutiere utilizează

informaţiile colectate în banca de date considerând ca factori de grupare: zona climatică,

tipul de structură rutieră şi volumul de trafic. Prin analiza de regresie multiplă se pot

obţine curbe şi ecuaţii de comportare în exploatare ale structurilor rutiere. Aceste ecuaţii

şi curbe descriu variaţia în timp a comportării globale a structurii rutiere.

Modelele de comportare permit obţinerea de predicţii asupra evoluţiei stării

tehnice a sectoarelor rutiere pentru sectoare omogene de drum pentru un anumit interval

de timp ceeace permite prezicerea datei intervenţiilor, tipurile de intervenţii, evaluarea

resurselor financiare şi noile nivele de serviciu la care se ajunge.

C. Pe baza unor criterii tehnice şi economice (minimalizarea cheltuielilor de

administrare, maximalizarea beneficiilor utilizatorilor, etc.) în condiţiile constrângerilor

bugetare, sunt analizate diverse strategii de reparaţii, reabilitări sau modernizări care

conduc la obţinerea priorităţilor şi eşalonarea cheltuielilor.

Pornind de la necesităţile enunţate la punctele A, B şi C de mai sus din anul 1995

pe nouă sectoare reprezentative structural din ţară (câte trei sectoare pentru fiecare zonă

climatică) s-au efectuat măsurători periodice până în anul 2005 privind starea tehnică a

structurilor urmărindu-se evoluţia lor în timp. În baza acestor date din banca de date

rutieră au fost stabilite modelele de regresie necesare predicţiilor evoluţiilor structurilor.

Teza prezintă cu precădere aceste două aspecte ale PMS (Pavement Management

System) (A şi B) dar şi unul sumar al punctului C prin aplicarea criteriilor şi cerinţelor

programului HDM4 (Higway Design and Maintenance, ediţia 4) elaborat de Banca

Mondială.

12

Teza conţine un număr de 6 capitole, o prezentare bibliografică extinsă şi o parte

de Anexe. Cele 6 capitole sunt:

• Capitolul 1. Infrastructura rutieră în contextul dezvoltării durabile,

• Capitolul 2. Sisteme rutiere nerigide. Consideraţii generale,

• Capitolul 3. Degradarea şi starea tehnică a îmbrăcămintei bituminoase,

• Capitolul 4. Predicţia evoluţiei defectelor şi a stării tehnice,

• Capitolul 5. Utilizarea indicatorilor de stare în procesul de management al

îmbrăcămintei rutiere,

• Capitolul 6. Contribuţii, concluzii şi recomandări.

Capitolul 1 face o trecere în revistă a principalelor probleme apărute în

dezvoltarea reţelei rutiere în ţară şi pe plan mondial privind din contextul dezvoltării

durabile. Dinamica acestui sector este deosebit de accelerată în ultimii ani şi subiectul

trebuie privit prin echilibrul cerere-ofertă. Viabilitatea drumurilor este un subiect delicat

deoarece este supusă dezbaterii publicului şi poate deveni un subiect politic important.

Finanţarea lucrărilor se face din multiple surse care converg dar adesea concurează. De

aceea, prezentarea necesităţilor trebuie făcută cu maximă atenţie şi cu argumente tehnice

solide. Fundamentarea lucrărilor trebuie bazată pe studii aprofundate legate de

dezvoltarea generală a societăţii şi de necesităţile fundamentale ale economiei.

Capitolul 2 prezintă caracteristicile sistemelor rutiere nerigide. Necesitatea

studierii sistemelor nerigide apare din faptul că majoritatea drumurilor din ţara noastră

sunt de acest tip. Studierea sistematică implică o bună cunoaştere a tuturor factorilor care

influenţează performanţele. De aceea a fost necesară studierea caracteristicilor

componentelor şi materialelor constitutive şi metodele de dimensionare necesare

structurii.

Capitolul 3 sistematizează tipurile de degradări şi defecte care afectează starea

tehnică şi funcţionalitatea sistemelor rutiere. Aceste degradări, de cauzalitate multiplă şi

cu variate efecte, trebuie studiate şi urmărite temeinic pentru a observa modul lor de

evoluţie şi influenţele structurale. Această influenţă este în final înglobată în indicatorii

complexi de stare tehnică. Modul de influenţă a fost determinat prin programe

sistematice, multianuale de evaluare şi urmărire. Teza prezintă diferite programe între

13

care şi programul din ţara noastră. Evaluarea se face prin măsurare cu instrumente uzuale

sau cu echipamente dedicate. Măsurătorile efectuate fac parte din banca de date rutiere şi

sunt utilizate în dezvoltarea modelelor de predicţie.

Capitolul 4 descrie modul în care se obţin modelele de predicţie a evoluţiei

pentru parametrii de stare. Sunt prezentate instrumentele de analiză şi modul de

interpretare a rezultatelor. Pentru a efectua analizele sunt necesare date obţinute prin

măsurători şi evaluări descrise în capitolul trei. Datele sunt preluate şi stocate în baze de

date. Necesarul de date pentru sistemele de analiză, predicţie şi management au fost

descrise şi incluse în acest capitol.

A fost descrisă obţinerea a trei modele privind datele măsurate: IRI, HS şi

deflexiunea Benkelman. A fost de asemenea inclus un procedeu de realizare a unui

indicator subiectiv de descriere a stării tehnice şi de obţinere a corespondenţei dintre

acesta şi indicatori măsuraţi. Un astfel de sistem poate fi utilizat pentru luarea deciziei în

situaţii în care datele de la echipamente complexe nu sunt disponibile şi resursele

financiare sunt foarte scăzute.

Capitolul 5 descrie modul în care modelele de predicţie pot fi incluse într-un

sistem de asistare a deciziei. A fost dezvoltat un program minimal de analiză, predicţie şi

simulare pentru a evalua evoluţia stării tehnice a sistemului rutier şi influenţele pe care

diferitele lucrări de intervenţie le pot avea.

Capitolul 6 prezintă concluziile personale extrase în urma efectuării studiului şi

face câteva recomandări pentru viitoare studii şi lucrări în domeniu.

Importanţa disponibilităţii unei astfel de metodologii rezidă în faptul că pe de o

parte se pot calcula cu acurateţe valorile pe care parametrii de performanţă ai structurii le

iau şi pe de altă parte se stabileşte o corelaţie în timp între aceşti parametrii şi un

indicator subiectiv de stare, derivat empiric, care poate descrie starea globală a

sistemului.

Pentru realizarea scopului propus am apelat la instrumentele moderne de analiză

existente: statistică, teoria probabilităţilor, teoria fiabilităţii, ingineria şi tehnologia

rutieră. Datorită caracterului complex al sistemului structură rutieră şi a multiplelor sale

14

interacţiuni cu mediul înconjurător se poate considera că analiza predicţiei de stare are un

caracter multidisciplinar.

Stabilirea cu acurateţe a stării tehnice şi a riscurilor structurale se constituie într-

un prim pas spre dezvoltarea şi implementarea unui sistem de management al structurii

rutiere performant. Un astfel de sistem este la început în România şi se depun eforturi

susţinute, din partea instituţiilor abilitate şi a specialiştilor din domeniul rutier în vederea

implementării finale a unui PMS adaptat condiţiilor concrete ale ţării noastre şi nivelului

actual tehnic şi legislativ din România. Prezenta lucrare se constituie într-o parte a acestui

efort concertat, direcţionat către realizarea PMS. Autorul prezentei teze face parte din

echipa care, în cadrul CNADNR, realizează acest sistem.

Pornind de la datele disponibile au fost analizate şi dezvoltate modele

comportamentale pentru indicatorul de neuniformitate IRI, pentru indicatorul de

rugozitate HS şi pentru capacitatea portantă descrisă prin deflexiunea Benkelman. Pentru

fiecare dintre cele trei modele au fost folosite metode diferite de analiză de regresie.

Aceasta a rezultat din comportamentul diferit al datelor. Analiza de regresie a fost

condusă în fiecare caz pornind de la două ipoteze de lucru: 1) variabilele independente au

efect cumulativ, şi totodată 2) au efect multiplicativ.

Pentru IRI s-a pornit prin includerea tuturor parametrilor şi prin eliminarea acelor

nesemnificativi. În final s-a obţinut un model care descrie variaţia anuală a IRI.

Pentru HS, metoda anterioară nu a dat rezultate scontate. Ca atare, s-a adoptat o

ecuaţie deja utilizată în alte ţări şi s-a calibrat prin aflarea coeficieţilor. Deoarece eroarea

era destul de mare a fost făcută o corecţie bazată pe trafic.

Pentru deflexiune, unde setul de date disponibil era mult mai mare, s-a găsit o

relaţie polinomială funcţie de timp fără a fi necesară includerea altor parametri.

Dezvoltarea modelelor prezentate în teza de doctorat va ajuta la mai buna

înţelegere a comportamentului structurilor rutiere şi la dezvoltarea unei metodologii de

gestiune optimizată a drumurilor pentru ţara noastră.

15

1 Infrastructura rutieră în contextul dezvoltării durabile

1.1 Consideraţii privind reţelele rutiere în România şi unele ţări

Europene

Reţeaua de drumuri publice din România (naţionale, judeţene şi comunale)

prezintă o stare de eterogenitate foarte ridicată, decalajul dintre aceste trei categorii de

drumuri accentuându-se în special, după anul 1990.

În acest sens, în strategia de dezvoltare şi gestionare a drumurilor publice pe

următorii ani, s-a inclus şi o sarcină privind analizarea şi găsirea unor soluţii de

reorganizare a administrării acestora prin care să se stabilească măsurile ce se impun

pentru stoparea creşterii acestui grad de eterogenitate şi reorganizarea treptată în

următorii ani a întregii infrastructuri a transporturilor rutiere din România.

Pe plan mondial, organizarea administrării drumurilor publice se face sub diverse

forme, ce se înscriu între forma centralizată totală, în care toate categoriile de drumuri

publice sunt administrate de o singură instituţie şi descentralizare totală, în care fiecare

reţea de drumuri publice, de sine stătătoare, este gestionată de o entitate separată.

De remarcat este însă faptul că în prezent în toate statele din centrul şi sud-estul

Europei (cu excepţia României) funcţionează o formă de organizare centralizată.

Situaţia reţelei de drumuri din România în comparaţie cu unele ţări din centrul şi

sud-estul Europei este prezentată în tabelul 1:

16

Tab. 1 Reţeaua de drumuri naţionale şi regionale din ţări central şi est europene Din care

Ţara Total reţea drumuri

(exclusiv străzi) (km)

Cu imbrăcăminţi moderne (%) Autostrăzi (km)

România 79.952 48 250 Bulgaria 36.720 91 314

Cehia 55.874 100 362 Polonia 174.300 62 258 Slovacia 17.935 99 198 Ungaria 30.000 100 420

În România organizarea administrării drumurilor se bazează pe un sistem

descentralizat pe categorii de drumuri, în toate celelalte ţări, sistemul este de tip

centralizat, toate drumurile (exclusiv străzile) fiind administrate de către o unitate

centrală (minister), care are în teritoriu, până la nivel de judeţ, unităţi de specialitate,

dotate corespunzător din punct de vedere tehnic şi managerial.

Tab. 2 Organizarea drumurilor publice pentru ţări central şi est europene Din care pe categorii

Ţara Lungimea totală a reţelei de drumuri

publice, km categoria km

Mod de organizare a administrării

Administratorul drumului

drumuri naţionale

15.983 MLPTL prin AND, 7 DRDP şi 44 SDN

drumuri judeţene

35.368 Consilii judeţene

drumuri comunale

28.601 Consilii locale

România

199.933

străzi 119.933

Descentralizat pe

categorii de drumuri

Consilii locale

drumuri naţionale pe 4

clase

55.874

Ministerul Transporturilor, Telecomunicaţiilor şi Lucrărilor

Publice

Cehia

113.243

străzi 57.369

Centralizat cu

excepţia străzilor

Consilii locale


clase

17.935

MLPTL prin Divizia de Administrare a Drumurilor şi

Autostrăzilor

Slovacia

37.210

străzi 19.275

Centralizat cu


Consilii locale


categorii

45.600

Ministerul Economic Maritim şi de Transport prin Direcţia

Generală a Drumurilor

drumuri

voievodale

128.700

Ministerul Economic Maritim şi de Transport prin Direcţia

Generală a Drumurilor

Polonia

346.900

străzi 172.600

Centralizat cu excepţia străzilor

Consilii locale


categorii

29.962

Ministerul Transporturilor, Telecomunicaţiilor şi Gospodăriei Apelor

Ungaria

105.579

străzi 75.617

Centralizat cu


Consilii locale

17

Conferinţele de Transport Pan-European de la Praga (1991), Creta (1994) şi

Helsinki (1997) au avut o importanţă deosebită în conturarea politicii europene

referitoare la dezvoltarea infrastructurii de transport. În cadrul Conferinţei din 1994 au

fost stabilite nouă Coridoare Pan-Europene, atestate drept artere principale de transport

din Europa de Est iar la Conferinţa de la Helsinki a fost inclus încă un coridor,al zecelea,

destinat să faciliteze legătura între Europa occidentală şi Balcani şi drept urmare s-a

convenit ca investiţiile în infrastructura de transport să se realizeze predominant de-a

lungul acestor coridoare. Rolul acestor coridoare este de a spori accesul între Europa de

Vest şi Europa de Est.

În tabelul (Tab. 3) sunt prezentate valorile, în Euro şi în [ % ] prevăzute pentru a

fi alocate de statele membre din Europa Centrală şi de Est, în perioada 2007-2013, pentru

proiectele de dezvoltare a infrastructurii de transport, finanţate din Fondurile Structurale

şi din Fondul de Coeziune.

Tab. 3 Contribuţiile financiare comunitare la dezvoltarea infrastructurii de transport în

statele membre din Europa Centrală şi de Est, inclusiv cota de co-finanţare

guvernamentală

Ţara

Cota parte din alocaţia

pentru infrastructură

[ % ]

Asistenţa financiară EU

mld. Euro

FEDER mld. Euro

FC mld. Euro

Cofinanţare guvernamentală

mld. Euro

Total

valoare mld. Euro

Cehia 20,00 5,40245 0,8781 4,52435 1,0911 6,4935 Polonia* 38,40 21,27520 2,3476 18,92760 3,7544 25,0296 Slovacia 32,00 3,20000 1,0667 4,2667 Ungaria 20,02 57,05** 7,5** 49,55** Lituania 21,90 Letonia 32,18 1,2875 0,4171*** 0,8704 Estonia 29,12 Bulgaria 23,77 1,4130 0,3110 1,1020 România 20,00 15,7344 0,455 6,552 3,9336 19,668

Sursa: http://www.bankwatch.org/billions/Allocations_in_CEE.pdf

Note: * Infrastructura de transport+mediu; ** Valoarea exprimată în procente [ % ]; ***

Suma este suportată de FEDER+FSE

România a atras mai puţine investiţii în primii ani ai tranziţiei, comparativ cu

statele vecine, Ungaria, Polonia sau Cehia, nu numai din cauza politicii promovate de

18

către guvernele din perioada 1990-1996 ci şi ca urmare a stării necorespunzătoare a

infrastructurii rutiere, lipsei autostrăzilor care să facă legătura cu Europa de Vest.

Pentru a evidenţia rămânerea în urmă faţă de statele vest-europene dar şi faţă de

statele vecine în Tab. 4 sunt prezentate comparativ densitatea de autostrăzi (km/km2) în

România şi în câteva state din Europa.

Tab. 4 Densitatea autostrăzilor în Uniunea Europeană şi România

Nr. crt. Ţara/UE Densitatea autostrăzilor

(km/1000km2) 1 Media in UE-15 17 2 Media în statele candidate 2,7 3 Bulgaria 2,0 4 Cipru 26 5 Cehia 6 6 Estonia 2 7 Ungaria 6 8 Letonia 0 9 Lituania 6

10 Malta 0 11 Polonia 1 12 România 2 13 Slovacia 6 14 Slovenia 21 15 Turcia 2

(Sursa: http://www.erf.be/content/article/detail/2619)

1.2 Dinamica transporturilor de bunuri, servicii şi persoane

Unul din factorii esenţiali, de luat în considerare, la proiectarea şi executarea

drumurilor cu structuri rutiere suple şi îmbrăcăminţi bituminoase, este traficul, şi anume,

în mod special, caracteristicile geometrice şi masa vehiculelor grele. În cursul ultimilor

douăzeci de ani, evoluţia acestor caracteristici a fost destul de spectaculoasă şi, în

consecinţă, a indus o agresivitate sporită a traficului asupra drumului, nu numai prin

sporirea numărului vehiculelor grele, şi prin creşterea efectelor distructive ale

vehiculelor. În Tab. 5 se poate constata o suficient de bună concordanţă între importanţa

fenomenului de degradare a structurilor rutiere elastice (făgaşe şi fisurare din oboseală) şi

sarcina maximă admisă pe osie, pentru unele ţări din lume [28].

19

Tab. 5 Corelarea fenomenului de degradare cu sarcina pe osie

Ţara Fisuri, Făgaşe Trafic greu Sarcina pe osieMasa

totală maximă (C max)

Danemarca Scăzută Scăzut 11.5 48 Belgia Mare Mare 13 44 Spania Mare Mare 13 48 Franţa Mare Mare 13 40 Irlanda Scăzută Scăzut 10.5 48 Italia Mare Mare 12 44

Japonia Mare Mare 10 36 Olanda Mare Mare 11.5 50 Anglia Scăzută Mare 11.5 40 Elveţia Scăzută Scăzut 11.5 34 Turcia Mare Mare 11.5 40 SUA Scăzută Scăzut 9.1-10.9 55

România Mare Mediu 11.5 44

Evoluţia traficului pe reţeaua de drumuri naţionale din ţara noastră pe o perioadă

de 35ani (1970-2005) determinată prin înregistrări automate de circulaţie este preyentată

în fig.1 [59].

În această perioadă traficul pe reţeaua de drumuri naţionale acoperită de posturile

de înregistrare automată a crescut de 2.45 ori, ritmul cel mai înalt de creştere al traficului

fiind obţinut pentru perioada 1989-2005, respectiv o creştere de 2.23 ori.

0200400600800

100012001400160018002000220024002600280030003200340036003800400042004400460048005000

1970

1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

MZA

Fig. 1 Evoluţia traficului rutier

20

În continuare sunt prezentate categoriile de vehicule şi tipurile de vehicule[60].

Tab. 6 Categorii şi tipuri de vehicule din România Categoria de

vehicule Tipul de vehicul Cod tip

vehicul Distanţa între

osii Autocamion cu 2 osii A2

A2* D < 4m D ≥ 4m

Autocamion cu 3 osii A3

Vehicule transport marfă

Autocamion cu 4 osii A4

Autocamion cu 2 osii cu remorcă cu 2 osii A2R2




Trenuri rutiere

Autocamion cu “n” osii cu remorcă cu “m” osii AnRm

Autotractor cu 2 osii cu semiremorcă cu 1 osie A2S1

Autotractor cu 2 osii cu semiremorcă cu 2 osii A2S2 A2S2*

D<2 m D≥2 m

Autotractor cu 2 osii cu semiremorcă cu 3 osii A2S3

Autotractor cu 3 osii cu semiremorcă cu 1 osie A3S1

Autotractor cu 3 osii cu semiremorcă cu 2 osii A3S2 A3S2*

D<2 m D≥2 m

Autotractor cu 3 osii cu semiremorcă cu 3 osii A3S3

Vehicule articulate

Autotractor cu “n” osii cu semiremorcă cu “m” osii

AnSm

Autobuz cu 2 osii B2 B2*

D<4 m D≥4 m

Autobuz cu 3 osii B3

Autobuz articulat cu 3 osii Autobuz articulat cu 4 osii

BA3 BA4

Autobuz cu 2 osii cu remorcă cu “m” osii B2Rm B2* Rm

D<4 m D≥4 m

Autobuze

Autobuz cu 3 osii cu remorcă cu “m” osii B3Rm D<4 m D≥4 m

Greutăţile maxime pe tipuri de vehicule în urma cântăririlor cu platforme mobile

şi în punctele de trecere a frontierei sunt prezentate în tab.7 şi tab.8, precum şi ponderea

vehiculelor cu depăşire a masei admisibile din ţara noastră în tab.9 [60]:

21

Tab. 7 Mase maxime pe tipuri de vehicule în urma cântăririi cu platforme mobile - Anul

2005

Tip vehicul

Masa maximă rezultată din cântăriri

(TONE)

Masa maximă admisă conform

Norme (TONE)

Limita maximă autorizabilă pe drumurile

E reabilitate (TONE)

A2 43.3 18 20 A2R2 41.4 36 38 A2R3 46.0 40 42 A2S1 32.3 30 32 A2S2 50.4 36 38 A2S2* 44.2 36 38 A2S3 64.7 40 42

A3 42.0 26 28 A3R2 49.2 40 42 A3R3 58.2 40 43 A3S1 29.0 36 38 A3S2 53.5 40 42 A3S2* 46.6 40 42 A3S3 58.0 40 43

A4 55.8 30 32

Tab. 8 Rezultatele cântăririi vehiculelor grele la punctele de trecere a frontierei - Anul

2005

Clasa Nr. Axe Tip Nr. de vehic. cântărite Medie Maximă

4 2 A2 5579 8.2 21.3 5 3 A3 629 18.6 30.1 6 40 A2R2 1499 26.8 37.1 6 5 A2R3 8005 34.1 42.8 7 5 A3R2 12472 34.3 44.1 8 3 A2S1 26 14.7 28.8 9 4 A2S2 105 26.9 42.2 9 4 A2S2* 222 30.6 37.1 10 5 A2S3 207155 34.3 47.9 10 5 A2S3* 47 36.3 40.0 11 5 A3S2 1699 33.1 41.6 11 5 A3S2* 876 34.1 41.8 11 6 A3S3* 1445 34.5 55.8

Număr total de vehicule 239759

22

Tab. 9 Rezultatele cântăriri vehiculelor grele din mers

Parametrul calculat Numărul de

vehicule

Greutatea totală (t) media

Greutatea totală (t) maximă

Nr depăş. al greutăţii admisibile

Clasa 4 A2 6120963 4.92 30 69749 Clasa 5 A3 375217 15.99 50 50451 Clasa 5 A4 71086 21.3 50 16145 Clasa 6 A2R1 44623 9.17 55 2889 Clasa 6 A2R2 241571 23.05 60 35341 Clasa 6 A2R3 58972 25.88 60 7014 Clasa 7 A3R2 45980 27.61 60 6450 Clasa 7 A3R3 9392 29.35 60 1927 Clasa 8 A2S1 86305 9.5 49.7 1505 Clasa 9 A2S2 360143 18.57 55 16164

Clasa 10 A2S3 2677277 25.87 60 309812 Clasa 11 A3S1 9094 19.48 59.7 623 Clasa 11 A3S2 100320 24.09 60 4764 Clasa 11 A3S3 29683 28.4 60 4740 Clasa 12 B2 717726 12.21 35 74842 Clasa 12 B3 68514 17.61 40 6160 Clasa 13 TrR2 6718 5.42 48.8 61 Clasa 13 TrR2R2 339 12.44 47.2 8

Total Cls 11023920 18.38 60 608645

Agresivitatea traficului greu se manifestă astăzi şi se va manifesta cu siguranţă şi

în viitor, astfel încât trebuie să admitem, în cazul straturilor bituminoase, că toţi

constituenţii au un rol esenţial şi că liantul bitum (sau bitumul modificat) rămâne un

component important. Trebuie în plus, din ce în ce mai mult, să se apeleze la calităţile

scheletului mineral, pentru asigurarea durabilităţii ‚ şi stabilităţii acestor straturi.

În tabelul 10 se prezintă coeficienţii medii de echivalare în osii standard de 115kN

pe clase de vehicule conform RO-06/2002 [60] rezultaţi din cântăririle cu diverse metode:

cântăriri statice la punctele de trecerea frontierei şi pe drum şi cântăriri dinamice, din

mers, în posturi dotate cu echipamente PEEK.

23

Tab. 10 Coeficienţi medii de echivalare în osii standard de 115KN

Structuri rutiere flexibile şi semi-rigide noi

Ranforsări structuri rutiere flexibile şi semi-rigide

Metoda de cântărire a vehiculului

Clasa de vehicule (conform RO-06/2002)

Statică cu platforme

mobile PCTF Dinamică în

posturi WIM

Statică cu platforme

mobile PCTF Dinamică în

posturi WIM

A2 0.5 0.17 0.07 0.47 0.1 0.05 4

A2* 0.78 1.28 A3 1.47 0.7 0.52 3.09 0.69 0.89

5 A4 0.88 0.86 0.86 1.8

A2R1 0.2 0.28 A2*R2 A2R2 1.19 0.95 0.95 1.25 0.81 1.22

6

A2R3 1.16 1.18 0.86 1.54 1.05 0.95 A3R2 1.53 1.09 0.86 2.76 1.18 1.17

7 A3R3 1.05 0.87 1.45 1.39

8 A2S1 1.2 0.38 0.12 1.84 0.35 0.11 A2S2 1.09 0.89 0.5 1.14 1.01 0.5

9 A2S2* 1.1 1.12 1.27 1.07 A2S3 0.86 1.06 0.75 1 1.12 0.95

10 A2S3* 1.13 1.21 A3S1 0.96 0.35 1.61 0.51 A3S2 1.13 0.77 0.6 1.38 1.23 0.81 A3S2* 0.9 0.95 1.39 1.05

11

A3S3 0.85 0.7 0.75 1.15 0.87 1.39 B2 0.43 0.44

12 B3 0.72 0.93

TR2 0.02 0.03 13

TR2R2 0.08 0.08

Sporirea sarcinii pe osie are importanţă în ceea ce priveşte durata de exploatare,

întreţinerea şi investiţia în lucrările de structuri rutiere suple. Mult mai importantă însă,

rezultă din acelaşi punct de vedere, geometria vehiculelor, distribuţia osiilor şi a

sarcinilor, tipurilor de pneuri şi suspensii utilizate, ponderea vehiculelor grele şi în special

a celor cu osii tridem în trafic, viteza de circulaţie şi factorii climatici, ceea ce ar trebui,

până la urmă, să se reflecte în acurateţea coeficienţilor de transformare a vehiculelor grele

în vehicule etalon [61].

24

În general pe aceleaşi tipuri de mixturi şi sisteme rutiere agresivitatea traficului se

exprimă prin raportul

b

c

i

PPAf

= (1.1)

Unde:

iP - este sarcina pe osie a vehiculelor considerate (autocamioane 5t, 12t, etc.)

cP - este sarcina pe osia de calcul (în Franţa 130kN, în România 115kN)

b – exponent în funcţie de tipul de structură rutieră şi este puterea raportului care

este în general 3,…4, în calcul 4 (există cazuri în care b ia valori 8..12 sau chiar mai

mari). În ţara noastră au fost adoptate următoarele valori:

b=3 pentru straturi rutiere suple şi semirigide noi;

b=4 pentru ranforsarea straturilor rutiere suple şi semirigide;

b=12 pentru straturi rutiere rigide.

1.3 Viabilitatea reţelei rutiere şi dinamica traficului din România

Reţeaua drumurilor publice, fără a considera străzile din localităţile urbane şi

rurale, este alcătuită din următoarele categorii:

- Drumuri naţionale,

- Drumuri judeţene,

- Drumuri comunale.

25

Fiecare categorie are particularităţi privind solicitările de trafic de aici decurgând

practici specifice de proiectare, construcţie, întreţinere şi reabilitare. Totodată, fiecare

categorie este gestionată de administratori diferiţi cu diferite surse de finanţare.

Drumuri publice (km) pe categorii şi tipuri de îmbrăcăminte, la 31.XII.2006, sunt

prezentate în tabelul 11:

Tab. 11 Viabilitatea drumurilor publice din România (31-12-2006) Judeţene si comunale Total

Col.(2+3) Naţionale Total Judeţene Comunale A 1 2 3 4 5

1.Total drumuri (Rd.2+3+4+5) din care :-autostrăzi -drumuri europene Din rând 1: -drumuri cu 3 benzi de circulaţie -drumuri cu 4 benzi de circulaţie

79952 228

5883

206 1170

15983 228 5883

202 1150

63969 - -

4 20

35368 - -

4 20

28601 - - - -

2. Drumuri modernizate -cu imbracaminţi din beton de ciment -cu imbracaminţi asfaltice de tip greu şi mijlociu -pavate cu piatră cioplită Din rândul 2, drumuri cu durata de lucru expirată

21549

3231

17972 346

12477

14501

1581

12855 65

8360

7048

1650

5117 281

4117

6072

1230

4600 242

3689

976

420

517 39

428

3. Drumuri cu imbracaminţi uşoare rutiere -din care cu durata de serviciu expirată

20964

13999

1176

1091

19788

12908

16169

11070

3619

1838

4. Drumuri pietruite

25637 283 25354 10452 14902

5. Drumuri de pământ

11802 23 11779 2675 9104

Reţeaua de drumuri publice din România, clasificată pe drumuri naţionale, drumuri

judeţene şi drumuri comunale, are în total o lungime de 79 952 km. Evaluarea stării

tehnice a reţelei de drumuri după concepte moderne este practic imposibil de realizat în

ţara noastră [2].

26

• La drumuri naţionale :

Din 15 983 km cu îmbrăcăminţi, un număr de 8 025 km se află în stare bună, 4 062

km se află în stare satisfăcătoare şi 3 590 km în stare nesatisfăcătoare.De asemenea, se

mai poate observa că mai există 283 km de drumuri pietruite şi 23 km de drumuri de

pământ.

De remarcat faptul că, în perioada 1995 – 2004, pe reţeaua de drumuri naţionale s-

a derulat un program amplu de reabilitare.Programul s-a desfăşurat pe parcursul a patru

etape şi continuă cu lucrări pe drumurile E şi drumurile principale.Lungimea totală pusă

în funcţiune pînă la finele anului 2004 este de 2 490 km, cu o valoare totală de 1 494 790

mii Euro.

• La drumuri locale :

- drumuri judeţene – lungimea totală a acestora este de 35 368 km, din care 5 741

km cu o stare de viabilitate bună, 4 982 km cu viabilitatea satisfăcătoare şi 7 242

km cu o viabilitate nesatisfăcătoare.Lungimea drumurilor pietruite este de 10452

km, iar 2675 km sunt încă drumuri de pământ.

- drumuri comunale - lungimea totală a acestora este de 28 601 km, din care 1 187

km cu stare de viabilitate bună, 2068 km cu viabilitatea satisfăcătoare şi 1 558 km

cu o viabilitate nesatisfăcătoare.Drumurile pietruite sunt în lungime de 14902 km,

iar cele de pământ de 9104 km.

Atât la drumuri naţionale, dar mai ales la drumurile locale situaţia este extrem de

dificilă întrucât ritmul intervenţiilor în timp a fost redus, ceea ce a făcut ca durata de

serviciu să fie expirată pe majoritatea drumurilor, excepţie făcând doar drumurile

reabilitate.Situaţia poate fi şi mai îngrijorătoare dacă luăm în considerare evoluţia

traficului în perioada ce urmează.

Există o interdependenţă probată între traficul rutier şi nevoile de transport ale

populaţiei. Pe de o parte, un nivel de trai ridicat implică o viaţă economică ridicată şi un

volum ridicat de mărfuri şi persoane ce trebuie transportate. Pe de altă parte, un trafic

intens generează venituri pentru diferite categorii de populaţie şi implicit un nivel de trai

mai ridicat.

27

În continuare se prezintă dinamica produsului intern brut al României.

Evoluţia Produsului Intern Brut în perioada 1989-2005 (Tab12 şi Fig.2, Fig.3) a

suferit fluctuaţii importante, după cum urmează[59]:

Tab. 12 Evoluţia Produsului intren brut în România Year 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Index 100.0 94.4 82.2 75.0 76.1 79.1 84.7 88.1 82.8 78.8 77.9 79.6 84.2 88.3 92.6 100.4 104.5

Annual rate (%)

- -5.6 -12.9 -8.8 1.5 3.9 7.1 3.9 -6.1 -4.8 -1.2 2.1 5.7 4.9 4.9 8.4 4.1

Evolutia indicelui PIB

020406080

100120

1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005Year

Inde

x

Fig. 2 Evoluţia indicelui produsului intern brut raportat la anul 1989

Evolutia ratei anuale a PIB

-15

-10

-5

0

5

10

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Year

Ann

ual r

ate

%

Fig. 3 Creşterea anuală a produsului intern brut al României

În perioada 1989-1992, PIB a scăzut continuu cu rate anuale între -5,6% şi -

12,9%, rata medie anuală fiind de –9,1%;

În perioada 1993-1996 PIB a crescut continuu cu rate anuale între 1,5% şi 7,1%,

rata medie anuală fiind de 4,1%;

În perioada 1997-1999, PIB a avut din nou o evoluţie negativă, scazând cu rate

anuale între –1,2% si –6,1%, rata medie anuală fiind de -4%;

28

Dupa anul 1999, PIB a avut o evoluţie ascendentă cu rate anuale între 2,1% şi

8.4%, rata medie anuală fiind de 4,1%.

Se constată că fluctuaţiile traficului pe reţeaua de drumuri naţionale pentru

perioada 1990-2005, prezentată în Fig.1, sunt în general similare cu fluctuaţiile PIB din

perioada respectivă.

După anul 1989 transportul rutier de mărfuri şi călători şi-a consolidat caracterul

predominant între modurile de transport, repartiţia modală a transporturilor având o

configuraţie similară cu cea din ţările Uniunii Europene. Astfel ponderea transportului

rutier la nivelul anului 2005 (Tab. 13) a fost de 75,6% la transportul rutier de mărfuri şi

de 71,6% la transportul interurban şi internaţional de pasageri [46].

Tab. 13 Ponderea modurilor de transport în România

Transport de mărfuri

Transport interurban şi internaţional de pasageri Modul de transport

Mil. Tone * % Mil. pasageri * % Rutier 307 75.6 238 71.6 Feroviar 69 17.0 92 27.8 Fluvial 17 4.2 0.2 0.1 Aerian … … 1.7 0.5 Prin conducte petroliere 13 3.2 - - Total 406 100 332 100

Marfuri transportate

75.6

17.0

3.204.2

Rutier

Feroviar

Fluvial

Maritim

Prin conductepetroliere

Calatori transportati

71.6

27.8

0.10.5

Rutier

Feroviar

Fluvial

Aerian

Fig. 4 Ponderea modală în transportul de mărfuri şi persoane

29

Parcul de autovehicule a evoluat într-un ritm rapid în perioada 1989-2005, faţă de

anul 1989 parcul crescând cu 64% până în anul 1995, cu o rată medie anuală de 8,6% şi

de 2,71 ori până în anul 2005, rata medie anuală pentru întreaga perioadă 1989-2005 fiind

de 6,4% (tabelul 15). Creşterea cea mai mare a parcului s-a obţinut la autoturisme care în

perioada 1989-2005 a crescut de 2,83 ori, cu o rată medie anuală de 6,7% [62].

Situaţia prezentată în tabelul 15 nu cuprinde autovehiculele rutiere pentru scopuri

speciale, tractoarele rutiere, remorcile şi semiremorcile, autorulotele care, pentru anul

2005, reprezintă 519715 vehicule, parcul total de vehicule fiind de 4.613.899 vehicule.

Tab. 14 Parcul de vehicule înmatriculate

Numărul de vehicule Vehicule înscrise în circulaţie

1989 1990 1995 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Motorete şi motociclete 306157 311646 327724 250510 245719 242583 239208 237900 238480 235850 234702 197401

Autoturisme 1189938 1292283 2197447 2447087 2594571 2702071 2777594 2881191 2973390 3087628 3225367 3363779

Autobuze şi microbuze 28272 28272 42047 39958 40385 40622 40716 40791 40780 41947 43192 39273

Autovehicule de transport marfă 258701 258701 343064 390181 405743 417780 427152 437968 447299 463099 482425 493821

Total autovehicule 1513068 1890902 2601282 3127736 3286418 3403056 3484670 3597850 3699949 3828524 3985686 4094274

Evoluţie parc faţă de anul 1989 1 1.25 1.72 2.07 2.17 2.25 2.3 2.38 2.45 2.53 2.63 2.71

Evolutia parcului de vehicule rutiere 1989 - 2005

0

500000

1000000

1500000

2000000

2500000

3000000

3500000

4000000

4500000

1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005Anul

Num

ar v

ehic

ule

Motorete şi motociclete Autoturisme Autobuze şi microbuze

Autovehicule de transport marfă Total autovehicule Evolutie parc faţă de anul 1989 Fig. 5 Evoluţia parcului de vehicule din România

30

Evoluţia traficului în perioada 1985-2005 este prezentată în tabelele 16 şi 17 şi

figurile 7 şi 8 şi este caracterizată pe etape astfel [59]:

Anul 1990 a cunoscut o creştere a traficului, astfel încât faţă de anul 1985,

traficul a crescut în medie cu 23% pe drumurile naţionale, cu 8% pe drumurile judeţene şi

cu 3% pe drumurile comunale; Perioada 1990-1995 în care creşterea traficului a fost în

medie de 20% pe drumurile naţionale, de 10% pe drumurile judeţene şi de 4% pe

drumurile comunale; Perioada 1995-2000 în care s-a produs o scădere a traficului

interurban la toate categoriile de drumuri, respectiv în medie cu 2% pe drumurile

naţionale, cu 14% pe drumurile judeţene şi cu 9% pe drumurile comunale; Perioada

2000-2005 în care apare o creştere moderată a traficului la drumurile naţionale şi la

drumurile comunale; Pentru întreaga perioadă 1985-2005 traficul a crescut cu 59% pe

drumurile naţionale, cu 3% pe drumurile comunale şi a scăzut cu 3% la drumurile

judeţene.

Din datele prezentate mai sus se poate observa că pentru perioada 1989-2005

există două intervale distincte. Până în anul 1998 parcul auto a crescut abrupt deşi PIB a

suferit scăderi, iar după 1999 cei doi indicatori au o creştere sincronizată. Se poate vedea

că economia românească a atins nivelul critic de dotare necesară pentru transportul rutier.

În figura următoare (Fig. 6) nivelul parcului de autovehicule şi nivelul PIB au fost

prezentate având ca bază de comparaţie anul 1989 [59].

0

50

100

150

200

250

300

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

PIBVehicule

Fig. 6 Evoluţia indicelui PIB şi parcului de vehicule

31

Tab. 15 Evoluţia traficului zilnic mediu pe drumurile publice

Drumuri naţionale Drumuri judeţene Drumuri comunale Anul

MZA Vehicule marfă MZA Vehicule marfă MZA Vehicule marfă

1990 3077 914 998 343 610 211

1995 3767 813 1125 294 651 167

2000 3709 706 984 163 603 100

2005 4150 833 962 182 642 112

2010 5520 1040 1231 214 854 134

2015 6225 1256 1443 249 1014 158

2020 7263 1425 1607 278 1098 177

Evolutia traficului pe reteaua de drumuri publice in perioada 1990 - 2020

3077

3767 3709

4150

5520

6225

7263

998 1125 984 9621231

14431607

610 651 603 642854 1014 1098

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020

Anul

MZA

(veh

. / 2

4 or

e)

DN DJ DC Fig. 7 Evoluţia traficului mediu pe tipuri de drumuri publice

Pe categorii de drumuri naţionale evoluţia traficului în perioada 1985-2005 este

prezentată în tabelul 16 şi figura 8 din care rezultă:

- Pe drumurile naţionale europene, creştere de 96%;

- Pe drumurile naţionale principale, creştere de 65%;

- Pe drumurile naţionale secundare, scădere de 5%.

32

Tab. 16 Evoluţia traficului pe drumurile naţionale

Trafic mediu zilnic, vehicule / 24 ore in anul Categorie drum

1985 1990 1995 2000 2005

Drumuri naţionale europene 3470 4548 5925 5464 6588

Drumuri naţionale principale 2668 3716 3981 3861 3933

Drumuri naţionale secundare 1953 1667 2012 1781 1694

Total reţea drumuri naţionale 2614 3221 3857 3776 4150

Evolutia traficului pe reteaua de drumuri nationale pe categorii de drumuri

3470

4548

59255464

6588

2668

37163981 3861 3933

19531667

20121781 1694

1985 1990 1995 2000 2005*

Veh.

/ 24

ore

Drumuri nationale europene Drumuri nationale principale Drumuri nationale secundare

Fig. 8 Evoluţia traficului pe categorii de drumuri naţionale

În cadrul reţelei de drumuri naţionale evoluţia traficului greu pe întreaga perioadă

1985-2005 a fost diferită în funcţie de categoria drumurilor (tabelul 17) [61].

Tab. 17 Traficul greu pe tipuri de drumuri

Traficul mediu zilnic, vehicule grele / 24 ore in anul Categorie drum 1985 1990 1995 2000 2005

Drumuri naţionale 827 850 799 698 917 Drumuri judeţene 307 299 266 152 157 Drumuri comunale 192 182 145 88 93

33

Evolutia traficului 1985 - 2005Vehicule grele

827 850799

698

917

307 299266

152 157192 182

14588 93

1985 1990 1995 2000 2005

Veh

. / 2

4 or

e

Drumuri nationale Drumuri judetene Drumuri comunale Fig. 9 Evoluţia traficului greu pe reţeaua de drumuri publice

În timp a avut loc şi o creştere a siguranţei circulaţiei, prin înlocuirea parcului de

autovehicule cu altele mai noi, mai sigure [59].

Tab. 18 Accidetele grave produse pe drumurile publice Anul 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Accidente 9.708 8.948 8.181 8.791 9.381 9.119 8.931 8.801 8.457 7.846 7.555 7.244 7.047 6.654 6.860 7.226Morţi 3.782 3.078 2.816 2.826 2.877 2.863 2.845 2.863 2.778 2.505 2.499 2.461 2.398 2.235 2.418 2.641

Raniţi grav 6.137 7.789 6.96 8.302 8.198 7.698 7.504 7.451 7.221 6.594 6.315 5.963 5.777 5.532 5.594 5.862

0

2

4

6

8

10

12

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

ACCIDENTE (mii) MORTI (mii) RANITI GRAV (mii) Fig. 10 Dinamica accidentelor grave produse

Pentru proiecte viitoare trebuie considerat traficul de perspectivă, de aceea se

prezintă traficul prognozat pe categorii de drum, şi separat pentru drumurile naţionale

[61].

34

Tab. 19 Predicţia traficului pe perioada 2005-2020

Traficul mediu zilnic pe categorii de drumuri, vehicule / 24 ore Drumuri naţionale Drumuri judeţene Drumuri comunale

Varianta Varianta Varianta Anul

min. medie max. min. medie max. min. medie max. 2005 4150 4150 4150 962 962 962 642 642 642 2010 5271 5520 5437 1049 1231 1279 700 854 790 2015 6017 6225 6391 1222 1443 1443 815 1014 937 2020 6807 7263 7346 1395 1607 1607 931 1098 1040

Prognoza traficului rutier in varianta medie de evolutie

4150

5520

6225

7263

962 1231 1443 1607

642 854 1014 1098

2005 2010 2015 2020

Drumuri nationale Drumuri judetene Drumuri comunale Fig. 11 Prognoza traficului rutier pe reţeaua de drumuri publice

Tab. 20 Prognoza evoluţiei traficului pe drumurile naţionale

Traficul mediu zilnic pe categorii de drumuri, vehicule / 24 ore Drumuri naţionale

europene Drumuri naţionale

principale Drumuri naţionale

secundare Varianta Varianta Varianta

Anul

min. medie max. min. medie max. min. medie max. 2005 6588 6588 6588 3933 3933 3933 1694 1694 1694 2010 8235 8103 8345 4916 5073 5231 1999 2118 2084 2015 9882 9618 10102 5900 6175 6214 2304 2541 2473 2020 11002 11134 11419 6568 7040 7193 2626 2829 2863

Prognoza traficului rutier pe categorii de drumuri in varianta medie de evolutie

6588

8103

9618

11134

3933

5073

61757040

16942118 2541 2829

2005 2010 2015 2020


Fig. 12 Prognoza traficului rutier pe categorii de drumuri naţionale

35

Tab. 21 Prognoza traficului greu

Traficul mediu zilnic, vehicule grele / 24 ore in anul Categorie drum 2000 2005 2010 2015 2020

Drumuri naţionale 698 917 1117 1345 1527 Drumuri judeţene 152 157 185 214 244 Drumuri comunale 88 93 110 127 144

Prognoza de evolutie a traficului greu

698

917

1117

1345

1527

152 157 185 214 244

88 93 110 127 144

2000 2005 2010 2015 2020

Veh

. / 2

4 or

e

Drumuri nationale Drumuri judetene Drumuri comunale

Fig. 13 Prognoza traficului greu pe reţeaua de drumuri publice

Tab. 22 Traficul greu pe categorii de drumuri naţionale

Traficul mediu zilnic anual de vehicule grele, vehicule / 24 ore in anul Categorie drum

2005 2010 2015 2020 2025

Drumuri naţionale europene 6588 8408 10083 11549 15402

Drumuri naţionale principale 3933 4299 5142 6327 7761

Drumuri naţionale secundare 1694 1759 2043 2483 3008

Prognoza traficului greu pe reteaua de drumuri nationale

6588

8408

10083

11549

15402

7761

6327

514242993933

30082483204317591694

2005 2010 2015 2020 2025

Veh

. / 2

4 or

e


Fig. 14 Prognoza traficului greu pe categorii de drumuri naţionale

36

2 Structuri rutiere nerigide. Consideraţii generale

2.1 Caracteristicile materialelor pentru structuri rutiere nerigide

2.1.1 Caracteristicile materialelor pietroase

Agregatele naturale sunt materiale de origine minerală care provin din sfărâmarea

naturală sau artificială a rocilor. În vederea folosirii lor în tehnica rutieră, agregatele

naturale se vor supune încercărilor de laborator conform tabelelor urmatoare:

Tab. 23 Verificări impuse pentru agregatele naturale Caracteristica Nisip Pietriş Balast Natura petrografică şi mineralogică da da da Conţinutul de fracţiuni sub 0,02 mm da - da Granulozitate da1) da1) da1) Coeficient de neuniformitate da - da Condiţia de filtru invers da1) - - Conţinut de impurităţi Corpuri străine Humus Mica liberă Cărbune Sulfaţi

da1)

da da da da

da1)

- - - -

- - - - -

Conţinut de fracţiuni sub 0,63 mm - da - Părţi levigabile da1) da1) Echivalent de nisip da1) - da1) Coeficient de permeabilitate da - da Înalţime capilară - - da Forma granulelor Valori medii b/a şi c/a Conţinut de granule plate şi aciculare

- -

da

da1)

- -

Grad de spargere - da2) da2)

Indice de concasaj - - da2)

Rezistenţa la strivire a agregatelor în stare saturată - da -

Rezistenţa la îngheţ dezgheţ - da - Uzura cu maşina Los Angeles - da3) -

Note: 1) verificări de lot; 2) verificări de lot care se efectuează numai dacă agregatele naturale sunt obţinute prin concasare; 3) inclusiv Micro Deval

37

Tab. 24 Încercări impuse materialului pietros

Caracteristica Piatră Brută Piatră spartă Cribluri Nisip de

concasaj Piatră

fasonată Natura şi caracteristicile petrografice şi mineralogice Da Da Da Da Da

Densitatea Da Da Da - Da Densitatea aparentă Da Da Da - Da Compactitatea - - - - Da Porozitatea - - - - Da Porozitatea aparentă la presiune normală Da Da Da - Da Absorbţia de apă Da Da Da - Da Densitatea în grămadă - Da Da Da - Volum de goluri - Da Da Da - Rezistenţa la compresiune în stare uscată, după saturare cu apă la presiune normală şi după 25 cicluri de îngheţ-dezgheţ

- - - - Da

Coeficientul de înmuiere după saturarea cu apă la presiune normală şi 25 cicluri de îngheţ-dezgheţ

- - - - Da

Rezistenţa la şoc mecanic - - - - Da Uzura prin frecare în stare uscată cu nisip normal monogranular - - - - Da

Rezistenţa la sfărîmare prin compresiune în stare saturată - Da - - -

Rezistenţa la sfărâmare prin şoc - Da - - - Uzura cu maşina tip Los Angeles - Da Da - - Coeficient de calitate - Da - - - Rezistenţa la îngheţ-dezgheţ - Da Da - - Forma pietrei brute Da - - - - Aspectul pietrei prelucrate - - - - Da Dimensiuni Da - - - Da Granulozitate - Da Da Da - Conţinut de impurităţi Corpuri străine Conţinut de fracţiuni sub 0,09 mm Argilă

- - -

Da

Da1)

-

Da Da Da

- - -

- - -

Forma granulelor Valori medii b/a şi c/a Coeficient de formă

- -

Da

Da1)

-

Da

- -

- -

Coeficient de activitate - - - Da - 1) numai în cazul utilizării pietrei sparte sort 25-40 la prepararea betoanelor de ciment rutier

2.1.2 Caracteristicile lianţilor bituminoşi

Lianţii bituminoşi utilizaţi la lucrările de drumuri includ bitumul ca atare şi

produsele derivate ale acestuia cum sunt: emulsiile bituminoase, bitumurile tăiate şi

bitumurile fluxate.

38

Încercările care se efectuează asupra bitumului sunt:

- încercări curente:

- în legătură cu consistenţa:

- determinarea penetraţiei;

- determinarea vâscozităţii;

- în legătură cu plasticitatea:

- determinarea punctului de înmuiere;

- determinarea punctului de picurare Ubbelohde;

- determinarea punctului de rupere Frass;

- determinarea ductilităţii

- în legătură cu adezivitatea:

- determinarea adezivităţii;

- în legătură cu rezistenţa la îmbătrânire în timpul preparării mixturilor

asfaltice şi în timpul exploatării:

- determinarea pierderii de masă prin încălzire – metoda

standardizată;

- determinarea stabilităţii în strat subţire a bitumului prin

metodele TFOT şi RTFOT;

- determinarea îmbătrânirii accelerate – metoda PAV;

- în legatură cu compoziţia chimică a bitumului:

- determinarea compoziţiei chimice a bitumului rutier pe patru

fracţiuni;

2.1.2.1 METODE SHRP PENTRU CARACTERIZAREA BITUMURILOR

SHRP - Programul strategic de cercetări rutiere (Strategic Highway Research

Program) este un program de lungă durată care a fost iniţiat de Statele Unite. El a fost

extins în Canada şi apoi în alte ţări doritoare. Cercetările din cadrul programului SHRP

au arătat că determinările clasice nu sunt suficiente pentru a justifica comportarea

mixturilor asfaltice în exploatare demonstrând necesitatea unor noi metode de încercare.

39

Metoda de determinare a proprietăţilor reologice cu Reometrul cu forfecare

dinamică (Rheometer Dynamic Shear – DSR)

Determinarea modulului dinamic de forfecare (G*) şi a unghiului fazei (δ) ale

unui liant bituminos, amplasat între două plăci paralele, supus unei încercări dinamice

(oscilaţii) de forfecare, în anumite condiţii de temperatură şi frecvenţă.

Parametrii determinaţi servesc la:

• evaluarea rezistenţei la deformaţii permanente: modulul complex G* şi

unghiul fazei δ sunt măsuraţi la temperatura maximă (Tmax) a

îmbracăminţii bituminoase. Conform specificaţiilor SHRP valoarea G*/sin

δ trebuie să fie mai mare de 2 kPa;

• evaluarea rezistenţei la oboseală: modulul complex G* şi unghiul fazei δ

sunt măsuraţi la temperatura Tint a îmbracăminţii bituminoase. Conform

specificaţiilor SHRP valoarea G*sinδ trebuie să fie mai mică de 30 MPa.

În programul SHRP valorile G* sunt folosite pentru a determina susceptibilitatea

lianţilor bituminoşi la deformaţii permanente la temperaturi negative şi pozitive şi la

oboseală.

Modulul complex de forfecare G* este calculat folosind valorile absolute ale

efortului şi deformaţiei. În funcţie de temperatura şi frecvenţa de încercare, deformaţia va

fi defazată în urmă faţă de efort cu unghiul fazei δ. Unghiul fazei δ va avea o valoare

mare în domeniul de comportare plastică a liantului şi o valoare mică în domeniul elastic.

Se notează:

- forţa oscilatorie de forfecare: T;

- deviaţia unghiulară: θ;

- frecvenţa: ω = 1,6 Hz;

- unghiul fazei: δ;

- efortul de forfecare: τ = rT

π2 ;

- deformaţia: σ = h

r×θ

40

Fig. 15 Determinarea proprietăţilor reologice cu reometrul cu forfecare dinamică

Metoda de determinare a rezistenţei la fisurare din încovoiere cu Reometru cu

grindă încovoietoare (Bending Beam Rheometer – BBR)

Măsurarea modulului de rigiditate al bitumului la temperaturi scăzute în scopul

evaluării rezistenţei la fisurare la temperaturi negative a îmbrăcăminţilor bituminoase.

Aparatul este special construit pentru a efectua măsurarea la temperaturi scăzute,

la care modulul de rezistenţă are valori cuprinse între 30 MPa şi 3GPa. Aceste valori ale

modulului se întâlnesc curent la temperaturi sub 0°C pentru majoritatea lianţilor

bituminoşi.

Încercarea constă în aplicarea unei sarcini constante în mijlocul unei epruvete

prismatice timp de 240 sec, perioada în care se măsoară deflexiunea în centrul epruvetei.

Sunt calculate:

- deformaţia maximă ε=6δh/L2;

- efortul maxim δ= 3PL/2bh2;

- modulul de rigiditate S = PL3/4bh3δ;

41

unde : L; b şi h sunt dimensiunile epruvetei, în mm;

P – sarcina constantă, N.

De asemenea, se determină panta m a curbei de variaţie a modulului de rigiditate

în funcţie de timp obţinută prin încercări şi măsurări în intervalul de timp între 8 şi 240

sec.

Modulul de rigiditate (S) şi m, determinate la 60 sec. constitue criteriile de

exigenţă pentru lianţii bituminoşi prevăzute în specificaţiile SHRP.

Fig. 16 Determinarea rezistenţei la fisurare din încovoiere cu Reometru cu grindă încovoietoare

Metode de determinare a rezistenţei la întindere directă cu aparatul de

întindere directă (Direct Tensil – DT)

Măsurarea deformaţiei (alungire) şi a efortului rezultat din încercarea la întindere

directă a lianţilor bituminoşi la temperaturi scăzute, în scopul evaluării rezistenţei la

fisurare la temperaturi negative a îmbrăcăminţilor bituminoase.

Deformaţia la rupere reprezintă alungirea maximă la care poate fi supus liantul

fără a fisura. Această caracteristică este un criteriu de performanţă la temperaturi scăzute

prevăzută de specificaţiile SHRP.

Epruveta de bitum, de formă specială, este supusă la întindere maximă cu o viteză

de 1 mm/min., în anumite condiţii de temperatură, până la rupere sau până la o

deformaţie superioară cu 10 %.

42

Fig. 17 Determinarea rezistenţei la întindere directă cu aparatul de întindere directă

Proba de bitum este supusă în prealabil încercarilor RTFOT şi PAV. Aparatul este

astfel construit pentru a efectua încercări la temperaturi cuprinse în limitele – 40… + 25°

C. Încercarea nu este aplicabilă la temperaturi la care ruperea se produce datorită

ductilităţii.

Metoda de determinare a îmbătrînirii accelerate a bitumurilor cu aparatul

de îmbătrânire sub presiune (Pressurized Aging Vessel – PAV)

Simularea îmbătrânirii lianţilor bituminoşi (modificarea proprietăţilor bitumurilor

datorită durificării acestora), sub efectul temperaturii şi aerului, în timpul exploatării

îmbrăcăminţilor bituminoase, pe o perioadă de 5…..10 ani. Metoda se aplică bitumurilor

şi bitumurilor modificate.

Bitumul rezultat din încercarea de determinare a efectului combinat al căldurii şi

aerului asupra unui film subţire şi mobil de liant bituminos (metoda RTFOT), introdus în

capsule TFOT, în pelicula subţire de cca 3.2 mm, este supus, într-un aparat special de

îmbătrânire accelerată, efectului combinat al temperaturii (90…..110°C) şi a unui curent

de aer cu presiunea de 2.0 MPa, timp de 20 ore.

După efectuarea încercării PAV se determina :

- modulul de forfecare dinamică GX sin δ, din încercarea cu reometrul de

forfecare dinamică;

43

- modulul de rigiditate S şi coeficientul m, din încercarea cu reometrul cu

grindă încovoietoare;

- deformaţia la rupere, din încercarea cu aparatul de întindere directă.

Aceste determinări efectuate după încercarea PAV, permit evaluarea rezistenţei la

fisurare termică şi a rezistenţei la oboseală a lianţilor bituminoşi.

Fig. 18 Determinarea îmbătrînirii accelerate a bitumurilor cu aparatul de îmbătrânire sub

presiune

2.1.3 Caracteristici ale betoanelor bituminoase

Determinarea stabilitaţii cu aparatul Marshall

Scopul încercării este de a stabili compoziţia optimă a mixturilor asfaltice, care

urmează să fie fabricate şi de a controla stabilitatea mixturilor asfaltice produse în fabrici

fixe sau mobile.

Principiul încercării constă în determinarea forţei de rupere pentru o epruvetă

cilindrică supusă unei încărcări de compresiune aplicată pe generatoare. Compresiunea se

exercită la 60°C.

Se numeşte stabilitate Marshall, sarcina exprimată în kN, atinsă în momentul când

se produce ruperea epruvetei. Se numeşte indice de curgere, deformaţia atinsă în

momentul ruperii şi se exprimă în mm. Determinarea stabilităţii Marshall se efectuează

pe epruvete cilindrice tip Marshall.

44

Fig. 19 Determinarea stabilităţii cu aparatul Marshall

Pentru determinarea stabilităţii şi a indicelui de curgere, se aleg epruvetele

nefolosite pentru absorbţia de apa. Epruvetele, a căror înălţime este cunoscută, se menţin

în prealabil 30...40 min. în apă la 60 ± 1° C. În cazul epruvetelor prelevate direct din

îmbrăcămintea bituminoasă, durata de menţinere a temperaturii de 60° C este de două

ore.Forma de încercare, care trebuie să aibă temperatura mediului ambiant, se curăţă cu

grijă şi tijele de ghidare se ung cu ulei, astfel încât capul superior de încercare să lunece

uşor.

Încercarea de ornieraj (Wheel Tracking)

Această încercare se aplică mixturilor ale căror sorturi granulometrice nominale

nu depăşesc 32 mm.

Aceste proceduri pot fi efectuate pe epruvete care au fost confecţionate în

laborator sau prelevate pe un drum; epruvetele sunt plasate într-un tipar, suprafaţa lor

depăşind suprafaţa superioară tiparului.

Comportamentul la deformaţii al materialelor bituminoase este evaluat prin

adâncimea făgaşului care se formează la treceri repetate ale unei încărcări rulante, la

temperatură constantă.

45

Fig. 20 Deformarea carotei

Girocompactorul

Nivelul 1 de proiectare a mixturilor asfaltice necesită compactarea probelor cu

girocompactorul. Metoda de compactare giratorie este considerată a fi cea mai bună

metodă de producere a probelor turnate care sunt reprezentative pentru materialul

aşternut şi compactat. În timp ce se aplică un efort vertical de compactare, o acţiune

giratorie generează eforturi de forfecare orizontale în material, simulând acţiunea unui

cilindru compresor.

Compactarea giratorie poate fi folosită pentru:

- producerea probelor pentru încercări;

- determinarea densităţii reale atinse a mixturii de pe drum;

Nr.

înregistrare

(n)

Timp

(min.)

Adîncimea făgaşului

∆r (mm)

1 5 0,6

2 10 0,8

3 15 0,9

4 20 1,0

5 25 1,1

6 30 1,2

7 35 1,2

8 40 1,2

9 45 1,3

46

- evaluarea compactării mixturii.

Caracteristicile girocompactorului sunt următoarele:

- unghiul de giraţie de 1,25 ±0,02 grade;

- viteza de 30 rotaţii/minut;

- presiunea verticală în timpul giraţiei de 600kPa;

- capacitatea de a produce probe 150x150 mm.

Fig. 21 Girocompactorul

2.2 Dimensionarea structurilor rutiere nerigide

2.2.1 Metoda de dimensionare a straturilor stabilizate cu lianţi

2.2.1.1 Generalităţi

Instrucţiunile de dimensionare a ranforsărilor se pot aplica când au fost efectuate

anterior studii care să permită evaluarea stării tehnice a drumului care urmează să fie

ranforsat, din care să rezulte următoarele date:

- modul de alcătuire al structurii rutiere (natura şi grosimea straturilor

componente);

- caracteristicile geotehnice ale pământului de fundaţie;

47

- condiţii hidrologice ale complexului rutier (modul de asigurare a scurgerii

apelor de suprafaţă, dispozitivele de drenare, nivelul pânzei freatice);

- lucrările de intreţinere şi anul în care au fost efectuate;

- starea de degradare a imbracăminţii bituminoase prin examinarea vizuală a

defecţiunilor existente;

- deformabilitatea sub sarcină a complexului rutier (deformaţia elastică

caracteristică determinată prin masurări cu deflectograful Lacroix sau cu

deflectometrul cu pârghie).

Valorile orientative ale deformaţiei elastice caracteristice care impun necesitatea

ranforsării sistemului rutier sunt date în tabelul 26.

Tab. 25 Deformaţii elastice caracteristice limită

Clasa de trafic Dc(mm x 10-2) Uşor 150

Mediu 100 Greu 70

Clasa de trafic se stabileşte în funcţie de intensitatea traficului de calcul exprimată

în vehicule etalon (A13 în acea perioadă)/zi la sfârşitul perioadei de perspectivă (de

obicei 15 ani).

2.2.1.2 Principii de dimensionare

Dimensionarea stratului de bază din agregate naturale stabilizate cu lianţi

puzzolanici se bazează pe urmatoarele criterii:

- efortul vertical admisibil la nivelul pământului de fundaţie;

- efortul unitar de întindere admisibil din stratul de bază din agregate naturale

stabilizate cu lianţi puzzolanici; la baza straturilor de bază asfaltice se

determină deformaţia radială de întindere din încovoiere.

În urma dimensionării se determină grosimea necesară a stratului de bază

stabilizat cu lianţi puzzolanici, astfel încât valoarea efortului vertical la nivelul

48

pământului de fundaţie să fie mai mică decât cea admisibilă, iar comportarea la oboseală

a stratului stabilizat cu lianţi puzzolanici să fie corespunzătoare pentru toată durata de

serviciu a acestuia.

Etapele de calcul sunt următoarele:

- stabilirea traficului de calcul;

- analiza structurii rutiere ranforsate la solicitare;

- analiza comportării sub trafic a structurii rutiere ranforsate;

- analiza comportării la acţiunea îngheţ-dezgheţului a structurii rutiere

ranforsate.

2.2.1.3 Stabilirea traficului de calcul

La dimensionare se ia în calcul volumul de trafic de calcul definit drept numărul

total de solicitări ale vehiculului etalon cu sarcina pe osia din spate de 100 kN pe banda

de circulaţie cea mai solicitată, echivalent vehiculelor care vor circula pe drumul

ranforsat pe perioada de perspectivă (recomandată de 15 ani pentru autostrăzi, drumuri

expres şi europene şi de 10 ani pentru celelalte drumuri naţionale).

Volumul de trafic de calcul se stabileşte pe baza ultimului recensământ general de

circulaţie, luând în considerare următoarele grupe de vehicule:

- automobile de transport marfă cu sarcina utilă de 15kN – 50kN;

- automobile de transport marfă cu sarcina utilă > 50kN;

- autotractoare cu şa;

- autobuze;

- remorci la autocamioane şi tractoare.

Pentru fiecare grupă de vehicule, volumul de trafic de calcul se stabileşte cu

relaţia:

NC = T x 365 x Cmax x crt x ∑=

4

1kkn x ppk x fek (2.1)

în care:

49

T – perioada de perspectivă, în ani;

365 – numărul de zile calendaristice dintr-un an;

Cmax – coeficientul de solicitare maximă a unei fâşii = 0,65

Crt – coeficientul de repartiţie transversală pe benzi de circulaţie se

stabileşte în funcţie de numărul benzilor de circulaţie, astfel:

- drumuri cu 2 şi 3 benzi de circulaţie crt = 0,50

- drumuri cu 4 benzi de circulaţie crt = 0,45

nk – intensitatea medie zilnică anuală a vehiculelor din grupa k, conform

rezultatelor recensământului de circulaţie;

ppk – coeficientul de evoluţie a vehiculelor din grupa k corespunzător

mijlocului perioadei de perspectivă;

fek – coeficientul de echivalare al vehiculelor din grupa k în vehicule

etalon (este intabulat).

Valorile coeficientului fek sunt date în tabelul 27:

Tab. 26 Valorile coeficienţilor de echivalare pentru diferite categorii de vehicule

Categoria de vehicule fek -automobile de transport marfă cu sarcina utilă de 15kN – 50kN

0,22

- automobile de transport marfă cu sarcina utilă > 50kN

0,68

- autotractoare cu şa 0,90

- autobuze 1,00

- remorci la autocamioane şi tractoare

0,02

50

2.2.1.4 Analiza structurii rutiere ranforsate la solicitare

1) Structura rutieră existentă se caracterizează prin grosimea fiecărui strat

rutier şi prin caracteristicile de deformabilitate ale materialelor din straturile rutiere şi ale

pământului de fundaţie (modulul de elasticitate dinamic, E, şi coeficientul lui Poisson, ν).

a) Modul de alcătuire a structurii rutiere existente se stabileşte din

documentaţia de proiectare şi pe bază de sondaje (minim 3/km pe zona

care va fi ranforsată, în zone caracterizate prin valori măsurate ale

deflexiunii apropiate de deflexiunea caracteristică).

În calcule se adoptă grosimile medii ale straturilor rutiere pe sectoare omogene de

drum în funcţie de:

- alcătuirea structurii rutiere;

- tipul pământului de fundaţie;

- tipul climatic şi regimul hidrologic al complexului rutier.

b) Valorile de calcul ale modulului de elasticitate dinamic şi ale

coeficientului Poisson pentru materialele din straturile de bază şi de

fundaţie existente se găsesc intabulate.

c) Valorile de calcul ale modulului de elasticitate dinamic al mixturilor

asfaltice din straturile bituminoase existente sunt de 10000 daN/cm2,

iar cea a coeficientului Poisson de 0,35.

2) Pentru stratul de baza din agregate naturale stabilizate cu lianţi puzzolanici se

aleg grosimile de 18 cm, 20 cm şi 25 cm pentru situaţia Nc ≤ 106 şi de 20 cm

şi 25 cm în cazul în care Nc > 106. Valorile de calcul ale caracteristicilor de

deformabilitate (E, ν) sunt intabulate.

3) Îmbrăcămintea bituminoasă este caracterizată de valorile modulului de

elasticitate dinamic intabulat corespunzător celor trei perioade ale anului:

iarna, primavara-toamna şi vara, în funcţie de tipul mixturii asfaltice şi de

tipul climatic. Valoarea coeficientului Poisson este de 0,35.

Analiza structurii rutiere la solicitare necesită calculul cu programul CHEV 5L a

următoarelor componente ale deformaţiei:

51

- deformaţia specifică radială de întindere de la baza straturilor bituminoase

(εr);

Calculele se realizează în punctul: r = 0

z1 = ∑=

n

iimah

1

(2.2)

în care:

hima = grosimea fiecărui strat bituminos existent şi a straturilor de ranforsare (cm)

- deformaţia specifică verticală de compresiune, la nivelul patului drumului (εz)

Calculele se efectuează în punctul pentru care: r = 0

z2 = H + hSR (2.3)

unde:

H = grosimea totală a structurii rutiere (cm)

hSR = grosimea totală a straturilor bituminoase de ranforsare (cm)

În cazul în care structura rutieră ranforsată are în alcatuire mai mult de 4 straturi

(fără pământul de fundaţie), complexul de 2 sau 3 straturi de bază sau de fundaţie din

agregate naturale stabilizate cu lianţi puzzolanici ale structurii rutiere existente

caracterizate prin valori diferite ale modulului de elasticitate dinamic va fi caracterizat

prin grosimea totală a acestor straturi:

h = ∑ ih (2.4)

şi se ia în calcul un modul de elasticitate dinamic mediu ponderat calculat cu relaţia:

Em = ( )

∑∑

i

ii

hxhE 3/1

3 (2.5)

52

în care hi şi Ei reprezintă valorile grosimii şi ale modulului de elasticitate dinamic

al fiecărui strat rutier luat în considerare.

2.2.1.5 Analiza comportării sub trafic a structurii rutiere ranforsate

1) În urma acestei analize se stabileşte grosimea straturilor de bază din agregate

naturale stabilizate cu lianţi puzzolanici.

2) Criteriul tensiunii verticale admisibile la nivelul pământului de fundaţie

este definit prin următoarea condiţie care trebuie îndeplinită:

σz ≤ σzadm (2.6)

în care:

σz – tensiunea verticală la nivelul pământului, în N/mm2;

σzadm – tensiunea verticală admisibilă la nivelul pământului de fundaţie, în

N/mm2, care se calculează cu relaţia:

σzadm = cN

Elog7,01

006,0+

(2.7)

în care:

E - valoarea modulului de elasticitate dinamic al pământului de fundaţie, N/mm2

Nc – traficul de calcul pentru întreaga perioadă de perspectivă

Formula este valabilă în cazul stratului de bază stabilizat cu lianţi puzzolanici şi a

tratamentului bituminos de suprafaţă dublu întărit.

În cazul stratului de bază stabilizat şi al îmbrăcăminţii bituminoase formula

devine:

σzadm = cN

E45,0log7,01

006,0+

(2.8)

53

Valorile efortului unitar de compresiune admisibil se compară cu:

- valorile calculate ale efortului unitar vertical la nivelul pământului de fundaţie

în cazul soluţiei de ranforsare cu strat de bază şi tratament bituminos de

suprafaţă;

- valorile efortului unitar vertical la nivelul pământului de fundaţie calculat

pentru perioada de vara (pentru valoarea minimă a modulului de elasticitate

dinamic al îmbrăcăminţii bituminoase) în cazul soluţiei de ranforsare cu strat

de bază şi îmbrăcăminte bituminoasă.

3) Grosimea stratului de bază se compară cu grosimea minimă necesară în

funcţie de trafic, astfel:

Nc ≤ 106 - hst = 18cm

Nc > 106 - hst = 20cm

şi se adoptă cea mai mare valoare a grosimii necesare.

4) Se verifică dacă este satisfăcut criteriul efortului unitar de întindere admisibil

din stratul de bază din agregate naturale stabilizate.

Stratul de bază este corect dimensionat dacă se respectă urmatoarele condiţii în

funcţie de soluţia de ranforsare adoptată:

- pentru strat de bază stabilizat şi tratament bituminos de suprafaţă dublu:

IDOst = 95,00

≤t

rst

Rcσ (2.9)

în care:

IDOst – indicele de degradare prin oboseală al stratului stabilizat

σrst – tensiunea radială maximă de la baza stratului stabilizat, daN/cm2

σ - coeficientul de oboseală al materialului din strat în funcţie de traficul de calcul

54

Rt – rezistenţa la întindere a agregatelor naturale stabilizate cu lianţi puzzolanici,

daN/cm2

- pentru strat de bază stabilizat şi îmbrăcăminte bituminoasă:

IDOst = ( )

95,045,033,022,0

0

≤++

t

rstvrstptrsti

Rcσσσ

(2.10)

unde:

σrsti, σrstpt, σrstv – tensiune radială maximă de întindere de la baza stratului

stabilizat, în daN/cm2, corespunzătoare grosimii acestuia şi perioadelor de calcul iarna,

primăvară-toamnă, vara.

5) Se va adopta grosimea care satisface condiţia verificării la oboseală.

6) Pentru unele alcătuiri uzuale ale sistemului rutier existent, grosimea stratului

de bază din agregate naturale stabilizate cu lianţi puzzolanici se pot stabili cu

ajutorul unor tabele în funcţie de clasa de trafic de dimensionare şi de modulul

de elasticitate dinamic al pământului de fundaţie şi/sau deformaţia elastică

caracteristică a complexului rutier pe drumul existent.

7) În cazul sectoarelor de drum caracterizate prin degradări ale sistemului

provocate de fenomenul de îngheţ-dezgheţ şi prin pământuri sensibile la

îngheţ, se va verifica structura rutieră ranforsată pentru asigurarea unei bune

comportări a acestora la acţiunea îngheţ-dezgheţului.

2.2.2 Metoda deflexiunii admisibile

Această metodă se bazează pe criteriul deformaţiei elastice admisibile la suprafaţa

îmbrăcăminţii. Deformaţia elastică admisibilă se stabileşte în funcţie de intensitatea

traficului, exprimat în vehicule de calcul.

Intensitatea medie zilnică a traficului de perspectivă, pentru banda proiectată se

determină pentru o perioadă de calcul corespunzătoare clasei de trafic şi tipul de

55

îmbrăcăminte şi se exprimă în vehicule etalon (vehicul etalon era considerat vehiculul

R10 în anii ’80).

Valorile deflexiunii admisibile sunt intabulate în funcţie de clasa de trafic,

numărul de vehicule etalon şi perioada de calcul, avându-se în vedere sistemele rutiere

executate pe pământuri coezive.

Aceste deflexiuni vor fi reduse cu 20-40% în cazul pământurilor necoezive.

Condiţia de dimensionare impusă este ca modulul de elasticitate echivalent al

sistemului rutier proiectat să fie mai mare decât modulul de elasticitate echivalent

necesar:

Eech ef ≥ Enec (2.11)

Caracteristicile capacităţii portante a materialelor şi pământului de fundaţie,

exprimate prin modulul de elasticitate sunt intabulate.

Valoarea modulului de elasticitate pentru mixturi bituminoase este

corespunzătoare unei temperaturi de 5°C, iar pentru pământuri depinde de umiditatea

relativă de calcul.

Modulul de elasticitate necesar se obţine în funcţie de deformaţia elastică

admisibilă δmin a sistemului rutier sub încărcările de calcul şi de caracteristicile

vehiculului etalon: presiunea de contact p şi diametrul suprafeţei de contact D:

Enec = minδ

pD (2.12)

Modulul de elasticitate al complexului rutier se stabileşte cu ajutorul unei

nomograme care se bazează pe schema de calcul a unui sistem elastic bistrat.

Sistemul bistrat este alcătuit din:

• un strat superior echivalent, de grosimea H a sistemului rutier şi cu un modul

de elasticitate mediu Em;

• un strat inferior corespunzător semispaţiului, cu modulul de elasticitate E0.

56

Modulul de elasticitate mediu se determină cu relaţia:

Em = H

hEhhE ii

i

ii ∑∑∑ = (2.13)

Unde hi, Ei reprezintă grosimile, respectiv modulele de elasticitate ale straturilor

componente.

Procedeul de calcul este cel al aproximaţiilor succesive:

• se adoptă un sistem rutier cu o alcătuire raţională;

• se verifică condiţia de dimensionare;

• dacă nu se verifică, se modifică dimensiunile unor straturi componente şi

se repetă verificarea.

57

3 Degradarea şi starea tehnică a îmbrăcăminţilor bituminoase

Infrastructura transporturilor trebuie să asigure permanent fluxul de persoane,

bunuri şi servicii între diferite arii, regiuni şi ţări. Nivelul de performanţă a infrastructurii

trebuie să fie suficient de ridicat pentru a asigura calitatea călătoriei şi transportului.

Perturbarea traficului cauzată de degradare, accidente etc. produce disconfort, costuri

suplimentare şi pierdere de timp. Uneori se pot produce pierderi de vieţi omeneşti.

Solicitările traficului, oboseala şi îmbătrânirea materialelor, proiectarea

necorespunzătoare, acţiunea mediului şi alte acţiuni neprevăzute pot produce modificarea

sistemului rutier şi pierderea proprietăţilor necesare menţinerii unui trafic continuu şi

sigur. Pentru a putea lua măsuri adecvate de prevenire şi înlăturare a stării precare a

drumurilor trebuie cunoscute, studiate şi înţelese degradările şi defectele care pot apare

pentru fiecare tip de îmbrăcăminte. Funcţie de acestea se pot lua în calcul acţiuni

specifice de întreţinere, reparare, reabilitare sau modernizare a îmbrăcămintei şi

sistemului rutier.

3.1 Defecte şi degradări ale îmbrăcămintei bituminoase

3.1.1 Identificarea şi clasificarea defectelor

Pricipalele defecţiuni care determină starea tehnică a drumurilor sunt după cum

urmează şi pot fi clasificate după efectele pe care le produc asupra îmbrăcămintei:

- Defecte care afectează rugozitate / rezistenţa la lunecare (HS, SRT)

o suprafaţă şlefuită

o suprafaţă exudată

58

o suprafaţă şiroită

o suprafaţă poroasă

o suprafaţă cu ciupituri

- Defecte care influenţează uniformitatea (IRI)

o pelada

o văluriri şi refulări

o suprafaţă încreţită

o praguri

o gropi

o făgaşe

o tasări locale

- defecte care indică pierderea capacităţii portante (deflexiune)

o rupturi de margine

o fisuri şi crăpături

o faianţare

o făgaşe

o gropi

o degradări povocate de îngheţ-dezgheţ

o tasări locale.

3.1.1.1 Suprafaţă şlefuita

Suprafaţa şlefuită se prezintă lucioasă, fără nici un fel de asperităţi, de culoare mai

deschisă. Suprafeţele şlefuite apar mai frecvent în curbe, la intersecţii şi în general în

locurile unde conducătorul auto este obligat să accelereze sau să decelereze. Ele

favorizează deraparea autovehiculelor.

Fig. 22 Îmbrăcăminte cu suprafaţa şlefuită

59

Cauzele apariţiei suprafeţelor şlefuite pot fi:

- durata de exploatare îndelungată a îmbrăcămintei;

- îmbrăcăminte bituminoasă realizată din mixturi asfaltice cu conţinut ridicat de

fracţiuni fine;

- utilizarea unor agregate naturale cu rezistenţă redusă la şlefuire, pentru

prepararea mixturilor asfaltice;

- trafic intens.

3.1.1.2 Suprafaţă exudata

Suprafaţa exudată se caracterizează printr-un exces de bitum, are culoarea neagră

lucioasă, aderând la pneurile autovehiculelor. Suprafaţa cu exces de bitum este deosebit

de periculoasă prin faptul că favorizează deraparea.

Cauzele apariţiei bitumului la suprafaţa îmbrăcămintei pot fi:

- utilizarea bitumului în exces în stratul de uzură, în tratamente sau pentru

amorsare;

- folosirea unui bitum cu vâscozitate redusă;

- temperatura ridicată a mediului ambiant;

- circulaţie intensă;

- compactarea insuficientă la punerea în operă;

Fig. 23 Suprafaţă exudată

60

3.1.1.3 Suprafaţă şiroită

Suprafaţa şiroită apare în cazul tratamentelor bituminoase şi se prezintă ca o

suprafaţă vărgată, cu fâşii longitudinale de câţiva centimetri lăţime pe care nu există

tratament bituminos, alternând cu suprafeţe pe care tratamentul se prezintă bine. Aceasta

are un aspect inestetic, însă nu jenează în mod deosebit participanţii la circulaţie.

Apariţia suprafeţelor şiroite este cauzată de stropirea neuniformă a liantului pe

suprafaţa părţii carosabile la executarea tratamentelor bituminoase, datorită înfundării

unor duze de la autostropitor sau nereglării corespunzătoare a înălţimii rampei de

stropire. Suprafeţele aferente unor duze înfundate rămân fără liant şi în consecinţă

criblura nu aderă pe aceste suprafeţe.

Fig. 24 Suprafaţă şiroită

3.1.1.4 Pelada

Pelada este o defecţiune care constă în desprinderea parţială a stratului de uzură

de pe stratul suport, sau dezlipirea unor suprafeţe mici din tratamentul bituminos.

Suprafaţa apare neuniformă, cu aspect de insule izolate, care jenează circulaţia rutieră.

Cauzele apariţiei fenomenului de peladă sunt legate de neacroşarea

corespunzătoare a stratului de uzură (a criblurii în cazul tratamentelor bituminoase) la

stratul suport şi pot fi:

- utilizarea unei mixturi asfaltice neomogene;

- punerea în operă a mixturii asfaltice la o temperatură scăzută (sub 100°C);

61

- aşternerea mixturii asfaltice fără crearea condiţiilor necesare de acroşare

(buciardare, amorsare);

- curăţarea necorespunzătoare a suprafeţei stratului suport;

- neamorsarea stratului suport;

- straturi de rulare de grosime insuficientă (în special la covoare executate pe

pavaje şi îmbrăcăminţi din beton de ciment);

- agregate parţial murdare utilizate la executarea tratamentelor bituminoase.

Fig. 25 Peladă

3.1.1.5 Văluriri şi refulări

Suprafaţa vălurită sau ondulată se prezintă cu denivelări în profil longitudinal, sub

forma unei table ondulate. Frecvenţa ondulărilor este de aproximativ 1 m, iar

amplitudinea acestora poate varia de la 10...15 mm la 30...40 mm.

Fig. 26 Suprafaţă vălurită

Refulările apar când îmbrăcămintea bituminoasă, devenită plastică este împinsă

lateral suprapunându-se peste îmbrăcămintea nedeteriorată sau chiar peste bordură.

62

Cauzele care provoacă apariţia văluririlor şi refulărilor pot fi:

- exces de bitum în masa mixturii asfaltice;

- bitum de consistenţă redusă;

- schelet mineral slab al mixturii asfaltice;

- temperatura ridicată a mediului ambiant;

- trafic intens cu frânări şi accelerări frecvente care generează forţe tangenţiale

mari.

3.1.1.6 Suprafaţă poroasă

Suprafaţa poroasă prezintă în general o culoare mai deschisă, după ploaie aceasta

rămânând umedă un timp îndelungat. Uneori porii se observă cu ochiul liber.

Îmbrăcăminţile bituminoase cu aspect poros prezintă un conţinut redus de bitum şi

absorbţii de apă mari, peste limitele admise.

Cauzele apariţiei suprafeţelor poroase pot fi:

- insuficienţa bitumului în mixtura asfaltică;

- granulozitatea necorespunzătoare a agregatului natural;

- compactarea insuficientă sau la temperaturi prea mici;

- neasfaltizarea suprafeţei de rulare datorită traficului redus sau datorită faptului

că execuţia s-a făcut într-o perioadă rece şi umedă sau toamna târziu;

- neefectuarea închiderii suprafeţei îmbrăcămintei bituminoase, mai ales când

execuţia s-a făcut toamna târziu.

Fig. 27 Suprafaţă poroasă

63

3.1.1.7 Suprafaţă cu ciupituri

Suprafaţa cu ciupituri prezintă o serie de gropiţe cu diametrul în jurul a 20 mm,

adâncimea lor putând atinge grosimea stratului de uzură. Ciupiturile pot să apară izolate

(2...3 pe m2) sau grupate într-un număr mare pe m2.

Cauzele apariţiei ciupiturilor pot fi:

- la îmbrăcăminţile executate cu nisip bituminos, impurităţile existente în nisipul

bituminos (bulgări mici de argilă sau calcar, resturi de cărbune, lemn etc.) care sub

efectul circulaţiei sunt sfărâmate şi eliminate;

- impurităţi în agregatele naturale;

Fig. 28 Suprafaţă cu ciupituri

- neuniformitatea agregatului natural din punct de vedere al durităţii, granulele din

roca gelivă, alterată sau moale, putând fi sfărâmate la punerea în operă prin compactare

sau sub efectul pneurilor autovehiculelor şi scoase din stratul de uzură rămânând golurile

respective;

- utilizarea la fabricarea mixturii asfaltice, pentru stratul de uzură, a unui filer cu

cocoloaşe având umiditate mare.

Ciupiturile mai pot apărea pe unele sectoare de drum în apropierea cărora se

găsesc balastiere în exploatare, fiind cauzate de pietrişul care cade din mijlocul de

transport pe partea carosabilă şi care este presat prin circulaţie în stratul de uzură lăsând

urme sub formă de gropiţe.

64

3.1.1.8 Suprafaţă încreţită

Suprafaţa încreţită se prezintă sub forma unor mici ridicături alternând cu

şănţuleţe, asemănătoare cu pielea de elefant. De regulă aceasta apare spre marginea părţii

carosabile, la îmbrăcăminţile bituminoase executate din asfalt turnat.

Cauza apariţiei suprafeţei încreţite este excesul de bitum din mixtura asfaltică şi

consistenţa redusă a acestuia.

Prevenirea apariţiei suprafeţelor încreţite se poate face prin:

- dozarea corespunzătoare a bitumului;

- utilizarea unui bitum de consistenţă corespunzatoare.

Fig. 29 Suprafaţă încreţită

3.1.1.9 Praguri (dâmburi)

Pragurile sau dâmburile sunt ridicături izolate apărute pe suprafaţa de rulare care

jenează desfăşurarea circulaţiei. De obicei acestea apar izolate şi pe o jumătate de parte

carosabilă.

Cauzele apariţiei pragurilor sunt de cele mai multe ori generate de execuţia

necorespunzătoare a unor lucrări, ca de exemplu:

- racordări greşite la rosturile de lucru;

- manevrarea greşită a lamei repartizatorului de mixtură asfaltică;

- transmiterea pragului existent din stratul suport care nu a fost corectat în

prealabil;

- compactarea;

65

- aşternerea neuniformă a criblurii la execuţia tratamentelor bituminoase;

- plombări cu grosimea prea mare, care depăşesc nivelul suprafeţei existente;

- umplerea în exces a eventualelor şanţuri săpate pentru pozarea unor conducte

etc.

3.1.1.10 Rupturi de margine

Rupturile de margine sunt defecţiuni care constau în ruperea şi dislocarea

îmbrăcămintei la marginea părţii carosabile.

Fig. 30 Ruperea marginii

Cauzele care provoacă apariţia rupturilor de margine pot fi:

- neâncadrarea părţii carosabile cu benzi de încadrare, borduri sau pene ranfort;

- neacroşarea îmbrăcămintei bituminoase la stratul suport la marginea părţii

carosabile;

- insuficienta compactare în timpul execuţiei îmbrăcămintei;

- circulaţia autovehiculelor grele pe marginea părţii carosabile.

3.1.1.11 Fisuri şi crăpături

Fisurile constituie discontinuităţi ale îmbrăcăminţilor bituminoase, pe diferite

direcţii cu deschiderea sub 3 mm. Fisurile cu lăţimea mai mare de 3 mm se numesc

convenţional crăpături.

66

Fisurile şi crăpăturile se clasifică astfel:

- fisuri şi crăpături transversale;

- fisuri şi crăpături longitudinale;

- fisuri şi crăpături multiple pe direcţii diferite;

- fisuri unidirecţionale multiple.

3.1.1.11.1 Fisuri şi crăpături transversale

Fisurile şi crăpăturile transversale apar în îmbrăcămintea sistemului rutier şi sunt

perpendiculare pe axa drumului sau înclinate, formând cu axa un unghi mai mare de 30º.

Cauzele apariţiei fisurilor şi crăpăturilor pot fi:

- insuficienţa liantului în mixtura asfaltică;

- îmbătrânirea liantului;

- diferenţe mari de temperatură la intervale de timp relativ scurte;

- oboseala îmbrăcămintei rutiere datorită solicitărilor repetate;

- transmiterea fisurilor în îmbrăcămintea bituminoasă din straturile de fundaţie

realizate din betoane de ciment sau din materiale stabilizate cu ciment sau cu lianţi

puzzolanici; fisuri datorate contracţiei sau fenomenului de oboseală a stratului stabilizat

(în acest caz fisurile apar la distanţe aproximativ egale, în general perpendiculare pe axa

drumului). Fisurarea straturilor rutiere realizate din agregate naturale stabilizate cu lianţi

hidraulici se datorează pe de o parte contracţiei termice în perioada de priză, iar pe de altă

parte efectului variaţiilor termice exterioare (mişcări lente şi repetitive). Aceste două

fenomene conduc la deplasări orizontale ale marginilor fisurii.

Sub efectul traficului greu, fisurile primesc şi mişcări verticale care accelerează

transmiterea lor în straturile bituminoase superioare.

În cazul când straturile bituminoase acoperă îmbrăcăminţi rigide, rosturile se

transmit sub forma de fisuri transversale sau longitudinale.

67

Fig. 31 Crăpături transversale

3.1.1.11.2 Fisuri si crăpături longitudinale

Fisurile şi crăpăturile longitudinale pot să apară în axa drumului sau pe diverse

generatoare ale suprafeţei părţii carosabile.

Fisurile şi crăpăturile longitudinale în axa drumului se prezintă ca o deschidere

continuă, care separă cele două benzi de circulaţie ale părţii carosabile, acestea de regulă

se prelungesc pe lungimi mari (zeci, chiar sute de metri).

Fisurile şi crăpăturile din axa drumului pot să apară datorită urmatoarelor cauze:

- lipsa de decalare dintre rosturile de lucru din stratul de legatură şi stratul de

uzură;

- sudura necorespunzătoare dintre straturile de uzură de pe cele două benzi de

circulaţie;

- contracţia stratului de fundaţie executat din materiale stabilizate cu ciment.

Fig. 32 Crăpături longitudinale

68

3.1.1.11.3 Fisuri şi crăpături multiple pe direcţii diferite

Aceste fisuri pornesc din axa drumului şi se desfăşoară spre marginea părţii

carosabile cu ramificaţii longitudinale sau oblice.

Fig. 33 Crăpături pe direcţii multiple

Cauzele apariţiei fisurilor şi crăpăturilor multiple pe direcţii diferite pot fi:

- oboseala îmbrăcăminţilor bituminoase;

- calitatea necorespunzătoare a mixturilor asfaltice din care s-a executat stratul de

rulare (conţinut redus de liant, liant ars cu plasticitate foarte redusă etc.);

- îmbătrânirea prematură a liantului bituminos.

3.1.1.11.4 Fisuri şi crăpături unidirecţionale multiple

Suprafaţa afectată se prezintă cu fisuri longitudinale foarte apropiate unele de

altele, dese, plasate în general în zona întinsă a îmbrăcămintei, datorită refulării stratului

bituminos sau formării de făgaşe pe suprafeţele care suportă frecvent traficul greu.

Cauza apariţiei fisurilor unidirecţionale multiple este utilizarea la execuţia stratu-

lui de uzură a unei mixturi asfaltice cu bitum de vâscozitate redusă în exces.

3.1.1.12 Faianţări

Faianţările sunt defecţiuni care se prezintă sub forma unei reţele de fisuri

longitudinale şi transversale. În funcţie de dimensiunea laturii poligoanelor pe care le

formează reţeaua de fisuri avem:

- faianţări în pânză de paianjen, cu dimensiunea laturii în jurul a 5 cm;

69

- faianţări în plăci, cu dimensiunea laturii mai mare de 5 cm, ajungând la 10...15

cm.

Faianţările apar de obicei în zonele unde capacitatea portantă a complexului rutier

este insuficientă. Ele pot să apară pe întreaga suprafaţă a îmbrăcămintei sau numai în

anumite zone, mai frecvent spre marginea părţii carosabile.

Fig. 34 Faianţare

Cauzele care determină faianţarea îmbrăcămintei sunt:

- capacitatea portantă insuficientă a complexului rutier;

- infiltrarea apelor în corpul căii;

- realizarea necorespunzătoare a încadrării părţii carosabile;

- acţiunea traficului greu şi repetat;

- oboseala îmbrăcămintei;

- contaminarea cu argilă a straturilor de fundaţie;

- acţiunea îngheţ-dezgheţului.

3.1.1.13 Făgaşe longitudinale

Făgaşele longitudinale sunt denivelări sub forma de albie (lăţime până la 1 m cu

adâncime variabilă de la 1...2 cm până la 10...15 cm) situate mai evident spre marginea

părţii carosabile. În zona unde se concentrează traficul greu, extinzându-se în profil

longitudinal pe distanţe variabile de până la zeci de kilometri.

70

Apariţia făgaşelor longitudinale este întotdeauna generată de existenţa unui trafic

greu şi intens ce se desfăşoară de regulă pe aceeaşi suprafaţă a părţii carosabile. Făgaşul

se constată de regulă pe partea dreaptă a părţii carosabile (în sensul de circulaţie) la

0,50...1 m depărtare de margine.

Făgaşele pot să fie generate de defecţiuni ale straturilor bituminoase şi/sau

defecţiuni ale întregului complex rutier.

Fig. 35 Făgaşe

În primul caz făgaşul apare datorită utilizării unor mixturi asfaltice care au un

schelet mineral slab (agregate cu granule peste 3 cm în proporţie de sub 65 %). Un

conţinut de bitum ridicat şi/sau de consistenţă moale, la care se poate adăuga şi o

compactare la execuţie insuficientă. În acest caz făgaşele apar în scurt timp de la darea în

exploatare a drumului.

Făgaşele pot să apară şi datorită subdimensionării complexului rutier. În acest caz

întreaga structură rutieră se tasează evolutiv, ajungându-se la făgaşe adânci (10...15 cm)

ce devin de-a dreptul periculoase pentru circulaţia rutieră.

Pot să apară făgaşe şi în cazul când prin pătrunderea apelor în complexul rutier,

stratul de formă umectat cedează antrenând cu sine tasarea structurii rutiere în porţiunea

cea mai solicitată.

Porţiunile afectate de defecţiuni din îngheţ-dezgheţ (burduşiri, degradări ale

întregii structuri rutiere) generează apariţia în zona de făgaşe cu posibile refulări de

margine.

71

O altă cauză care generează apariţia făgaşelor este legată de insuficienta

compactare a straturilor din complexul rutier. Straturile structurii rutiere necompactate

suficient la execuţie se tasează sub efectul dinamic al traficului greu canalizat

determinând formarea în zonă a făgaşelor.

3.1.1.14 Gropi

Gropile sunt defecţiuni de forme şi dimensiuni variabile care se formează prin

dislocarea completă a îmbrăcămintei bituminoase şi uneori chiar a stratului suport. Ele

pot să apară izolat sau pe suprafeţe întinse.

Fig. 36 Gropi

Cauzele apariţiei gropilor pot fi:

- dislocarea unor porţiuni din suprafeţele faianţate;

- îmbrăcăminte din mixtură asfaltică necorespunzatoare (bitum ars, bitum insufi-

cient, compactare incorectă, agregate murdare etc.);

- dezvoltarea fisurilor şi crăpăturilor;

- realizarea îmbrăcăminţilor bituminoase pe timp nefavorabil (ploaie, temperatură

scăzută);

- acţiunea brutală a vehiculelor cu şenile;

- scurgerea pe suprafaţa îmbrăcămintei a unor substanţe agresive (benzină,

motorină, petrol etc.).

72

Studiile efectuate pe sectoarele cu gropi frecvente au demonstrat că majoritatea

îmbrăcăminţilor rutiere care prezintă gropi sunt executate din mixturi asfaltice cu un

conţinut redus de bitum şi cu absorbţii de apă foarte ridicate.

3.1.1.15 Degradări provocate de îngheţ-dezgheţ

Degradările din îngheţ-dezgheţ sunt defecţiuni ale complexului rutier datorate

fenomenului de umflare neregulată provocată de umflarea apei în zona de îngheţ şi

transformarea acesteia în lentile sau fibre de gheaţă, precum şi diminuării capacităţii

portante a patului drumului datorită sporirii locale a umidităţii în timpul dezgheţului.

Degradările din îngheţ-dezgheţ ale structurilor rutiere se produc de obicei când

actionează concomitent următorii factori:

- pământ sensibil la îngheţ din patul drumului sau straturi rutiere contaminate cu

materiale gelive, situate în zona de îngheţ;

- temperatura scăzută (îngheţ) pe o durată îndelungată care să favorizeze migrarea

şi acumularea apei în zona îngheţului;

- surse de apă;

Traficul greu în perioada de dezgheţ pe sectoarele de drum cu capacitate portantă

scăzută se deviază pe rute alternative pentru evitarea producerii degradărilor din îngheţ-

dezgheţ.

3.1.1.16 Tasări locale

Tasările locale sunt defecţiuni care constau din deplasarea pe verticală a structurii

rutiere de la câţiva centimetri la câteva zeci de centimetri. Ele afectează planeitatea

suprafeţei de rulare şi apar de obicei la capetele podurilor precum şi în dreptul lucrărilor

de subtraversare cu conducte.

Cauzele care determină apariţia tasărilor sunt:

- utilizarea unor materiale necorespunzătoare la realizarea umpluturilor;

- compactarea necorespunzătoare ;

73

- golurile rămase între peretele forajului de subtraversare şi peretele conductei ce

se montează;

- cedarea terenului de fundaţie ca urmare, în general, a unei umeziri excesive.

Fig. 37 Tasări locale

3.1.2 Metode şi echipamente de măsurare ale defectelor

3.1.2.1 Metode de evaluare a defectelor

3.1.2.2 Metode şi echipamente de măsurare a parametrilor drumurilor

Starea tehnică a drumurilor moderne se evaluează cu ajutorul următoarelor

caracteristici, care sintetizează multitudinea de tipuri de degradări menţionate mai sus:

- planeitatea suprafeţei de rulare, exprimată prin valoarea indicelui de planeitate IRI;

- rugozitatea suprafeţei îmbrăcăminţii rutiere, exprimată prin valorile SRT sau HS;

- capacitatea portantă a complexului rutier exprimată prin valoarea deformaţiei elastice

caracteristice dC20;

- starea de degradare a îmbrăcăminţii rutiere, caracterizată prin urmatorii indici de

degradare:

- indicele global de degradare (IG) pentru îmbrăcăminţile bituminoase;

- indicele de degradare (ID) pentru îmbrăcăminţile bituminoase şi cele din beton de

ciment.

3.1.2.2.1 Analizorul de profil longitudinal

Analizorul de profil longitudinal permite reproducerea directă a profilului

longitudinal al drumului, defectele de planeitate fiind caracterizate prin lungimea lor de

undă şi amplitudinea lor.

74

Fig. 38 Analizorul de profil longitudinal

75

Metodologia de determinare a planeităţii cu analizorul de profil longitudinal APL

72 se utilizează la toate categoriile de drumuri cu îmbrăcăminţi bituminoase, pentru

verificarea acesteia în urmatoarele scopuri:

- recepţia drumurilor noi sau reabilitate precum şi a ranforsărilor şi a covoarelor

- controlul calităţii execuţiei lucrărilor la nivelul straturilor de bază, de legatură şi de

rulare

- evaluarea stării tehnice a drumurilor

Metoda constă în redarea în continuu a variaţiilor profilului longitudinal al unui

drum. Plecând de la acest releveu geometric, se calculează un cuantificator al defectelor

de planeitate (coeficientul IRI) pe o lungime de drum dată (m/km).

3.1.2.2.2 Determinările cu deflectometrul PHOENIX MLY 10 000

Determinările cu deflectometrul se utilizează la stabilirea capacităţii portante pe

toate categoriile de drumuri publice pentru următoarele scopuri:

- Determinarea stării tehnice a drumurilor, în conformitate cu instrucţiunile CD 155

redactarea revizuită şi cu sistemul PMS;

- Verificarea capacităţii portante a sistemelor rutiere executate pe drumuri noi;

- Dimensionarea straturilor de ranforsare, din materiale bituminoase, a sistemelor rutiere

suple şi mixte;

- Controlul calităţii execuţiei lucrărilor în cazul drumurilor noi şi modernizarea celor

existente.

În ceea ce priveşte principiul metodei, se măsoară faţă de un sistem de referinţă

deplasările pe verticală ale sistemului rutier deformat sub solicitarea dinamică a unei

greutăţi care cade pe o placă (care la rândul său, este presată pe suprafaţa rutieră, astfel

încât şocurile generate de greutatea care cade să fie transmise direct sistemului rutier).

Măsurarea se face în centrul plăcii şi în alte cinci puncte situate la distanţe prestabilite

(prin construcţia echipamentului) faţă de centrul plăcii, pe o direcţie paralelă cu axul

drumului, cu ajutorul unor geofoni. Căderea greutăţii pe placa de încărcare produce în

fiecare punct de măsurare o solicitare a cărei variaţie este de formă sinusoidală, cu

76

amplitudinea maximă în centrul plăcii care descreşte pe măsură ce creşte distanţa de

poziţionare a geofonilor faţă de centrul plăcii de încărcare.

Etapele curente de măsurare a deformabilităţii drumurilor, în vederea evaluării

stării tehnice a drumurilor, se stabilesc la 3...6 ani, în funcţie de categoria drumului:

- drum european 3 ani;

- drum naţional principal 4 ani;

- drum naţional secundar şi drum judeţean 5 ani;

- drum comunal 6 ani.

Etapele curente de măsurare a deformabilităţii drumurilor, în vederea

dimensionării straturilor de ranforsare, se stabilesc în funcţie de categoria drumurilor:

- autostrăzi, drumuri expres şi drumuri europene 18 luni;

- străzi şi alte categorii de drumuri 24 luni.

Perioadele de efectuare a măsurătorilor privind capacitatea portantă cu

deflectometrul Phonix sunt acele perioade în care complexul rutier lucrează în cele mai

defavorabile condiţii hidrologice, şi anume:

- primăvara, imediat după dezgheţ şi până la cel mult 15 zile după perioada ploilor de

primăvară (aprilie-mai); începutul acestei perioade corespunde momentului în care

temperaturile în pământul din patul drumului depăşesc 0ºC;

- toamna după un număr suficient de zile (aproximativ 10-15) de ploi care au condus la

crearea condiţiilor hidrologice defavorabile.

77

Fig. 39 Deflectometru dinamic

3.1.2.2.3 Determinarea prin deflectografie şi deflectometrie a capacităţii

portante a drumurilor

Determinările de capacitate portantă prin deflectografie şi deflectometrie, se

utilizează:

a. determinarea stării tehnice a drumurilor, în conformitate cu prevederile

instrucţiunilor CD155;

b. verificarea capacităţii portante a structurilor rutiere executate pe drumuri

noi pe baza deflexiunii admisibile în funcţie de clasa de trafic;

78

c. dimensionarea straturilor de ranforsare,a structurilor rutiere suple, pentru

clasele de trafic FOARTE UŞOR……..GREU;

Măsurătorile cu deflectograful sau cu deflectometrul cu pârghie se efectuează în

perioadele în care complexul rutier lucrează în cele mai defavorabile condiţii hidrologice.

Fig. 40 Deflectometru Benkelman

3.1.2.2.4 Determinarea rugozităţii suprafeţei

Determinarea rugozităţii suprafeţei de rulare a drumurilor cu ajutorul aparatului

GripTester se efectuează cu o unitate de prelucrare a semnalelor ce permit măsurarea

coeficientului de frecare longitudinală (µGT). Rezultatele acestor determinări pot fi

utilizate la stabilirea stării tehnice de rugozitate a îmbrăcăminţilor rutiere precum şi la

depistarea zonelor periculoase din punct de vedere al aderenţei, în scopul prevenirii

accidentelor de circulaţie.

Echipamentul poate fi utilizat şi la asigurarea controlului calităţii execuţiei

stratului de rulare al îmbrăcăminţilor rutiere pentru drumuri noi sau reabilitate. Utilizarea

echipamentului GripTester necesită stabilirea unor valori admisibile pentru diferite tipuri

de straturi de rulare din punct de vedere al rugozităţii, atât pentru straturi noi cât şi pentru

straturi existente. Existenţa unei corelaţii între coeficientul µGT obţinut prin investigarea

79

GripTester şi coeficientul SRT (Skid Resistance Tester), stabilită pe baze experimentale,

a permis stabilirea unor valori admisibile pentru coeficientul de frecare longitudinală

(µGT) în funcţie de valorile SRT sau HS.

Fig. 41 Echipamentul GripTester

80

3.1.3 Tehnologii de remediere a îmbrăcăminţilor rutiere bituminoase

Structurile rutiere trebuie proiectate şi realizate astfel încât să reziste în bune

condiţii, pe întreaga durată de exploatare, solicitărilor din trafic şi acţiunilor factorilor

hidrologici şi climaterici. Stratul rutier cel mai important care preia direct solicitările

traficului şi asupra căruia acţionează factorii exteriori (hidrologici şi climaterici) este

îmbrăcămintea structurii rutiere. În consecinţă, aceasta trebuie realizată din materialele

cele mai rezistente, aplicând tehnologii care să permită obţinerea unor caracteristici

fizico-mecanice superioare, în vederea asigurării unei mari durabilităţi.

Dintre îmbrăcăminţile rutiere moderne, cele bituminoase sunt cele mai

răspândite, datorită avantajelor pe care le prezintă din punct de vedere al posibilităţilor de

execuţie, confortului oferit utilizatorilor, condiţiilor de întreţinere şi exploatare, costului

etc.

Îmbrăcăminţile rutiere bituminoase sunt îmbrăcăminţile în compoziţia cărora

intră bitumul. Unul dintre avantajele importante ale acestora este posibilitatea execuţiei

etapizate a structurilor rutiere cu astfel de îmbrăcăminţi, pe măsura necesităţii de mărire a

capacităţii portante, ca urmare a creşterii solicitărilor din trafic.

Principiul ameliorărilor progresive prin consolidări succesive se poate aplica în

acest caz, fără nici o dificultate. Astfel, într-o primă etapă, când traficul este mai redus,

se proiectează şi se execută o îmbrăcăminte bituminoasă provizorie, iar apoi, pe măsura

creşterii traficului, structura rutieră se ranforsează prin execuţia de noi straturi

bituminoase.

În funcţie de caracteristicile materialelor din care sunt realizate şi de durata de

exploatare a acestora, îmbrăcăminţile rutiere bituminoase pot fi grupate astfel:

- îmbrăcăminţi bituminoase provizorii;

- îmbrăcăminţi bituminoase foarte subţiri;

- îmbrăcăminţi bituminoase grele;

- îmbrăcăminţi bituminoase speciale.

81

Tab. 27 Durata de exploatare normată pentru diferite tipuri de îmbrăcăminte Intensitatea medie zilnică anuală de trafic în vehicule

fizice sub 750

751-3500

3501-8000

8001-16000

Peste 16000

Nr. crt. Tipul de îmbrăcăminte

Durata normală de funcţionare în ani (durata iniţială sau între două reparaţii capitale)

1 Îmbrăcăminţi bituminoase realizate din mixturi cu bitum modificat cu polimeri sau din mixturi stabilizate cu fibre

- - 8 7 5

2 Îmbrăcăminţi bituminoase realizate din betoane asfaltice sau mortare asfaltice pe binder de criblură: asfalt turnat pe binder de criblură

16 12 7 6 4

3 Îmbrăcăminţi bituminoase realizate din betoane asfaltice sau mortare asfaltice pe binder de mărgăritar: asfalturi turnate

13 9 6 - -

4 Îmbrăcăminţi bituminoase realizate din covoare asfaltice pe împietruiri existente stabilizate cu lianţi

8 6 5 - -

Întreţinerea îmbrăcăminţilor asfaltice cuprinde: întreţinerea suprafeţelor degradate

la îmbrăcămintea asfaltică şi măsuri de protecţie a acesteia; înlăturarea denivelărilor şi a

făgaşelor, plombări, colmatarea fisurilor şi a crăpăturilor, badijonarea suprafeţelor

poroase, precum şi aşternerea nisipului sau a criblurii pe suprafeţe cu bitum în exces sau

şlefuite; înlăturarea pietrişului sau criblurii alergătoare etc.

Tab. 28 Periodicitatea lucărilor şi serviciilor pentru diferite valori ale traficului Intensitatea medie zilnică anuală de trafic în

vehicule fizice sub 750

751-3500

3501-8000

8001-16000

peste 16000

Denumirea lucrării (unitatea de măsură)

Periodicitatea efectuării lucrărilor de întreţinere şi reparaţii curente

(nr. Intervenţii/perioadă) Lucrări şi servicii privind întreţinerea curentă a drumurilor publice: Întreţinerea curentă pe timp de vară Întreţinerea părţii carosabile, specifică tipului de îmbrăcăminte (strat de rulare)

Întreţinerea îmbrăcămintei asfaltice cuprinde: înlăturarea denivelărilor şi făgaşelor (m2); plombări (m2); colmatarea crăpăturilor şi a fisurilor (m); badijonarea suprafeţelor poroase (m2)

permanent

Aşternerea nisipului sau criblurii pe suprafeţele cu bitum în exces, sau şlefuite, înlăturarea pietrişului sau criblurii alergătoare (m2).

Permanent, pe măsura necesităţii

în sezonul de vară

82

Intensitatea medie zilnică anuală de trafic în vehicule fizice

sub 750

751-3500

3501-8000

8001-16000

peste 16000

Denumirea lucrării (unitatea de măsură)

Periodicitatea efectuării lucrărilor de întreţinere şi reparaţii curente

(nr. Intervenţii/perioadă) Întreţinerea îmbrăcăminţilor cu lianţi hidraulici cuprinde: plombări (m2); colmatări de rosturi şi de crăpături (m); refacerea rosturilor (m); eliminarea fenomenului de pompaj (m2)

permanent

Lucrări şi servicii privind întreţinerea periodică a drumurilor publice Tratamente bituminoase (mii m/km/mii lei), pe îmbrăcăminţi: definitive, cu emulsie bituminoasă cationică pe bază de bitum modificat cu polimeri

- - 1 ori/ 4 ani

1 ori / 3 ani

1 ori / 2 ani

Cu bitum pur, bitum aditivat sau emulsii bituminoase cationice

1 ori / 5 ani

1 ori / 4 ani

1 ori / 3 ani

1 ori / 2 ani

-

Straturi bituminoase foarte subţiri (mii m2/km/mii lei) - 1 ori / 5 ani

1ori / 4 ani

1 ori / 3 ani

-

Covoare bituminoase (mii m2/km/mii lei): pe pavaje din piatră, betoane asfaltice, sau pe betoane de ciment

1 ori / 6 ani

1 ori / 6 ani

1 ori / 5 ani

1 ori / 4 ani

1 ori / 3 ani

pe betoane asfaltice cu binder de mărgăritar sau asfalturi turnate

1 ori / 5 ani

1 ori / 5 ani

1 ori / 4 ani

- -

pe îmbrăcăminţi asfaltice uşoare, inclusiv mortare asfaltice sau macadamuri penetrate la cald sau la rece

1 ori / 5 ani

1 ori / 4 ani

1 ori / 3 ani

- -

Reciclarea în situ a îmbrăcăminţii asfaltice (mii m2/km/mii lei), cu strat de rulare din: tratament bituminos

- 1 ori / 5 ani

1 ori / 4 ani

1 ori / 3 ani

-

straturi bituminoase foarte subţiri - 1 ori / 6 ani

1 ori / 5 ani

1 ori / 4 ani

1 ori / 3 ani

covor asfaltic - - 1 ori / 6 ani

1 ori / 5 ani

1 ori / 4 ani

Lucrări privind reparaţii curente la drumurile publice Lucrări accidentale refaceri după inundaţii, alunecări de terenuri, afuieri de poduri, cutremure, accidente rutiere, pentru aducerea drumurilor şi a podurilor la starea tehnică iniţială (mii lei)

Prima urgenţă, restabilirea circulaţiei rutiere

Îmbrăcăminte bituminoasă uşoară covoare din mortare asfaltice şi mixturi asfaltice compacte, inclusiv completarea împietruirii existente şi rectificarea traseului în plan şi profil longitudinal (km)

Conform programelor întocmite în acest scop

Tratamente duble sau întărite pe împietruirile existente, inclusiv completarea împietruirii existente şi rectificarea traseului în plan şi profil longitudinal (km)

1 ori / 4 ani

1 ori / 3 ani

- - -

Ranforsări ale sistemului rutier (cu lianţi bituminoşi sau hidraulici) (km)

Conform programelor întocmite în acest scop

83

3.2 Starea tehnică a îmbrăcămintei rutiere

Principalele tipuri de degradări care se întâlnesc pe drumurile naţionale din

România sunt:

Planeitatea suprafeţei drumurilor este o caracteristică funcţională a drumului

exprimată prin indicele IRI.

Tab. 29 Aprecierea planeităţii pe categorii de drumuri naţionale

Indice de planeitate, IRI, m/km Categorie drum Rea Mediocră Bună Foarte

bună Drum naţional European (autostrăzi şi drumuri expres)

>5.5 3.5…5.5 2.5…3.5 < 2.5

Drum naţional principal >6 4.5…6.0 3.5…4.5 < 3.5 Drum naţional secundar, judeţean >6.5 5.5…6.5 4.5…5.5 < 4.5 Drum comunal >7.5 6.5…7.5 5.5…6.5 < 5.5

Capacitatea portantă se stabileşte în funcţie de clasa de trafic şi valoarea

deflexiunii caracteristice.

Tab. 30 Aprecierea capacităţii portante pentru diferite clase de trafic

Capacitate portantă REA MEDIOCRĂ BUNĂ FOARTE

BUNĂ

Clasa de trafic Trafic de calcul m.o.s.

Deflexiune caracteristică, 0.01 mm FOARTE USOR Sub 0.03 >180 160…180 140…160 <140 USOR 0.03…0.10 >150 120…150 100…120 <100 MEDIU 0.10…0.30 >110 85…110 70…85 <70 GREU 0.30…1.00 >80 60…80 50…60 <50 FOARTE GREU 1.00…3.00 >65 50…65 45…50 <45 EXCEPŢIONAL 3.00…10.00 >55 45…55 35…45 <35

84

Rugozitatea drumului se stabileşte în funcţie de valoarea SRT sau HS.

Tab. 31 Aprecierea rugozităţii măsurată prin diferite metode

Rugozitatea Calificativ SRT HS

Rea < 55 < 0.2 Mediocră 55…70 0.2…0.6

Bună 70…80 0.6…0.7 Foarte bună > 80 > 0.7

Calificativul stării de degradare se stabileşte în funcţie de indicele de degradare.

Tab. 32 Aprecierea indicelui de degradare

Indice de degradare Calificativ IG ID

REA <77 >13 MEDIOCRĂ 77…90 7.5…13 BUNĂ 90…95 5…7.5 FOARTE BUNĂ >95 <5

DEGRADĂRI DE TIP STRUCTURAL (IEST sau SAI)

DEGRADĂRI CAUZATE DE OBOSEALĂ STRUCTURALĂ

Faianţări

Fisuri şi crăpături longitudinale

Plombări

Făgaşe

Fenomene de pompaj

Gropi care afectează structura rutieră

DEGRADĂRI DE SUPRAFAŢĂ (IESU sau SDI)

Degradări de margine

85

Fisuri transmise la rosturile de lucru

Fisuri şi crăpături transversale

Gropi care afectează stratul de suprafaţă

Văluriri

Suprafaţă exudată

Suprafaţă şlefuită

Suprafaţă cu ciupituri

Cedări acostamente.

Calculul indicilor se face după următoarele reguli:

IEST = 100 - ΣP.D (3.1)

Unde IEST – indicele de evaluare structural

IESU = 100 - ΣP.D (3.2)

Unde IESU – indicele de evaluare a suprafeţei

IG = IESUIEST × (3.3)

Unde IG – indicele global.

Din analiza stării tehnice a reţelei de drumuri naţionale cu îmbrăcăminţi

bituminoase date existente în PMS-VISAGE rezultă urmatoarele:

• Capacitate portantă - Deflexiune Benkelman (exprimată în sutimi de milimetru)

Foarte bun Bun Rău deflexiune < 80 80 < deflexiune < 120 Deflexiune 120

Km % Km % km % 5765 59.32 2937 30.35 995 10.33

86

• Planeitate – IRI (exprimată în m/km)

Foarte bun Bun Rău IRI < 3 3 < IRI < 6 IRI > 6

Km % Km % km % 2991 24.27 5381 44.5 4607 31.23

• SAI – indice de evaluare structurală

Foarte bun Bun Rău SAI > 90 80 < SAI < 90 SAI < 80

Km % km % km % 7652 69.45 1414 13.59 2287 16.96

• SDI – indice de evaluare a suprafeţei

Foarte bun Bun Rău SDI > 90 75 < SDI < 90 SDI < 75

km % km % km % 6257 55.1 2750 29.37 2160 15.53

• PCR – indice de evaluare globală

Foarte bun Bun Rău PCR > 90 77 < PCR < 90 PCR < 77

km % km % km % 6892 62.8 2189 22.79 2053 14.41

Pe reţeaua de drumuri naţionale din România:

- din punct de vedere al capacităţii portante în categoria “rău” sunt 995

km care trebuiesc ranforsaţi cu prioritate;

- în ceea ce priveşte planeitatea, este necesar de acţionat pe o lungime

de 4607 km pentru aducerea la un nivel IRI < 3 m/km;

- indicele de evaluare structurală indică o situaţie pe 2287 km

necorespunzătoare, ceea ce impune intervenţia pentru remedierea

defecţiunilor care afectează structura rutieră;

87

- indicele de evaluare a suprafeţei de rulare arată că, pe o lungime de

2160 km, trebuie intervenit pentru repararea suprafeţei părţii

carosabile.

3.3 Evoluţia stării tehnice şi a degradărilor

3.3.1 Necesitatea urmăririi evoluţiei degradărilor

În ultimele două decenii şi mai precis începând cu anul 1970, în cadrul

comunităţii rutiere mondiale s-a făcut tot mai mult simţită necesitatea identificării şi

cunoaşterii mai aprofundate a acelor parametrii care afectează performanţele pe termen

lung ale îmbrăcăminţilor rutiere şi în mod special a celor legaţi de reabilitarea

îmbrăcăminţilor.

Pentru a găsi răspunsuri pertinente la aceste probleme s-au iniţiat şi organizat

studii de amploare care să poată fi continuate pe parcursul unui număr suficient de ani

pentru ca îmbrăcăminţile respective, în condiţii de solicitare specifice, incluzând pe

parcursul duratei lor de viaţă condiţii de mediu şi de trafic, materiale, tehnologii de

proiectare, de construcţie şi având şi strategii de întreţinere, dintre cele mai diferite, astfel

încât pe perioada de urmărire, acestea să-şi poată manifesta pe deplin atât deficienţele cât

şi performanţele ce le caracterizează.

3.3.2 Programe de urmărire a evoluţiei stării de degradare

3.3.2.1 Programul SHRP-LTPP

LTPP a fost inaugurat în 1987 ca un program pe 20 de ani pentru studiul

comportamentului îmbrăcămintei aşternute. A început ca un experiment de monitorizare

a unui număr de 2400 de sectoare de beton asfaltic şi de ciment în SUA şi Canada.

Scopul a fost de a înţelege „de ce” anumite îmbrăcăminţi se comportă mai bine decât

altele. Acest program a beneficiat de sprijinul intensiv al guvernului federal pentru a crea

modele comportamentale care să ajute la mai buna gestionare a banilor publici.

Acest model a fost mai apoi extins în SUA şi a fost preluat şi de alte ţări printre

care şi România.

88

3.3.2.2 Programul SERRP

SERRP, programul strategic european de cercetare rutieră, stabileşte nevoile de

cercetare în domeniul infrastructurii rutiere în perioada 2002-2006.

SERRP a fost dezvoltat pe baza implementării a 24 instituţii FEHRL naţionale,

care au ca obiectiv studiul planurilor naţionale de transport şi discuţii cu clienţii naţionali

principali.

Partea A a SERRP III stabileşte următoarele 8 domenii de cercetare:

• Mobilitate,

• Siguranţă,

• Mediu,

• Management de evaluare,

• Inovaţii în construcţia de drumuri şi întreţinere,

• Transport de mărfuri rutier şi pe calea ferată,

• Arii primare.

Pentru fiecare dintre aceste domenii de cercetare, partea B stabileşte nevoile specifice

de cercetare şi ia în considerare un număr de posibilităţi pentru a direcţiona nevoile de

cercetare ale părţii B în proiecte şi reţele de cercetare. Ca si instrumentele noi ale

următorului program cadru al comisiei europene, sunt luate în calcul şi opţiunile

tradiţionale ca grupurile de lucru ale FEHRL şi acţiunile COST.

Se preconizează ca SERRP III să influenţeze considerabil modul de operare al

FEHRL în efectuarea acestor cercetări. Prima schimbare majoră va fi că FEHRL va

dezvolta mai mult decât în trecut, stabilirea reţelelor şi a echipelor de lucru pentru

acoperirea temelor SERRP III. Cercetările FEHRL se vor îndrepta pe competenţele

principale în domeniul ingineriei ca proiectarea structurilor rutiere, către un scop mai larg

care se adresează temelor globale ca mobilitatea şi mediul, într-un context multi-

disciplinar.

A doua mare schimbare va fi îndreptată spre coordonarea eforturilor naţionale de

cercetare. Primii paşi în această direcţie s-au făcut prin programele anterioare ale SERRP,

dar baza cercetării în infrastructura rutieră se face încă la nivel national. SERRP III a

89

stabilit un lanţ de cercetări comune multor ţări europene, care, pentru eficienţa şi

cheltuirea prudentă a resurselor publice trebuie să se facă la nivel european. Noua direcţie

a CE către crearea ariei de strategii europene şi creşterea obiectivelor WERD pentru

coordonarea lucrărilor naţionale urmează a fi exploatate de FEHRL pentru îndeplinirea

misiunii sale de a îmbunătăţi cercetarea în colaborare la nivel european.

3.3.2.3 Programul naţional RO-LTPP

3.3.2.3.1 Necesitatea şi obiectivele programului RO-LTPP

Obiectivele specifice ale programului RO-LTPP sunt aproape identice cu cele ale

programului american SHRP/LTPP, la care ne-am afiliat din anul 1993, cu dezvoltările

corespunzătoare condiţiilor de trafic şi climatice, din pământuri şi materiale specifice

reţelei rutiere din ţara noastră şi anume:

• Cuantificarea într-o mai mare măsură a efectelor pe care le au asupra

performanţelor îmbrăcăminţilor rutiere, încărcările din trafic, mediul înconjurător,

proprietăţile materialelor şi variabilitatea acestora.

• Asimilarea în condiţiile severe de climă şi trafic specifice reţelei de drumuri din

ţara noastră, a unor noi materiale şi tehnologii rutiere, implementarea şi urmărirea

performanţelor acestora în timp.

• Monitorizarea apariţiei şi dezvoltării diverselor tipuri de degradări ale

îmbrăcăminţilor rutiere şi definirea unor legi de evoluţie specifice drumurilor din

România, în vederea utilizării lor în cadrul Programului de Administrare Optimizată:

PMS.

3.3.2.3.2 Managementul programului RO-LTPP

Conform principiilor general acceptate în domeniul managementului rutier, în

domeniul managementului rutier, în derularea programului RO-LTPP, s-au parcurs

începând cu anul 1993 următoarele etape: managementul strategic, managementul

programator şi managementul pregătitor, în prezent aflându-ne în faza de management

executiv şi de utilizare a primelor rezultate obţinute.

90

3.2.2.1. Managementul strategic

Managementul strategic a fost demarat în cadrul CESTRIN începând cu anul

1993 şi a inclus în principiu următoarele activităţi:

• Evaluarea necesităţii şi oportunităţii iniţierii programului RO-LTPP, plecând de la

starea precară a reţelei de drumuri publice din România.

• Evaluarea problemelor tehnice specifice reţelei de drumuri publice din România,

prioritizarea acestora şi stabilirea obiectivelor strategice ale programului RO-LTPP.

• Evaluarea posibilităţilor de abordare a problemelor tehnice identificate în

contextul dezvoltării şi consolidării Centrului de Studii Tehnice Rutiere şi

Informatică/CESTRIN cu sprijinul financiar al Administraţiei Naţionale a

Drumurilor(CNADNR) şi al Băncii Mondiale şi a utilizării expertizei existente în cele

patru Universităţi Tehnice de profil: Bucureşti, Timişoara, Cluj, Iaşi, precum şi în alte

institute naţionale (INMH Bucureşti, INCERTRANS, INCERC, etc.).

3.2.2.2. Managementul Programator

Managementul programator a continuat acţiunile întreprinse în faza iniţială prin

abordarea următoarelor activităţi:

• Selectarea sectoarelor RO-LTPP reprezentative pentru reţeaua de drumuri publice

din ţara noastră, prin aplicarea unor criterii tehnice şi statistice specifice. Astfel, la

selectarea sectoarelor reprezentative, s-a plecat de la studiul tuturor combinaţiilor de

structuri rutiere, zone climatice şi condiţii de trafic, posibile a fi întâlnite pe reţeaua de

drumuri publice, identificându-se şi selectându-se în final un număr de circa 40 de astfel

de sectoare reprezentative, atât pentru drumurile flexibile cât şi pentru drumurile cu

îmbrăcăminţi rigide.

• Programul RO-LTPP elaborat în cadrul AND/CESTRIN a fost avizat de

conducerea AND şi în anul următor, 1995, s-a realizat afilierea lui la Programul

Internaţional SHRP-LTPP din cadrul Administraţiei Federale a Drumurilor din America:

FHWA.

Urmare acestei afilieri s-a menţinut şi continuat în permanenţă colaborarea cu

organismele TRB/FHWA, în vederea definitivării Programului RO-LTPP şi a adoptării

91

metodologiei americane la condiţiile de trafic şi de climă specifice reţelei de drumuri din

ţara noastră.

3.2.2.3. Managementul pregătitor

Managementul pregătitor a cuprins o perioadă de aproximativ doi ani, care a

debutat cu organizarea în anul 1995 la sediul Administraţiei Naţionale a Drumurilor a

primei Conferinţe Naţionale RO-LTPP cu participarea principalilor colaboratori şi

lansarea oficială a programului RO-LTPP, prin acordarea de AND/CESTRIN cu

încredinţare directă Universităţilor Tehnice de profil şi Institutului Naţional de

Meteorologie şi Hidrologie a primelor contracte de cercetare RO-LTPP.

În acelaşi an s-a realizat afilierea Centrului la Forumul European al

Laboratoarelor (FHRL) şi s-a iniţiat colaborarea cu Laboratoarele de Cercetare din cadrul

Forumului prin programul COST324.

Tot în această etapă au fost elaborate de către CESTRIN principalele Ghiduri

specifice programului şi anume:

• Ghid privind selectarea sectoarelor candidat pentru Programul RO-LTPP;

• Ghid pentru investigarea şi colectarea datelor aferente sectoarelor RO-LTPP.

3.2.2.4. Managementul executiv

Managementul executiv a demarat cu codificarea, localizarea şi marcarea pe teren

a sectoarelor experimentale pe baza unor instrucţiuni precise transmise la subunităţile

AND (vezi fig. 41- cu localizarea geografică a sectoarelor RO-LTPP) şi precizarea

condiţiilor de colaborare între principalii factori implicaţi în realizarea programului şi

anume:

• AND/CESTRIN ca organism coordonator;

• Universităţile Tehnice de profil: Bucureşti, Timişoara, Cluj şi Iaşi, implicate prin

contracte de cercetare care să acopere sectoarele RO-LTPP existente în cadrul uneia sau

cel mult două regionale.

Celelalte unităţi implicate, şi anume:

• INMH Bucureşti – pentru studii meteo aferente sectoarelor RO-LTPP:

92

• INCERTRANS – pentru monitorizarea stării de umiditate a pământurilor din

complexele rutiere aferente sectoarelor RO-LTPP, folosind tehnologia T.D.R.

Sectoare RO-LTPP

Fig. 42 Distribuţia geografică a sectoarelor RO-LTPP

În perioada 1995-2007 în cadrul managementului executiv au fost urmărite şi

investigate anual sau trimestrial conform prevederilor ghidurilor specifice toate sectoarele

experimentale GPS, incluse în program.

Precizăm că programul cuprinde un număr de 35 sectoare GPS aferente

îmbrăcăminţilor flexibile şi un număr mai redus şi anume 5 sectoare GPS cu

îmbrăcăminţi rigide. Numărul mai redus de sectoare cu îmbrăcăminţi rigide se explică

prin faptul că îmbrăcăminţile rigide reprezintă 15% din reţeaua de drumuri naţionale din

România.

93

Pentru coordonarea activităţilor programului s-a înfiinţat în cadrul CESTRIN, un

compartiment RO-LTPP şi s-a menţinut în permanenţă legătura informaţională cu

programul american SHRP-LTPP, respectiv cu Divizia LTPP din cadrul Administratiei

Federale a Drumurilor din SUA, prin participarea la şedinţele anuale SHRP-LTPP

organizate în conjucţie cu reuniunile tehnice anuale TRB.

În paralel cu urmărirea sectoarelor RO-LTPP s-au întreprins prin Universitatea

Tehnică “Gheorghe Asachi” Iaşi încercări accelerate pe pista circulară a Staţiei de

încercări rutiere accelerate, pe structuri rutiere similare celor investigate pe două din

sectoarele RO-LTPP de pe raza DRDP Iaşi existente pe DN 18 şi DN 24, unde

concomitent cu analiza rezistenţei structurii rutiere la traficul simulat se urmăresc şi

obiectivele programului RO-LTPP. De asemenea pe câteva din sectoarele programului

RO-LTPP s-au efectuat şi investigaţii nedistructive cu echipamente tip Georadar pentru

completarea bazei de date RO-LTPP.

Având în vedere că programul RO-LTPP a început cu aproximativ 7 ani mai

târziu decât programul american la care ne-am afiliat, se poate aprecia că pentru

programul RO-LTPP va fi necesară o perioadă mai scurtă şi anume cel mult 15 ani,

justificată de specificul românesc şi de posibilitatea extrapolării relaţiilor matematice de

evoluţie a degradărilor obţinute pe o perioadă mai scurtă (5-10 ani) la 20 ani folosind

metode matematice şi algoritmi de predicţie, care să permită combinarea legilor de

evoluţie stabilite pe termen scurt cu legi de evoluţie deja existente stabilite în alte ţări

(Europa, SUA, etc.) pentru perioade de 20 ani sau chiar mai lungi şi pentru condiţiile

climatice şi de trafic similare cu cele din România.

94

4 Predicţia evoluţiei defectelor şi a stării tehnice a drumurilor

În toate ţările din lume, fondurile financiare pentru repararea şi întreţinerea

drumurilor sunt insuficiente pentru combaterea degradărilor de pe intreaga reţea. Pentru

ca fondurile financiare alocate să poată fi cheltuite cât mai util şi mai eficient este necesar

ca administraţia de drumuri să dispună de mijloace ştiinţifice preventive de declanşare a

degradărilor. În acest sens o metodă deosebit de eficientă este cea de execuţie a unor

sectoare experimentale executate cu structură asemănătoare celor din zonă, cu traficul

real ce le solicită şi în modul climatic real în care există.

Urmărirea sistematică a comportării structurilor, a parametrilor de stare tehnică

definesc momentul premergător începerii degradărilor. Banca de date rezultată şi

parametrii măsuraţi pot permite abordarea ştiinţifică, statistico-matematică şi modelarea

numerică să conducă la ecuaţii de corelare multiplă, care exprimă starea tehnică a

structurilor asemănătoare din zonă şi deci pragul începerii degradărilor. Ca şi în cazul

medicinei preventive se pot lua măsuri corespunzătoare pentru conservarea structurilor şi

folosirea raţională a fondurilor.

4.1 Noţiuni privind modelarea numerică a evoluţiei degradărilor

4.1.1 Regresia liniară simplă

Ecuaţia de regresie:

xaay 10 += (4.1)

95

Unde :

y este variabila dependentă ;

x variabila considerată independentă,

a0, a1 coficienţi obţinuţi în procesul de analiză.

Este obţinută pe baza unui eşantion de date extras dintr-o populatie;

Determinarea ecuaţiei de regresie pentru populaţie

Punctele din diagrama de dispersie nu se dispun exact pe o curbă, oricât de

complexă ar fi ecuaţia acesteia, ci se răspândesc într-un “nor statistic” al cărui contur

poate sugera o curbă.

Se constată că fiecărui punct de pe axa abscisei îi corespunde pe axa ordonatelor o

distribuţie de puncte a căror dispersie este mult mai redusă decât dispersia întregului şir.

Mediile acestor distribuţii reduse pe verticală se deplasează de-a lungul unei drepte

numită dreapta de regresie a lui y în x.

Distribuţia Student

Distribuţia Student a fost propusă de W.S. Gosset pentru statistica şirurilor mici

(n<30). În caz că nu se cunoaşte indicele σ pentru aprecierea mediei generale se va folosi

dispersia de selecţie care se calculează dintr-un număr mic de determinări cu ajutorul

formulei:

1)( 2

2

−−∑

=n

xxS imed (4.2)

Unde:

2S dispersia de selecţie (pe eşantion)

medx media valorilor a variabilei măsurate

ix valoarea obţinută la măsurătoarea i

n numărul de măsurători ale eşantionului

96

nxx imed

2)( −∑=σ (4.3)

Eroarea medie pătratică de selecţie va fi:

nSSx = (4.4)

Distribuţia variabilei t este de forma:

nS

xxt p−

= (4.5)

t depinde de numărul gradelor de libertate, de numărul determinărilor.

Valorile parametrului t sunt intabulate în funcţie de gradul lor de libertate şi de

probabilitatea aleasă.

Distribuţia Student, calculată după metoda prezentată mai sus este utilizată ca un

indicator esenţial în aprecierea semnificaţiei coeficienţilor obţinuţi în urma analizei de

regresie. Pe baza calculului valorii t , prin comparare cu valoarea distribuţiei se obţine o

valoare a verosimilităţii denumită “P-value” care indică gradul în care coeficientul estimat

este în vecinătatea valorii reale. Cu cât această valoare este mai mică cu atât gradul de

încredere este mai mare. În general pentru analizele din domeniul ingineriei civile un

coeficient de 0,15 (adică un grad de încredere de 85%) poate fi considerat acceptabil.

Totuşi în continuare s-a căutat ca aceste valori să fie cât mai mici.

4.1.2 Corelarea multiplă

Analizele efectuate în cadrul studiilor care au fost incluse în prezenta teză au fost

conduse pe principiul dependenţei unei variabile de mai mulţi parametri consideraţi

97

independenţi. Ca o consecinţă este necesar să se verifice gradul de independenţă sau de

corelare a parametrilor dar şi corelarea variabilei depedente cu parametrii consideraţi sau

impuşi.

Gradul de legătură dintre trei sau mai multe variabile se apreciază prin

coeficientul de corelare multiplă.

Coeficientul de corelare multiplă se determină în principiu ca şi coeficientul de

corelare simplă. Pentru a permite generalizarea procedeului la un număr mare de

variabile se convine notarea variabilelor sub forma x1, x2, ... xn, iar valorile individuale

pentru o variabilă prin x11, x12, ... xn, unde i = 1, ..., n iar N este numărul de valori pentru

variabila i.

Eroarea standard a estimării

Eroarea standard a estimării lui X1 în X2 şi X3 este:

NXXS est

211

23,1)( −∑= (4.6)

în care X1 est sunt valorile estimate ale lui X1 pe baza ecuaţiei de regresie.

Pe baza coeficienţilor de corelare definiţi la punctul anterior, eroarea standard a

estimării se mai poate calcula cu formula:

232

231312232

132

122

123,1 121

rrrrrrrSS

−+−−−= (4.7)

O mai bună evaluare a erorii standard a estimării, pentru o populaţie de valori este

dată de relaţia:

23,123,1 3S

NNS−

= (4.8)

98

Coeficientul corelării multiple

Coeficientul corelării multiple se determină cu formula:

21

223,1

23,1 1S

SR −= (4.9)

în care s1 este abaterea standard a variabilei x1, iar s1,23 este eroarea standard a

estimării lui x1 în x2 şi x3 în cazul când este folosită o ecuaţie de regresie liniară,

coeficientul de corelare multiplă se poate determina cu formula:

232

231312132

122

23,1 12r

rrrrrR−−+= (4.10)

Coeficientul de corelare multiplă este cuprins între 0 şi 1. Cu cât acest coeficient

este mai apropiat de 1, cu atât relaţia liniară între variabile este mai bună. Dacă

coeficietul de corelare multiplă este apropiat de zero, acesta indică faptul că nu

există o bună corelare liniară dar nu înseamnă că nu există o relaţie neliniară.

Corelarea parţială

Considerând cazul unei ecuaţii de regresie a lui x1 în x2 şi x3, coeficientul de

corelare parţială între x1 şi x2, menţinâd constantă pe x3, este dat de relaţia:

)1)(1(

.2

232

13

2313123,12

rr

rrrr−−

−= (4.11)

În mod analog se determină coeficientul de corelare partială r13,2 între x1 şi x3.

Relaţii între coeficientul de corelare multiplă şi coeficienţii de corelare

partială

Pentru cazul unei ecuaţii de regresie în spaţiul tridimensional, între coeficientul de

corelare multiplă şi coeficienţii de corelare parţială există relaţia:

99

)1)(1(1 22,13

212

223,1 rrR −−=− (4.12)

În cazul unei ecuaţii de regresie în spaţiul cu patru dimensiuni există relaţia:

)1)(1)(1(1 223,14

22,13

212

2234,1 rrrR −−−=− (4.13)

Lucrând într-un sistem cu mai multe variabile a fost necesar să se includă aceste

relaţii pentru a verifica relaţiile dintre ele. Sistemele de analiză de regresie includ astfel

de opţiuni şi pot efectua automat calculele de eroare şi de corelare. Valorile au fost

utilizate pentru analiza şi validarea în regresia liniară multiplă.

4.1.3 Regresia liniară multiplă

În practică se întâmplă foarte rar ca un fenomen să fie influenţat doar de un singur

parametru. În general, când asupra unui fenomen acţionează mai mulţi factori, influenţa

lor poate fi descrisă de o funcţie de regresie de tipul:

y=a0 + a1x1+a2x2+a3x3+a4x4+...+anxn (4.14)

Pentru stabilirea ecuaţiei funcţiei de regresie trebuie să se determine coeficienţii

a0, a1, a2, ..., an din condiţia minimizării sumei Yi, abaterilor pătratice ale valorilor

observate yi, în comparaţie cu valorile calculate ca şi în cazul regresiei liniare simple.

Ca exemplu, în ipoteza că variabila independentă este o funcţie liniară de trei

variabile, ecuaţia de regresie liniară va fi de forma:

y=a0 + a1x1+a2x2+a3x3 (4.15)

Sistemul de ecuaţii care satisface condiţia de minim se scrie:

na0 + a1Σx1+ a2Σx2+ a3Σx3 = Σy

a0Σx1+ a1Σx12+ a2Σx1 x2+ a3Σx1x3 = Σyx1

a0Σx2+ a1Σx1x2+ a2Σ x22+ a3Σx2x3 = Σyx2

a0Σx3+ a1Σx1 x3+ a2Σx2 x3+ a3Σx3 = Σyx2

(4.16)

100

Pentru calculul coeficienţilor de determinare parţială se folosesc următoarele

relaţii:

2211

13,2,1 )( yyn

yxyxnad xxyx ∑−∑∑∑−∑= (4.17)

2222

23,1,2 )( yyn

yxyxnad xxyx ∑−∑∑∑−∑= (4.18)

2233

32,1,3 )( yyn

yxyxnad xxyx ∑−∑∑∑−∑= (4.19)

Valoarea coeficientului de determinare multiplă este egală cu suma coeficienţilor

de determinare parţială, conform relaţiei:

2,1,33,1,23,2,13,2,1 xxyxxxyxxxyxxxy dddd ++= (4.20)

4.1.4 Regresia neliniară

Modelul neliniar nu se întâlneşte întotdeauna în practică. Atunci se apreciază că

nu există posibilitatea obţinerii unei relaţii strict liniare între variabila dependentă şi

ceilalţi parametri se pot obţine modele neliniare care pot fi apreciate pe diagrama de

regresie şi verificate prin relaţii de tip parabolic, hiperbolic, exponenţial sau alte relaţii

convenabile pe care se calculează coeficienţii funcţiei.

De exemplu, în cazul în care din diagramă se poate deduce necesitatea adoptării

parabolei de gradul II vom avea ecuaţia:

y=b0 + b1x+b2x2 (4.21)

Pentru calculul coeficienţilor b0, b1, b2 se va folosi metoda celor mai mici pătrate,

folosind expresia:

101

∑=

=−n

i nYy

1

2

min)( (4.22)

Egalând cu zero derivatele parţiale în raport cu coeficienţii de regresie, rezultă

următorul sistem de ecuaţii:

nb0 + b1 Σxi+b2 Σxi 2=Σyi

b0 Σxi+b1 Σxi 2 + b2 Σxi 3 =Σxi yi

b0 Σxi2+b1 Σxi 3 + b2 Σxi 4 =Σ xi

2 yi

(4.23)

Unele fenomene pot fi reprezentate şi prin curbe ondulate având maxime, minime

şi puncte de inflexiune. În astfel de cazuri, odată cu creşterea gradului polinomului

calculele devin mai complicate, fiind necesare puteri ale lui x de două ori mai mari decât

gradul polinomului.

În condiţiile în care regresia neliniară devine prea complicată se pot utiliza

mecanisme simplicatoare prin analiza de regresie multi-liniară în care un parametru poate

fi inclus de mai multe ori prin valoarea sa şi prin transformări neliniare de exemplu în

locul considerării regresiei neliniare parabolice de ordinul II se utilizează analiza

multiliniară în care se includ ca parametri : xx =1 şi 22 xx = .

4.1.5 Noţiuni privind interpretarea rezultatelor măsurătorilor

Operaţia de măsurare cuprinde:

- citirea pe o scară gradată sau pe un ecran a rezultatelor brute;

- transformarea indicaţiei brute în măsurătoare corectată cu ajutorul unor factori de

corecţie;

- deducerea valorii celei mai probabile pe baza mai multor măsurători corectate;

- stabilirea valorii adevărate a măsurătorii (raportul exact dintre mărimea măsurată

şi etalon).

Precizia unui instrument indică aptitudinea acestuia de a furniza indicaţii cât mai

apropiate de valoarea adevărată a măsurătorii.

102

Pentru a elimina erorile de măsurare se analizează succesiv toate erorile

sistematice sau întâmplătoare, cum ar fi: eroarea de citire, de mobilitate, de fidelitate, etc.

Greşeli de măsurare. Erori sistematice şi accidentale

Greşeli de măsurare: utilizarea necorespunzătoare a instrumentelor de măsură,

neglijenţa, incompetenţa, etc.,

ei = xi – x0 (4.24)

ei – eroarea de măsurare a mărimii i;

xi – rezultatul măsurătorii i;

x0 – valoarea adevărată a mărimii măsurate.

ei = w + (wi – w) (4.25)

w – eroarea sistematică a măsurătorii; poate fi determinată prin calcul şi se elimină

printr-o corecţie adecvată;

wi – w – eroarea accidentală.

Criterii pentru eliminarea valorilor îndoielnice

Dacă se constată o neomogenitate a datelor statistice ca rezultat al acţiunii unor

cauze sistematice, este necesară excluderea valorilor ce reprezintă abateri însemnate de

la şirul valorilor observate. Cu alte cuvinte, este necesară omogenizarea materialului

statistic obţinut în studiu. Această operaţie se efectuează prin intermediul criteriilor

pentru eliminarea valorilor ce reprezintă abateri mari faţă de masa valorilor.

Sectoarele de drum cu valori extreme trebuie analizate în mod special, mai ales

acele secţiuni unde valorile parametrilor studiaţi indică, de exemplu, o capacitate

portantă redusă.

103

În aceste secţiuni se impune depistarea cauzelor suplimentare care au condus la

micşorarea capacităţii portante şi, în funcţie de acestea, se stabilesc măsurile necesare

pentru consolidări.

Pentru un şir de observaţii:

X1, X2,... Xn, în care X1 şi Xn reprezintă cea mai mică şi respectiv, cea mai mare

valoare observată, dacă valorile observate fac parte dintr-o distribuţie de frecvenţă

normală, se poate stabili o variabilă:

σmx

z pnpn

−= )(

)( (4.26)

Cu ajutorul acestei variabile se determină valoarea teoretică maximă a unui şir

de date.

Dacă valoarea maximă a şirului de date xn este mai mică decât valoarea

teoretică x(n)p, se consideră că aceasta este datorită întâmplării, iar dacă xn>x(n)p se

apreciază că valoarea ei este o abatere mare de la şirul datelor şi se exclude din

calculele pentru determinarea parametrilor repartiţiei statistice.

Ţinând seama de structura repartiţiei normale în mod similar se pot elimina

valorile minime care diferă semnificativ de celelalte valori.

În acest caz, limita teoretică minimă se determină cu relaţia: x(1)p = m – z(n)p

Dacă cea mai mică valoare din şirul de valori depăşeşte valoarea minimă teoretică

x(1)p, este acceptată.

În cazul când x1< x(1)p, valoarea x1 trebuie eliminată din calcule.

Dacă parametrii repartiţiei (media m şi dispersia σ) sunt necunoscute este necesară

estimarea lor pe baza datelor de sondaj; în acest scop se studiază repartiţia maximă:

Vp = x(n)p – x (4.27)

iar valorile limită sunt:

104

x(n)p = x + svp,

x(1)p = x – svp (4.28)

Dacă observaţiile x1, x2, ... xn sunt extrase din aceeaşi populaţie repartizată normal,

atunci repartiţia variabilei vp nu depinde de parametrii m şi σ ai populaţiei, ci de

mărimea sondajului şi probabilitatea dată p.

4.2 Necesarul de date pentru modelarea numerică şi

managementul drumurilor

4.2.1 Utilizarea Bazei/băncii de date pentru stocarea datelor şi informaţiilor

În conformitate cu necesitatea cunoaşterii cât mai exacte a reţelei rutiere, baza de

date pentru administrarea drumurilor ar trebui să conţină minim următoarele tipuri de

date:

• Date privind sectoarele rutiere,

• Date privind lucrările de intervenţie

• Date privind parcul auto,

• Alte date necesare.

Toate aceste tipuri sunt prezentate în continuare împreună cu descrierea necesităţii

de a fi incluse în analiză şi implicit în baza de date.

4.2.1.1 Date privind sectoarele rutiere

Pornind de la necesitatea descrierii cât mai exacte a situaţiei de fapt de pe

drumurile publice, se propune ca datele colectate să fie grupate în următoarele categorii:

• Identificare şi localizare,

• Structura sectoarelor rutiere,

• Starea îmbrăcămintei,

• Traficul,

105

• Date climatice.

Pentru fiecare dintre aceste categorii au fost analizate şi selectate mai multe tipuri

de date care au fost incluse în BDR după cum se prezintă în continuare.

4.2.1.1.1 Identificare şi localizare

Această secţiune cuprinde date de identificare ale sectoarelor rutiere. Sunt în

general date statice a căror valoare nu se modifică. Orice schimbare duce la schimbarea

identităţii sectorului.

Km de început, km de sfârşit: în condiţiile în care drumul nu este selectat în

totalitate sau nu este omogen şi trebuie împărţit în mai multe sectoare fiecare dintre

aceste sectoare trebuie delimitat pentru a nu se suprapune cu următoarele;

Lungime: reprezintă lungimea reală a sectorului; este utilă în calculul necesarului

de lucrări;

Bornaj: include existenţa bornelor kilometrice ca repere de orientare pe lungimea

drumului;

Profilul transversal: tipul secţiunii transversale a proiectului drumului, care

poate fi rambleu, debleu, mixt sau la nivel;

Declivităţi: media sumei urcuşurilor şi coborâşurilor pe kilometru;

4.2.1.1.2 Structura sectoarelor rutiere

Această secţiune include date ce descriu compunerea drumului din punct de

vedere tehnic. Datele pot fi regăsite în proiecte dacă acestea există, dar pot fi obţinute şi

din teren în urma inspecţiilor. Aceste date au o variaţie lentă, ele putând fi modificate

doar ca urmare a unor consolidări, reabilitări sau modernizări ale drumului.

Lăţime: lăţimea părţii carosabile; această caracteristică contribuie la determinarea

vitezei de circulaţie şi este implicată în calculul necesarului de lucrări.

Număr benzi: numărul de benzi pe care se poate circula.

Panta transversală: media pantei părţii carosabile. Identifică forma

îmbrăcămintei pentru asigurarea scurgerii apei sau stabilitatea autovehiculelor în curbă.

106

Clasa structurii rutiere: descrierea suprafeţei carosabile: asfalt (flexibil), beton

de ciment (rigid), nemodernizată (pământ sau împietruire);

Tip îmbrăcăminte: descrie straturile rutiere de la suprafaţa structurii rutiere.

Grosime îmbrăcăminte: grosimea stratului sau straturilor de rulare (cm).

Tip straturi de bază: descrie tipul straturilor de bază pentru drumurile

modernizate, acolo unde acestea există;

Grosime straturi de bază: grosimea straturilor de bază, acolo unde acestea există

(cm);

Tip straturi de fundaţie: descrierea straturilor de fundaţie pentru drumurile

modernizate, acolo unde acestea există;

Grosime straturi de fundaţie: grosimea straturilor de fundaţie, acolo unde

acestea există (cm);

Tip teren: descrie tipul solului pe care este situat drumul;

4.2.1.1.3 Starea îmbrăcămintei

Acest set de date descrie condiţia prezentă a îmbrăcămintei şi cuprinde evaluări

ale defectelor constatate ca urmare a inspecţiilor vizuale precum şi alte date care descriu

viabilitatea drumului sau pot contribui la predicţia evoluţiei stării acestuia. Acestea sunt

date cu evoluţie dinamică unele dintre ele putându-se modifica de mai multe ori într-un

an.

Vârsta drumului: numărul de ani trecuţi de la punerea în circulaţie a drumului;

Vârsta îmbrăcămintei: numărul de ani de la aplicarea ultimului covor sau de la

reabilitarea acestuia;

Planeitate: descrie uniformitatea suprafeţei de rulare în termeni de unităţi

internaţionale (IRI);

Rugozitatea: măsurată prin diferite metode precum înălţimea petei de nisip,

aderenţa la frânate etc.;

Capacitatea portantă: măsurată prin metoda Benkelman sau FWD ;

107

Starea tehnică: realizată prin inspecţie vizuală în conformitate cu reglementările

în vigoare ;

4.2.1.1.4 Traficul

Un important capitol al datelor colectate cuprinde traficul. Aici sunt incluse:

MZA: media zilnică anuală în vehicule fizice sau osii standard pentru sectorul

considerat obţinută la ultimul recensământ;

Compoziţie trafic: numărul de vehicule cu şi fără motorizare din fiecare

categorie care au fost numărate la ultimul recensământ;

Rata de creştere: procentajul cu care MZA creşte anual, aşa cum a fost

determinat la ultimul recensământ;

4.2.1.1.5 Date climatice

Evoluţia stării tehnice a îmbrăcămintei depinde, pe lângă solicitarea din trafic, şi

de condiţiile climatice ale zonei. Pornind de la necesităţile de modelare se colectează date

privind valoarea medie a diferiţilor parametri ce descriu starea vremii.

Media lunară a precipitaţiilor: cantitatea medie de precipitaţii care cade într-o

lună;

Temperatura medie anuală: valoarea medie a temperaturilor pe durata unui an.

4.2.1.2 Date privind lucrări de intervenţie

Pentru un management corect este necesar să se evidenţieze şi costurile necesare

pentru efectuarea lucrărilor. Pentru aceasta trebuie să se aibă în vedere următoarele date:

Tip lucrare: denumirea lucrării ce urmează a fi luată în calcul pentru întreţinere,

reparare, reabilitare sau construcţie.

Preţ unitar: valoarea costurilor ce se aplică pe unitate de măsură pentru lucrările

considerate anterior.

Tipurile de lucrări trebuie să fie cele care în mod real şi uzual se execută pe

reţeaua analizată, fără a include întregul nomenclator şi a ocupa inutil spaţiu şi timpul de

108

procesare. Valorile incluse pentru costuri trebuie să fie costuri medii ale lucrărilor care în

mod real au fost realizate. Acolo unde anumite tipuri de lucrări nu s-au mai realizat dar se

consideră că sunt necesare şi vor fi introduse, costul lor se estimează iniţial prin analogie

cu zone apropiate sau prin adoptarea unei valori utilizate la nivel naţional.

4.2.2 Date necesare pentru realizarea unui model empiric

Deorece atingerea unui sistem complet de colectare şi gestionare a datelor rutiere

necesită eforturi deosebite din partea organizaţiei de administrare a drumurilor, s-a pornit

de la un minim necesar în studiul nostru urmând ca pe măsură ce alte date sunt

disponibile să fie incluse. De asemenea, a fost trasată metodologia de abordare şi aceasta

se va utiliza în momentul când punctele de măsură vor fi mai numeroase. Au fost luate în

calcul:

• parametri de performanţă

• caracteristici geometrice;

• condiţiile climatice;

• condiţii de trafic.

4.2.2.1 Parametrii de performanţă

Pentru caracterizarea îmbrăcămintei este necesară măsurarea periodică şi stocarea

valorilor de performanţă. Între aceştia cei mai importanţi sunt starea tehnică,

planeitatea(IRI), rugozitatea, capacitatea portantă (măsurată prin diferite metode, în cazul

prezentului studiu prin deflexiunea Benkelman).

Fiecare dintre aceşti parametri influenţează desfăşurarea traficului rutier eficient,

în condiţii de confort şi siguranţă.

4.2.2.2 Caracteristici geometrice

Performaţele sectoarelor rutiere sunt influenţate de structura lor. Aceasta

înseamnă că trebuie cunoscute grosimea şi natura straturilor rutiere şi a pământului de

fundare. Pe cât posibil este util a se cunoaşte şi istoricul aşternerii straturilor succesive.

De multe ori acest lucru este dificil. Ca o consecinţă, este practic să substituim structura

109

exactă cu indicatori structurali ce pot fi calculaţi fie utilizând dimensiunile straturilor fie

din datele de deflexiune măsurate.

4.2.2.3 Date climatice

Datele climatice joacă un rol important în modelele comportamentale. Evoluţia

materialelor depinde în mare măsură de condiţiile de mediu în care sunt puse să lucreze.

Dintre datele enumerate mai sus au fost incluse în prezentul studiu acelea care s-a

considerat că au influenţa cea mai puternică. Au fost selectate precipitaţiile medii anuale

şi temperatura în sol la 20mm adâncime.

4.2.2.4 Condiţii de trafic

4.2.2.4.1 Traficul fizic

Condiţiile de trafic pe un sector de drum sunt caracterizate, în general, prin

intensitatea medie zilnică anuală a traficului (MZA) exprimată în vehicule fizice, pe

grupe de vehicule şi total vehicule, şi în vehicule de calcul.

Intensitatea medie zilnică anuală a traficului în vehicule fizice se determină pe

drumurile existente prin următoarele metode de investigare a traficului [61], [9]:

a) Recensământul general de circulaţie, care se efectuează periodic, la intervale de 5 ani,

pe reţeaua de drumuri publice, conform instrucţiunilor elaborate de CESTRIN. Pe

baza datelor calculate în zilele de recensământ, acesta fiind organizat ca un sondaj în

spaţiu şi timp pe reţeaua de drumuri publice, se determină MZA cu relaţia :

∑=

•=

n

j k

kj

aq

nCCMZA

1

10K (4.29)

în care :

MZAK = intensitatea medie zilnică anuală a traficului pentru grupa “K” de vehicule ;

qkj = debitul de 8 ore pentru drumurile naţionale şi de 14 ore pentru drumurile

judeţene şi comunale, înregistrat în ziua “j”pentru grupa “K” ;

ak = coeficientul de redresare, respectiv raportul între debitul de 8 ore respectiv

14 ore de recensământ şi intensitatea traficului de 24 ore;

110

n = numărul de zile de recensământ ;

C1 = coeficientul de corecţie pentru traficul cu caracter sezonier ;

C0 = coeficientul de oblicitate a estimării MZA pe baza eşantionului de

recensământ

Parametrii de calcul din relaţia (4.29) sunt determinaţi de CESTRIN [62].

b) Înregistrări automate de circulaţie, cu caracter permanent, efectuate pe reţeaua

de drumuri naţionale, în posturi dotate cu contori de trafic de tip totalizator sau

înregistrator cu sistem de detecţie electromagnetică, în care se determină traficul total,

fără diferenţierea vehiculelor pe grupe, sau în posturi de tip WIM care asigură clasificarea

vehiculelor în 14 clase şi cântărirea din mers a vehiculelor. Intensitatea medie zilnică

anuală a traficului se determină pe clase de vehicule, sau pentru total vehicule cu relaţia:

MZA = 12/12

1∑=i

iMZL (4.30)

în care: MZL i = intensitatea medie zilnică lunară a traficului din luna ‘’i’’.

c) Recensământ de circulaţie de scurtă durată şi ajustarea datelor rezultate la nivel de

MZA folosind relaţia:

MZAK = ∑=

×××n

iKAKLKZKi cccq

n 1

1 (4.31)

în care:

n = numărul de zile de recensământ;

q Ki = intensitatea traficului pentru grupa “K” de vehicule pe durata

recensământului efectuat în ziua ‘’i’’;

c KZ = coeficient de ajustare la nivel de 24 ore;

c Kl = coeficient de ajustare la nivel de MZL;

c KA = coeficient de ajustare la nivel anual.

111

Coeficienţii de ajustare se determină, în general, pe baza înregistrărilor automate

sau înregistrărilor manuale (recensământ) din posturile de pe drumuri cu caracteristici

similare.

Prelucrarea datelor rezultate din recensămintele de circulaţie se face de către

CESTRIN care difuzează la unităţile interesate traficul mediu zilnic anual rezultat pentru

fiecare sector de drum inclus în recensământul de circulaţie.

Pentru estimarea evoluţiei în perspectivă a traficului rutier, traficul pentru anul de

bază (anul ultimului recensământ de circulaţie) se multiplică cu coeficienţii de evoluţie a

traficului pentru perioada de perspectivă.

Coeficienţii de evoluţie a traficului se elaborează pe grupe de vehicule pentru

perioade de perspectivă de 20 ani şi se actualizează după fiecare recensământ.

Coeficienţii de evoluţie se elaborează în 3 ipoteze de prognoză : medie

(probabilă), minimă (pesimistă), maximă (optimistă).

Coeficienţii de evoluţie a traficului pentru perioada 2005-2025 pe categorii de

drumuri naţionale, aplicabili la datele furnizate de recensământul de circulaţie din anul

2005, elaboraţi de CESTRIN în varianta medie de prognoză, sunt prezentaţi în

tabelele următoare [61]:

Tab. 33 Coeficienţii de evoluţie a traficului pentru perioada 2005-2025 pentru

reţeaua de drumuri naţionale europene

Biciclete, Autoturisme, Autocamioane Autocamioane Autovehicule Tractoare Autocamioane Vehicule cu Total Anul motociclete microbuze, şi derivate cu şi derivate cu articulate Autobuze cu/fără cu remorci tracţiune Vehicule

autocamionete două osii trei sau patru remorcă, (Tren rutier) animală osii veh. speciale

2005 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00

2010 0,78 1,30 1,35 1,25 1,13 1,48 1,17 1,10 0,76 1,28

2015 0.73 1,59 1,59 1,37 1,28 1,62 1,31 1,22 0,60 1,53

2020 0,69 2,01 1,99 1,55 1,47 1,96 1,58 1,35 0,56 1,90

2025 0,65 2,47 2,68 1,83 1,74 2,30 2,04 1,48 0,47 2,34

112


reţeaua de drumuri naţionale principale

Autocamioane Autocamioane Autovehicule Tractoare Autocamioane Vehicule cu Total şi derivate cu şi derivate cu articulate Autobuze cu/fără cu remorci tracţiune Vehicule

două osii trei sau patru remorcă, (Tren rutier) animală

Anul

Biciclete, motociclete

Autoturisme, microbuze,

autocamionete

osii veh. speciale

2005 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0

2010 0,75 1,10 1,12 1,32 1,16 1,12 0,95 1,14 0,72 1,09

2015 0,70 1,36 1,32 1,44 1,30 1,25 1,06 1,26 0,56 1,31

2020 0,66 1,71 1,65 1,63 1,50 1,40 1,28 1,50 0,53 1,61

2025 0,62 2,11 2,22 1,92 1,77 1,57 1,66 1,92 0,45 1,97


reţeaua de drumuri naţionale secundare

Anul

Biciclete, motociclete

Autoturisme, microbuze,

autocamionete

Autocamioane şi derivate cu

două osii

Autocamioaneşi derivate cu trei sau patru

osii

Autovehiculearticulate

Autobuze

Tractoare cu/fără

remorcă, veh. speciale

Autocamioane cu remorci

(Tren rutier)

Vehicule cutracţiune animală

Total Vehicule

2005 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00

2010 0,87 1,05 1,07 1,09 1,11 1,07 1,26 1,35 0,81 1,04

2015 0,82 1,28 1,26 1,20 1,23 1,14 1,41 1,49 0,64 1,20

2020 0,77 1,62 1,58 1,31 1,36 1,22 1,71 1,77 0,60 1,46

2025 0,73 2,00 2,12 1,43 1,52 1,30 2,20 2,27 0,50 1,77

4.2.2.4.2 Traficul de calcul pentru evaluarea capacităţii portante a drumurilor

Traficul de calcul, pentru proiectarea şi verificarea drumurilor din punct de vedere

al capacităţii portante, notat cu Nc,este numărul de osii standard de 115kN pe banda de

circulaţie cea mai solicitată, echivalent cu volumul de trafic de vehicule fizice grele care

se va desfăşura pe această bandă a drumului respectiv pe o perioadă de perspectivă dată.

Osia standard este de 115kN şi are următoarele caracteristici:

113

- sarcina pe roata jumelată: 57,5 kN;

- presiunea de contact: 0,625 MPa;

- raza suprafeţei circulare echivalente suprafeţei de contact pneu-drum: 0,171m;

Traficul de calcul se exprimă în milioane de osii standard de 115kN

(m.o.s) şi se stabileşte cu relaţia [9]:

Nc = 365x10-6 x crt ∑=

5

1kkMZA x fK x 0.5 ( )∑

=++

n

ikiki pp

11 ti (4.32)

în care :

Nc = traficul de calcul în milioane osii standard de 115kN (m.o.s) pe banda de

circulaţie cea mai solicitată;

Crt = coeficientul de repartiţie transversală a traficului pe banda de circulaţie cea

mai solicitată;

MZAK = intensitatea medie zilnică anuală a traficului în anul de bază, pentru grupa

,,K'' de vehicule;

pki , pki +1 = coeficienţii de evoluţie a traficului în perspectivă pentru grupa ,,K'' de

vehicule la începutul şi sfârşitul perioadei parţiale ,,i'' de prognoză;

f k = coeficientul de echivalare a vehiculelor din grupa ,,K’’ în osii standard de 115

kN

ti = durata perioadei ,,i'' de prognoză (în general de 5 ani);

n = numărul de perioade parţiale ,,ti’’ de prognoză.

Suma perioadelor parţiale ,,i'' este egală cu perioada de perspectivă de calcul

,,Pp'', respectiva:

Pp = ∑=

n

i 1

ti (4.33)

Parametrii de calcul din relaţia (4.32) se determină după cum urmează :

114

Grupele de vehicule grele, din cadrul recensământului de circulaţie, care sunt

luate în considerare la determinarea traficului de calcul sunt:

- autocamioane şi derivate cu 2 osii;

- autocamioane şi derivate cu 3 şi 4 osii;

- autovehicule articulate;

- autobuze;

- tractoare cu / fără remorcă ;

- autocamioane cu remorcă.

Coeficientul crt de repartiţie transversală a traficului pe banda de circulaţie cea

mai solicitată se determină din tabelul următor în funcţie de numărul de benzi de

circulaţie şi categoria de drum.

Tab. 36 Coeficientul crt de repartiţie transversală a traficului

Categoria de drum Drumuri Autostrăzi

1 2 3 Zona interurbană Zona suburbană

şi localităţi

2x2

2x3

Numărul benzilor de circulaţie 4 6 4 6

Crt 1.00 0.50 0.50 0.45 0.40 0.35 0.33 0.45 0.40 Echivalarea vehiculelor fizice în osii standard de 115 kN se efectuează cu

ajutorul coeficienţilor f K , stabiliţi pe grupe de vehicule, în funcţie de spectrul de

încărcări pe osie a vehiculelor din fiecare grupă, determinat prin cântărirea vehiculelor în

trafic real pe drum.

Pentru fiecare tip de osie şi încărcare se determină coeficientul de

echivalare ‘’ if ’’ cu relaţia:

fi = A b

iP

115 (4.34)

în care:

P i = sarcina pe osie a unui vehicul real, în kN;

115

A = parametru care depinde de tipul de osie şi de structură;

b = exponent funcţie de tipul de structură rutieră.

Valorile parametrilor de calcul din relaţia (4.34) pentru echivalarea

traficului din ţara noastră sunt prezentate în tabelul următor:

Tab. 37 Parametrii de calcul pentru echivalarea vehiculelor reale în osii standard

de 115 KN

Parametrul ,,A’’ în funcţie de tipul de osie Structuri Rutiere

Exponentul ,,b’’ Osia din

faţă Alte osii simple

Osii tandem (elementare)

Osii tridem (elementare)

Suple şi semirigide noi 3 2.4 0.6 0.6 0.6

Ranforsare structuri rutiere suple şi semirigide

4

1.6

1.0

1.8

1.8

Rigide 12 1.0 1.0 12 113

Stabilirea coeficienţilor de echivalare a vehiculelor grele se face pe baza

cântăririlor statice sau dinamice pe drumurile naţionale.

Coeficienţii medii de echivalare a vehiculelor fizice în osii standard de 115 kN,

actualizaţi de CESTRIN pentru a fi aplicaţi la rezultatele recensământului de circulaţie

din anul 2005 sunt prezenţi în tabelul următor [61].

Tab. 38 Parametrii de calcul pentru echivalarea vehiculelor reale în osii standard

de 115 KN

Grupa de vehicule

Tipul de sisteme rutiere Autocamioaneşi derivate cu

două osii

Autocamioaneşi derivate cutrei sau patru

osii

Autovehiculearticulate

Autobuze

Tractoare cu/fără

remorci şi vehicule speciale

Autocamioanecu remorci

(Tren rutier)

Suple şi semirigide 0.4 0.6 0.8 0.6 0.3 0.8

Ranforsări sisteme rutiere suple şi semirigide 0.3 0.8 0.9 0.6 0.2 0.7

Rigide 0.3 3.8 2.9 1.5 0.2 1.6

116

Metodologia detaliată de determinare a traficului de calcul este prezentată în

Normativul AND 584-2002 [9].

4.3 Structurile rutiere şi colectarea datelor În vederea analizării evoluţiei degradărilor au fost alese nouă sectoare de drum în

funcţie de cele trei zone climatice (trei sectoare de drum pentru fiecare zonă climatică)

după cum urmează:

TIP CLIMATIC I

• DN 1A (km 24+025-24+175) -Alcătuirea sistemului rutier :

2 cm TBS 1997

2 cm TBSR 1993

2.5 cm beton asfaltic

3 cm binder

8 cm macadam

20 cm balast

patul drumului (pământ tip P5)


3 cm beton asfaltic

4 cm binder

30 cm balast

25 cm pietruire existentă


• DN 59 (km 20+800-20+950) -Alcătuirea sistemului rutier :


3.5 cm binder

7 cm îmbrăcăminte uşoară

8 cm macadam

25 cm macadam

117


TIP CLIMATIC II


4 cm beton asfaltic

4 cm binder


4.5 cm mixtură asfaltică cu mărgăritar

20 cm balast



8 cm beton asfaltic

7 cm mixtură asfaltică

40 cm balast



2,5 cm beton asfaltic

4,5 cm binder

38 cm balast


TIP CLIMATIC III


3 cm beton asfaltic

4 cm binder


15 cm piatră spartă

30 cm balast

118

patul drumului (pământ tip P3,2b)


3 cm beton asfaltic

4 cm binder

32 cm balast



4 cm beton asfaltic


25 cm piatră spartă

20 cm balast


Pentru fiecare dintre sectoarele selectate au fost colectate date privind principalii

indicatori. În continuare sunt prezentate evoluţia principalelor tipuri de degradări şi a

indicilor stării de degradare în timp pe o perioadă de 7 ani:

Tip climatic I

SECTOR 1A VARIATIA INDICELUI STRUCTURAL

y = -0,87x5 + 16,021x4 - 111,06x3 + 353,93x2 - 502,12x + 325,9R2 = 1

0102030405060708090

100

1997 1998 1999 2000 2001 2002


y = -0,0519x4 + 1,122x3 - 7,7792x2 + 17,018x + 77,886R2 = 0,9297

0102030405060708090

100

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 SECTOR 59

VARIATIA INDICELUI STRUCTURAL

y = -0,0025x4 + 0,0813x3 - 0,6386x2 + 1,5062x + 99,033R2 = 0,8641

90919293949596979899

100

1998 1999 2000 2001 2002 2003 Fig. 43 Variaţia indicelui structural pentru sectoarele cu tip climatic I

119

Pentru tipul climatic I se poate observa că indicele structural (calculat conform

§3.2) are în general valori ridicate. Descreşterea acestui indice se face relativ lent, fără

salturi bruşte. Pentru sectoarele cu trafic mai scăzut, precum DN59, indicele structural

poate să rămână o perioadă mai îndelungată la valoarea maximă (100) fără ca asupra sa

să fi fost făcute lucrări de întreţinere reparaţie sau reabilitare.

SECTOR 1A VARIATIA INDICELUI DE EVALUARE A

SUPRAFETEI

y = -0,7008x5 + 12,733x4 - 86,979x3 + 273,22x2 - 384,17x + 263,9R2 = 1

0102030405060708090

100

1997 1998 1999 2000 2001 2002


SUPRAFETEIy = 0,214x4 - 3,0604x3 + 14,563x2 - 27,799x + 85,586

R2 = 0,9757

5254565860626466687072

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 SECTOR 59

VARIATIA INDICELUI DE EVALUARE A SUPRAFETEI

y = -0,0281x4 + 0,2109x3 - 0,0767x2 - 1,8015x + 101,71R2 = 0,9912

90919293949596979899

100

1998 1999 2000 2001 2002 2003 Fig. 44 Variaţia indicelui de evaluare a suprafeţei pentru sectoarele cu tip climatic I

Indicele de evaluare a suprafeţei pentru sectoarele cu tip climatic I evoluează mai

rapid decât indicele structural. Totuşi, evoluţia sa se situează în limite acceptabile (se

poate observa o descreştere maximă de 20 în 5 ani). În cazul sectorului experimental de

pe DN29A pentru anul 2003 există o creştere importantă, consistentă cu lucrările de

intervenţie efectuate, situaţie ce se observă şi pentru indicele global (a se vedea figura

următoare).

120

SECTOR 1A VARIATIA INDICELUI GLOBAL

y = 0,3148x4 - 4,4836x3 + 20,238x2 - 33,293x + 96,457R2 = 0,7966

0102030405060708090

100

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003


y = 0,1019x4 - 1,2942x3 + 5,1042x2 - 8,7926x + 82,914R2 = 0,9442

50

55

60

65

70

75

80

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 SECTOR 59

VARIATIA INDICELUI GLOBALy = -0,063x3 + 0,6111x2 - 1,9116x + 101,37

R2 = 0,9984

90919293949596979899

100

1998 1999 2000 2001 2002 2003 Fig. 45 Variaţia indicelui global pentru sectoarele cu tip climatic I

Indicele global depinde de ceilalţi doi indici prezentaţi anterior şi, în consecinţă,

preia din caracteristicile lor.

Tip climatic II

SECTOR 7 VARIATIA INDICELUI STRUCTURAL

y = -0,0812x4 + 0,9569x3 - 3,8729x2 + 6,2317x + 96,75R2 = 0,9952

95

96

97

98

99

100

1998 1999 2000 2001 2002 2003


y = -0,153x4 + 2,3152x3 - 11,092x2 + 17,904x + 91,229R2 = 0,8818

9293949596979899

100101102

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Fig. 46 Variaţia indicelui structural pentru sectoarele cu tip climatic II

SECTOR 7 VARIATIA INDICELUI DE EVALUARE A

SUPRAFETEI

y = -0,0062x4 + 0,0736x3 - 0,2979x2 + 0,4794x + 99,75R2 = 0,9952

98

99

100

101

1998 1999 2000 2001 2002 2003

SECTOR 67 VARIATIA INDICLUI DE EVALUARE A

SUPRAFETEI

y = -0,178x4 + 2,4429x3 - 10,117x2 + 13,377x + 88,643R2 = 0,846

80

85

90

95

100

105

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Fig. 47 Variaţia indicelui de evaluare a suprafeţei pentru sectoarele cu tip climatic II

121

SECTOR 7 VARIATIA INDICELUI GLOBAL

y = -0,0442x4 + 0,5202x3 - 2,1053x2 + 3,3875x + 98,233R2 = 0,9952

95

96

97

98

99

100

101

1998 1999 2000 2001 2002 2003


y = 0,1042x5 - 2,0966x4 + 15,383x3 - 49,729x2 + 68,137x + 65,186R2 = 0,8619

86889092949698

100102

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Fig. 48 Variaţia indicelui global pentru sectoarele cu tip climatic II

Pentru sectoarele rutiere situate în zone cu tip climatic II, toţi indicii au evoluţii

multiple. Pe deoparte, pentru DN 7, drum recent reabilitat în 1996 se poate observa

menţinerea indicilor la valoarea maximă pentru 5 ani consecutivi urmată de o scădere

minoră. Pentru DN67 nivelul de palier lipseşte dar, din nou, scăderile sunt relativ mici.

Creşterile obţinute pentru anii 2001 şi 2002 sunt rezultate ale intervenţiei cu lucrări de

întreţinere care au condus la îmbunătăţirea stării tehnice.

Tip climatic III


y = 0,2136x4 - 3,1071x3 + 13,85x2 - 21,844x + 91,714R2 = 0,7405

0102030405060708090

100

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003


y = -0,0011x4 - 0,0624x3 + 1,0875x2 - 7,6227x + 88,729R2 = 0,9957

50

55

60

65

70

75

80

85

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 SECTOR 66

VARIATIA INDICELUI STRUCTURALy = 0,035x6 - 1,0327x5 + 11,815x4 - 66,161x3 + 188,03x2 -

251,81x + 210,44R2 = 0,9926

75

80

85

90

95

100

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Fig. 49 Variaţia indicelui structural pentru sectoarele cu tip climatic III

122


SUPRAFETEIy = 0,5716x4 - 8,476x3 + 41,638x2 - 77,743x + 121,99

R2 = 0,874

0102030405060708090

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

SECTOR 18 VARIATIA INDICELUI DE EVALUARE A

SUPRAFETEIy = 0,294x6 - 7,0646x5 + 66,947x4 - 317,23x3 + 783,11x2 - 941,16x +

502,9R2 = 1

0

20

40

60

80

100

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 SECTOR 66

VARIATIA INDICELUI DE EVALUARE A SUPRAFETEI

y = 0,0603x6 - 1,5747x5 + 16,108x4 - 81,77x3 + 214,5x2 - 270,68x + 214,67

R2 = 0,9961

75

80

85

90

95

100

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Fig. 50 Variaţia indicelui de evaluare a suprafeţei pentru sectoarele cu tip climatic III


y = 0,3148x4 - 4,4836x3 + 20,238x2 - 33,293x + 96,457R2 = 0,7966

0102030405060708090

100

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003


y = 0,2432x4 - 3,802x3 + 20,217x2 - 45,088x + 113,43R2 = 0,9074

0102030405060708090

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 SECTOR 66

VARIATIA INDICELUI GLOBALy = 0,0474x6 - 1,2976x5 + 13,908x4 - 73,836x3 + 201,77x2 - 264,05x

+ 215,77R2 = 0,9787

808284868890929496

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Fig. 51 Variaţia indicelui global pentru sectoarele cu tip climatic III

Pentru drumurile situate în zona climatică de tip III variaţiile indicilor de stare

este mai severă. Se pot observa scăderi de 10-15 puncte într-un singur an. Acestea apar ca

o proiecţie normală a degradărilor mai rapide ce apar într-un climat mai agresiv cu

precipitaţii mari şi variaţii zilnice de temperatură. Pentru DN66 din grafic se poate

deduce că au fost efectuate lucrări de intervenţie. Lucrările au corectat starea tehnică fără

să poată însă compensa efectele mediului înconjurător.

123

4.4 Valorile parametrilor utilizaţi în studiu Pentru prezentul studiu au fost preluate valorile IRI, HS şi deflexiuni Benkelman.

Indicele de neuniformitate - IRI a fost urmărit pe parcusul mai multor ani pe

sectoarele experimentale. Valorile au fost incluse în tabelul următor.

Tab. 39 Valorile IRI disponibile pentru acest studiu

Drum KmI KmS 1994 1997 1998 1999 2000 2001 2002 20041A 24+000 24+168 4.7 4.8 59 20+800 20+950 1.5 1 1.8 67 171+300 171+500 3 3.7 3.4 76 143+850 144+000 2.9 3.5 5.2 7 489+480 489+510 1.1 0.8 1.4 7 489+600 489+630 1.3 1.8 18 189+000 189+200 4.1 5.5 66 153+800 153+950 6.6 3.7 4.1 66 153+950 154+000 4.0 4.7 1A 156+450 156+600 4.6 5.6 7.8 4.1

Ca regulă generală intuitivă, valoarea neuniformităţii creşte cu trecerea timpului.

Ea se modifică în sens invers doar dacă au fost efectuate lucrări de întreţinere, reparaţii

sau reabilitare. Din această cauză au fost păstrate doar acele valori care nu indică o

diminuarea a neuniformităţii. Pentru celelalte cazuri s-a presupus că au fost efectuate

lucrări, chiar dacă nu există înregistrări privind aceste activităţi.

Tab. 40 Valorile HS colectate şi utilizate pentru studiu

Drum Sector 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005DN1A 24+025 - 24+175 0.80 0.78 0.32 0.68 0.32 0.43 0.39 0.41 0.29 DN29A 50+000 - 50+150 0.27 0.15 0.13 0.52 0.37 0.40 0.45 0.40 0.25 DN59 20+800 - 20+150 - 0.35 0.27 0.22 0.52 0.24 0.29 0.22 0.22 DN67 171+300 - 171+450 0.24 0.24 0.25 0.19 0.47 0.40 0.40 0.26 0.50 DN76 143+850 - 144+000 - 0.29 0.23 0.82 0.51 0.51 0.73 0.92 0.89 DN7 489+480 - 489+630 0.67 0.49 0.29 0.23 0.57 0.55 0.55 0.38 0.38 DN18 189+000 - 189+150 0.51 1.00 0.76 0.78 0.79 0.38 0.45 0.47 0.31 DN66 153+800 - 153+950 0.42 0.48 0.84 0.72 0.54 0.53 - - - DN1A 156+450 - 156+600 0.41 0.53 0.47 0.24 0.20 0.26 0.27 0.34 0.38

Valorile HS aşa cum au fost disponibile au fost consolidate în aşa fel încât între

două măsurători succesive să existe o scădere a valorii. În celelalte cazuri s-a plecat de la

124

premiza că o îmbunătăţire a valorii HS nu poate apare decât în urma efectuării unor

lucrări şi deci această situaţie nu prezintă interes pentru această fază a analizei.

În analiză a fost inclus şi traficul mediu şi cumulat. Valorile MZA pentru

sectoarele considerate au fost incluse în tabelul următor:

Tab. 41 Traficul mediu zilnic anual în vehicule fizice

DN KMI KMS 1994 1995 2000 2005 DN1A 19+450 39+400 5275 4708 7925 10773 DN1A 128+700 160+600 1161 1170 1226 2177 DN18 180+400 220+088 1028 1039 885 1358 DN59 14+230 36+150 5631 6059 4654 5904 DN66 136+000 161+275 3011 3033 2938 3000 DN67 152+700 178+770 3530 3474 3727 3644 DN7 483+530 512+821 3578 3803 3510 4848 DN76 124+010 144+266 5511 6305 5562 4416

Pentru anii în care nu există valori recenzate s-a efectuat o interpolare a traficului.

Tab. 42 Valorile deflexiunii Benkelman disponibile

Drum KmI MI KmS MS Deflex1 AnDeflex1 Deflex0 AnDeflex0N0002A 183 629 183 800 121.10 2004 71.81 1998N0002A 183 800 183 829 114.70 2004 71.81 1998N0002A 183 829 184 0 114.70 2004 82.02 1998N0002A 170 396 170 429 77.30 2004 63.76 1998N0002A 65 600 65 629 90.40 2004 56.12 1999N0002A 65 629 65 800 90.40 2004 68.23 1999N0001H 44 400 44 600 129.45 2005 52.22 1994N0001H 44 600 44 800 160.71 2005 73.12 1994N0001H 45 400 45 600 125.52 2005 33.73 1994N0001G 19 0 19 200 149.21 2005 77.02 1994N0001G 19 200 19 400 149.21 2005 37.75 1994N0001G 19 800 20 0 157.63 2005 29.10 1994N0001G 20 600 20 800 157.63 2005 41.20 1994N0001F 147 800 148 0 203.96 2005 55.87 1994N0001F 148 600 148 800 203.96 2005 94.71 1994N0001C 207 0 207 200 83.04 2005 49.97 2002N0001C 207 200 207 400 51.51 2005 45.72 2002N0001C 207 400 207 600 78.44 2005 47.51 2002N0001C 207 600 207 800 61.55 2005 52.24 2002N0001C 208 0 208 200 63.81 2005 49.78 2002N0001C 208 200 208 400 75.42 2005 49.40 2002N0001C 208 400 208 600 55.65 2005 44.58 2002

125

Drum KmI MI KmS MS Deflex1 AnDeflex1 Deflex0 AnDeflex0N0001C 208 600 208 800 59.20 2005 44.87 2002N0001C 208 800 209 0 54.90 2005 48.27 2002N0001C 209 0 209 200 71.04 2005 49.97 2002N0001C 209 200 209 400 55.98 2005 46.00 2002N0001C 209 400 209 600 75.54 2005 48.55 2002N0001B 16 631 16 746 61.45 2003 52.98 2000N0001B 16 746 16 800 61.45 2003 54.86 2000N0001B 16 800 16 946 86.56 2003 54.86 2000N0001B 16 946 17 0 86.56 2003 57.34 2000N0001B 17 0 17 150 78.37 2003 57.34 2000N0001B 17 150 17 200 78.37 2003 53.92 2000N0001B 16 631 16 746 52.98 2000 23.88 1993N0001B 16 746 16 800 54.86 2000 23.47 1993N0001B 16 800 16 946 54.86 2000 23.47 1993N0001B 16 946 17 0 57.34 2000 17.15 1993N0001B 17 0 17 150 57.34 2000 17.15 1993N0001B 17 150 17 200 53.92 2000 26.27 1993N0001B 17 200 17 350 53.92 2000 26.27 1993N0001A 101 600 101 736 73.56 2003 63.43 2001N0001A 101 736 101 800 73.56 2003 56.27 2001N0001A 102 0 102 136 70.61 2003 62.65 2001N0001A 102 136 102 200 70.61 2003 47.34 1997N0001A 102 200 102 336 78.95 2003 47.34 1997N0001A 102 336 102 400 78.95 2003 49.33 1997N0001A 102 400 102 536 78.14 2003 49.33 1997N0001A 102 536 102 600 78.14 2003 50.53 1997N0001A 102 600 102 736 61.56 2003 50.53 1997N0001A 102 736 102 800 61.56 2003 49.25 1997N0001A 101 936 102 0 62.65 2001 50.41 1997N0001A 73 278 73 478 116.72 2003 113.66 2001N0001A 73 478 73 678 116.72 2003 103.16 2001N0001A 73 678 73 878 116.72 2003 105.22 2001N0002 125 637 125 800 53.10 2003 46.85 2001N0002 125 800 125 837 56.99 2003 46.85 2001N0002 125 837 126 0 56.99 2003 50.44 2001N0001C 66 400 66 600 83.05 2002 41.10 1993N0001C 66 600 66 800 122.47 2002 52.82 1993N0001C 66 800 67 0 95.38 2002 49.49 1993N0001C 67 0 67 2 117.61 2002 41.02 1993N0001C 67 2 67 200 117.61 2002 41.02 1993N0001C 67 200 67 400 101.23 2002 43.87 1993N0001C 67 600 67 800 106.36 2002 52.74 1993N0001C 67 800 68 0 104.11 2002 62.85 1993N0001C 68 0 68 200 127.33 2002 61.15 1993N0001C 68 400 68 600 106.09 2002 53.45 1993N0001C 68 600 68 800 98.17 2002 47.37 1993

126

4.5 Modele numerice de evoluţie pentru parametrii măsuraţi Datele disponibile au fost analizate utilizând regresia liniară pentru a evidenţia

dependenţa variaţiei în timp a parametrilor de stare de variabilele considerate. Modelele

astfel obţinute sunt utilizate de procedurile de predicţie.

Conform datelor disponibile şi nevoilor decizionale au fost realizate:

• Modele de evoluţie pentru IRI,

• Modele de evoluţie pentru HS,

• Modele de evoluţie pentru deflexiune.

Din cauza absenţei unei posibilităţi de dezvoltare a unui model teoretic, a

prezenţei unui grad de incertitudine rezultat din insuficienţa datelor şi cunoştinţelor,

precum şi a condiţiilor impuse pentru fiecare dintre parametrii de mai sus există mai

multe variante de model. Fiecare dintre aceste modele explică într-o anumită măsură

variaţia parametrului studiat. Pentru a lua o decizie finală ar trebui să existe o relaţie

liniară între valoarea prezisă şi valoarea măsurată.

ε++= baYY ii (4.35)

Unde:

iY valorile estimate prin aplicarea modelului obţinut în urma analizei,

iY valorile măsurate ale parametrului,

a coeficient de scală ( 0,1≅a ),

b coeficient de poziţie ( 0,0≅b ),

ε eroarea – termen aleator care respectă distribuţia normală.

Pentru fiecare caz în parte trebuie verificat dacă a şi b sunt suficient de apropiaţi

de valorile prescrise şi dacă indicatorul de verosimilitate 2R are o valoare suficient de

ridicată ( 12 ≈R ).

Pentru analiză a fost utilizat programul EA/Limdep.

127

EA/LimDep (© Econometric Software, Inc.) este un program de calculator care

poate fi utilizat pentru a realiza calcule statistice, econometrice, analize de regresie. Este

un program freeware, care poate fi utilizat în cercetare cu unele restricţii impuse. Astfel

dimensiunea setului de date este resus la maximum 500000 de valori cu 100 de variabile

şi 5000 de observaţii. Nu dispune de modulele avansate de analiză de tipul modele logit

imbricate sau modele de regresie Poisson. Numărul maxim de parametrii incluşi într-un

model este 15.

Aceste restricţii nu afectează necesităţile prezentului studiu. Numărul de valori,

variabile incluse, precum şi complexitatea modelului au fost mai mici decât capabilităţile

permise programului.

4.5.1 Modelul de evoluţie pentru IRI Modul de abordare pentru identificarea dependenţei IRI de variabilele

independente a fost următorul:

• S-au cules datele de teren;

• S-a efectuat analiza multiliniară pornind de la ideea unei însumări a efectelor

fiecărui factor de influenţă:

ε++=∑ bVaYj

ijji ,ˆ (4.36)

• S-a efectuat analiza multiliniară pornind de la premiza unei multiplicări a

efectelor fiecărui factor de influenţă:

( ) ε++=∑ bVaYj

ijji ,ˆln (4.37)

• A fost evaluată relaţia dintre valorile prezise şi valorile măsurate;

• A fost selectată forma considerată a fi corespunzătoare.

Ca variabilă dependentă studiată a fost impusă variaţia în neuniformitate ( IRI∆ )

pe diferite perioade. În final, s-a adoptat o abordare incrementală. Astfel, dacă se doreşte

calculul variaţiei pentru un număr mai mare de ani, se face calculul pentru fiecare an în

128

parte considerând modificările rezultate în parametrii în anii anteriori. Valoarea finală

reţinută este cea obţinută în ultimul pas de calcul.

În prezenta analiză s-a încercat să se păstreze formulele obţinute la un nivel cât

mai simplu, pentru a putea fi uşor aplicate de persoane fără cunoştinţe aprofundate şi fără

o dotare deosebită în echipamente şi mijloace de măsură.

Variabilele independente luate în calcul au fost:

• IRI (valoarea la începutul fiecărui interval analizat);

• Timpul;

• Temperatura la 20 mm în sol;

• Precipitaţiile medii anuale;

• Grosimea îmbrăcămintei bituminoase;

• Grosimea straturilor de balast;

• Grosimea totală a structurii rutiere;

Traficul a fost luat în calcul ca valoare medie anuală dar şi ca valoare cumulată.

Deoarece s-a dovedit că grosimile straturilor de balast şi grosimea totală a structurii

rutiere nu prezintă semnificaţia dorită în analiză, a fost introdus în lista datelor numărul

structural modificat (SNP) care ţine cont nu doar de geometrie ci şi de natura

materialelor.

Pentru calcul s-a avut în vedere ecuaţia propusă pentru HDM-4:

63.02.3 −⋅= BenkSNP (4.38)

Unde:

Benk este deflexiunea Benkelman măsurată în milimetri.

Pentru modelul multiplicativ s-a pornit de la includerea tuturor variabilelor.

Pentru fiecare dintre ele s-a considerat variabila ca atare şi logaritmul ei. Un exemplu,

este prezentat în continuare:

129

Au incluse: Timpul, logaritmul Traficului cumulat, IRI iniţial, precipitaţiile medii,

logaritmul grosimii totale, grosimea straturilor bituminoase. În urma analizei cu

programul LIMDEP s-a obţinut următorul rezultat:

a) Ieşirea programului LIMDEP

Coeff. Std.Err. t-ratio P-value

ONE 313.06 74.5733 4.19802 0.0247 Coeficient constant

TIMP -0.46644 0.078136 -5.96955 0.0094 Distanţa în timp între două măsurători

L_TC 1.1754 0.22665 5.18597 0.0139 Logaritmul traficului cumulat

IRI 0.144089 0.051425 2.8019 0.0677 Valoarea IRI la începutul intervalului de măsurare

PRECMED -0.01036 0.00153 -6.77093 0.0066 Valoarea precipitaţiilor medii

L_K -61.9839 13.3428 -4.64551 0.0188 Logaritmul temperaturii absolute (grade Kelvin) în sol

L_GT 13.2503 1.61811 8.18876 0.0038 Logaritmul grosimii totale a structurii rutiere construite

GROSB -0.26763 0.036959 -7.24129 0.0054 Grosimea straturilor bituminose

b) Ecuaţia

Pe baza rezultatului analizei a fost construită ecuaţia de evoluţie. Această ecuaţie

are forma:

( ) ( ) ( )( )GrosBGrosTotTEMP

UMIDIRITRAFtCIRI

GrosBK

UMIDIRIcumt

GrosTotTEMPK

TRAFcum

αααα

αα

α

exp

expexpexp 00

⋅⋅

⋅⋅⋅⋅⋅=∆⋅⋅

⋅

(4.39)

Unde:

IRI∆ Variaţia IRI în intervalul de timp considerat, t timpul în ani;

cumTRAF Traficul cumulat în perioada considerată;

0IRI Valoarea IRI la începutul intervalului; UMID Precipitaţiile anuale medii; GrosTot Grosimea totală a structurii rutiere; GrosB Grosimea straturilor asfaltice;

KTEMP Temperatura medie în sol (ºK).

130

c) Verificarea corelaţiei

y = 0.8052x + 0.3386R2 = 0.7434

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise

Fig. 52 ∆IRI – Relaţia dintre valorile măsurate şi cele prezise ale variaţiei IRI

P-value are valoare acceptabilă pentru fiecare parametru inclus, dar 2R nu este

suficient de mare şi această formulă explică doar ~80% din variaţia IRI∆ .

Rezultatul nu este reţinut.

Urmărind valorile variaţiei IRI măsurate se poate observa că o parte din valori

sunt grupate: variaţia în intervalul de măsură fiind maxim 1. Totuşi pentru un număr de

cazuri această variaţie este foarte mare. Ea poate fi identificată pentru sectoare de pe

drumurile DN76 şi DN1A pe care traficul greu este semnificativ. Aceste valori pot fi

sesizate pe graficul de comparare în partea dreaptă.

Urmând procedura specificată mai sus s-au obţinut mai multe variante de

dependenţă care au fost incluse în Anexă.

Dintre acestea s-a reţinut următoarea dependenţă a variaţiei anuale a IRI:

KTkKprecGPavKGrosPavSNPKSNPTRAFbKtraf TkUmideeeaIRI ⋅⋅⋅⋅⋅=∆ ⋅⋅⋅ 2

0 (4.40)

Unde:

TRAFb Traficul mediu pe bandă în vehicule fizice;

131

SNP Numărul structural modificat;

GPav Grosimea îmbrăcămintei;

Umid Precipitaţiile medii anuale;

Tk Temperatura la 20mm în sol ;

0a , Ktraf , KSNP , KGrosPav , Kprec , Tk sunt, respectiv, coeficienţii obţinuţi

în urma analizei de regresie pentru fiecare variabilă independentă.

A fost efectuată verificarea corelaţiei dintre valorile prezise şi valorile măsurate şi

s-a obţinut următoarea imagine:

y = 1.054x - 0.0406R2 = 0.9621

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise

Fig. 53 Verificarea corelaţiei dintre valorile măsurate şi valorile prezise pentru IRI

Formula astfel obţinută a fost utilizată mai departe în cadrul programului de

simulare şi predicţie a evoluţiei stării îmbrăcămintei rutiere.

4.5.2 Modelul de evoluţie pentru HS Abordarea de identificare a dependenţei evoluţiei valorii obţinute prin metoda

înălţimii petei de nisip a fost asemănătoare cu cea privind variaţia IRI:

• S-au cules datele de teren;

132

• S-a efectuat analiza multiliniară pornind de la ideea unei însumări a efectelor

fiecărui factor de influenţă:

ε++=∑ bVaYj

ijji ,ˆ (4.41)

• S-a efectuat analiza multiliniară pornind de la premiza unei multiplicări a

efectelor fiecărui factor de influenţă:

( ) ε++=∑ bVaYj

ijji ,ˆln (4.42)

Ca variabilă dependentă studiată a fost impusă variaţia HS pe diferite perioade.

Pentru modelul cumulativ al HS s-a pornit de la includerea tuturor variabilelor.

Pentru fiecare dintre ele s-a considerat variabila ca atare şi logaritmul ei. În anumite

cazuri selectate intuitiv au fost utilizate combinaţii de variabile.

Un exemplu, este prezentat în continuare:

Au fost incluse: HS şi traficul mediu anual:

a) Ieşirea programului LIMDEP


ONE -0,11286 0,047133 -2,3945 2,56% Coeficientul constant

HS 0,352883 0,078165 4,51457 2E-04 Valoarea HS la începutul intervalului de măsurare

TRAF 1,95E-05 7,57E-06 2,57111 0,017 Traficul în vehicule fizice exprimat prin MZA

b) Ecuaţia

Pe baza rezultatului analizei a fost construită ecuaţia de evoluţie. Această ecuaţie

are forma:

medTRAFCHSCCHS ⋅+⋅+=∆ 210 (4.43)

Unde:

HS∆ Variaţia HS în intervalul de timp considerat, HS Valoarea HS la începutul intervalului,

133

medTRAF Traficul mediu în perioada considerată,

0C , 1C , 2C Coeficienţii dezvoltaţi în analiza de regresie.


y = 0.6294x + 0.0459R2 = 0.6447

-0.05

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

0.40

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

Valori masurate

Valo

ri p

rezi

se

Fig. 54 HS; Relaţia dintre valorile măsurate şi cele prezise


suficient de mare şi această formulă explică doar ~63% din variaţia HS∆ .


Datele disponibile pentru analiza HS au fost mai multe. Drept urmare se poate

sesiza o distribuţie mai bine proporţionată a diferitelor valori pe scala de măsură. Totuşi,

valorile mai mari ale variaţiei sunt ceva mai rare şi legate de prezenţa unui trafic mai

ridicat.

Urmând procedura specificată mai sus s-au obţinut mai multe variante de

dependenţă care au fost incluse în Anexă. Totuşi, nu s-au obţinut ecuaţii care să poată fi

reţinute nici pentru intervale de timp mai lungi nici pentru un an.

De aceea s-a considerat că nu sunt suficiente date pentru a obţine o formulă

satisfăcătoare. În consecinţă s-a trecut la adoptarea unei ecuaţii deja folosite în practică şi

efectuarea calibrării coeficienţilor la condiţiile specifice reţelei rutiere pe care s-au făcut

măsurătorile.

134

( ) KTrafBTRAFbTRAFbHSaHS ⋅+⋅=∆ 1ln*0 (4.44)

Unde:

HS este valoare la începutul fiecărui an de calcul;


0a , KTrafB sunt coeficienţi obţinuţi în analiza de regresie.

În urma analizei rămâne o parte a variaţiei neexplicată. Acest lucru se corectează

prin calculul unui coeficient de scală.

Valorile coeficienţilor, aşa cum au rezultat din calculul efectuat, sunt:

0.0010180 =a şi 0.41264=KTrafB .

Cu aceste valori s-a verificat corelaţia dintre valorile prezise şi valorile efectiv

măsurate. Comparaţia este prezentată în figura următoare:

y = 0.5219x + 0.0499R2 = 0.7653

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

Valori masurate

Valo

ri p

rezi

se

Fig. 55 Comparaţia valori prezise / valori măsurate pentru HS

Factorul de corecţie de scară este în consecinţă 0,5219.

135

4.5.3 Modelul de evoluţie pentru deflexiune Aşa cum am observat mai sus avem deja două modele de calcul a evoluţiei din

datele disponibile. Pentru datele de deflexiune disponibile s-a refăcut analiza şi s-a

constatat că nici unul dintre modelele anterioare nu corespund necesităţilor. De aceea s-a

pornit de la ideea că sectoarele de drum pentru care există date, proiectarea a fost făcută

respectând acea practică şi deci, în conformitate cu normele în vigoare se acoperă

suficient de bine cerinţele de trafic, condiţii climatice şi natura pământului. Valoarea

iniţială a deflexiunii, generată prin proiectare, de asemenea, nu influenţează semnificativ

variaţia anuală a deflexiunii. Ca urmare, ecuaţia obţinută are ca variabilă independentă

doar timpul. S-a obţinut o relaţie polinomială de ordinul 3. Deoarece la momentul iniţial

variaţia este, evident, nulă este raţional să susţinem că nu există termen liber:

( ) tatatatBenk 12

23

3 ++=∆ (4.45)

Unde:

Benk∆ este variaţia deflexiunii Benkelman (în sutimi de mm)

t timpul de la ultima intervenţie majoră (construcţie, reconstrucţie,

reabilitare)

1a , 2a , 3a coeficienţi obţinuţi în analiza de regresie.

y = 0.17179113x3 - 1.92281794x2 + 9.84750061xR2 = 0.85308627

0

20

40

60

80

100

120

140

160

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Timp (ani)

Varia

tia d

efle

xiun

ii (m

m/1

00)

Fig. 56 Evoluţia deflexiunii

136

Valorile coeficienţilor sunt:

9.847500611 =a ; 1.922817942 =a ; 0.171791133 =a .

Corelaţia dintre valorile calculate şi valorile măsurate este prezentată în figura

următoare.

y = 0.8487x + 5.8866R2 = 0.8531

0

20

40

60

80

100

120

140

0 20 40 60 80 100 120 140 160

Valoare masurata

Valo

are

prez

isa

Fig. 57 Verificarea corelaţiei dintre valorile măsurate şi cele prezise ale variaţiei deflexiunii

Se poate observa o valoare 85.02 =R care este acceptabilă pentru cazul dat.

Formula va fi folosită ca atare în programul de simulare şi predicţie.

4.6 Obţinerea unui model subiectiv - empiric pentru reţeaua

rutieră din România

În anumite situaţii, datele măsurate nu sunt disponibile sau nu există posibilitatea

practică, în limite de timp şi de bugete prestabilite rezonabile, de a se efectua măsurători

cu echipamente specializate. Întrucât o apreciere rapidă este necesară s-a pus problema

realizării unor metode de obţinere a unor valori în timp scurt, cu cheltuieli minimale. De

aceea s-a făcut apel la o metodă bazată pe raţionamentul ingineresc.

137

4.6.1 Definirea metodei

Valoarea indicelui de planeitate IRI luată în considerare este media valorilor

individuale IRI măsurate pe tronsonul respectiv de drum în conformitate cu prevederile

metodologiei româneşti CD 155-2001:

Tab. 43 Valorile IRI pentru drumurile modernizate

IRI m/km Stare

Categorie drum

Foarte bună Bună Mediocră Nesatisfăcă

toare Rea

Modernizat <4 4...5 5…6 6…7 >7 Pentru drumurile modernizate (bituminoase, beton de ciment) cuprinse în studiu,

uniformitatea se stabileşte de o echipă formată din doi specialişti, astfel:

• se aleg sectoare reprezentative pentru fiecare tip de îmbrăcăminte;

• echipa de inspecţie se deplasează înainte şi înapoi pe fiecare secţiune;

• pe aceleaşi drumuri se efectuează o inspecţie din vehicul care notează PSR pe o

scala de la 1 la 5, după cum urmează:

NIVELUL 5. stare foarte bună (IRI<4) – suprafaţa de rulare permite o circulaţie

confortabilă cu viteze de până la 120 km/h (vehiculul cu care se face inspecţia nu

trepidează)

NIVELUL 4. stare bună (IRI 4…5) – suprafaţa de rulare permite o circulaţie bună

cu viteze de până la 100 km/h (vehiculul cu care se face inspecţia are trepidaţii

acceptabile)

NIVELUL 3. stare mediocră (IRI 5…6) – suprafaţa de rulare permite o circulaţie

cu viteze de 70-90 km/h (mărimea trepidaţiilor creează un disconfort accentuat)

NIVELUL 2. stare nesatisfăcătoare (IRI 6…7) – suprafaţa de rulare permite o

circulaţie cu viteze de 50-70 km/h (mărimea trepidaţiilor creează un disconfort accentuat)

NIVELUL 1. stare rea (IRI>7) – suprafaţa de rulare permite o circulaţie cu viteze

mai mici de 50 km/h (trepidaţiile creează un disconfort greu de suportat şi conduc la o

stare de oboseală accentuată pentru conducătorul auto şi pasageri. Se impune reducerea

vitezei de circulaţie)

138

Fig. 58 Drum modernizat notat cu nivelul 1 (exemplul 1)


139



140



141



142



143

4.6.2 Evaluarea relaţiei stare – valori măsurate

Evaluarea stării tehnice este fundamentală pentru sistemele de analiză din

domeniul rutier. Fie că se consideră fiecare tip de defect în parte, fie se crează un indice

agregat, există totdeauna un set de valori numerice care descriu starea. Pentru a aprecia

condiţia unui drum, sistemele de asistare a deciziei, de exemplu HDM4, folosesc indicele

internaţional de planeitate - IRI. În aprecierea stării actuale şi a evoluţiei viitoare sistemul

transformă toate celelalte mărimi în echivalent IRI. Din această cauză acest parametru a

fost inclus şi în prezentul studiu.

Metodologiile pentru determinarea planeităţii sunt cuprinse în două normative:

• AND563-2000 pentru determinarea planeităţii drumurilor

modernizate cu ajutorul analizorului de profil longitudinal APL72 şi

• 565-2001 pentru determinarea planeităţii suprafeţei drumurilor

secundare nemodernizate cu ajutorul BUMP INTERGRATOR.

IRI se exprimă în m/km şi funcţie de valorile măsurate se acordă calificative

privind starea tehnică pe categorii de drum.

Măsurătorile efectuate cu aparatura specifică oferă o precizie ridicată şi siguranţă

în apreciere. Totuşi, costurile sunt destul de ridicate şi acest tip de investigaţie nu este la

îndemâna tuturor administratorilor.

Din cauza costurilor ridicate s-a pus problema dezvoltării de metodologii

alternative. Una dintre metode constă în evaluarea subiectivă a stării prin inspecţie

vizuală şi aprecierea confortului cu care se deplasează vehiculul. Acest mod de abordare

nu oferă valori strict precise dar este foarte rapid şi cheltuielile sunt reduse la minim.

În principiu, metoda constă în următorii paşi:

• o echipă de inspecţie efectuează o deplasare în ambele sensuri de-a

lungul unui număr de sectoare rutiere şi apreciază confortul

călătoriei pe o scală predefinită;

• separat, se efectuează măsurători cu aparatura specializată;

• se face calibrarea modelului: se analizează datele obţinute prin

metode matematice, euristice sau utilizând raţionamentul ingineresc

144

şi se obţine o funcţie de conversie între indicele de confort şi

valoarea măsurată;

• se efectuează aprecierea confortului pe celelalte sectoare rutiere prin

inspecţie vizuală, utilizând metoda subiectivă şi se foloseşte funcţia

de conversie pentru aprecierea stării (parametrul IRI).

Din cauza naturii total diferite a caracteristicilor şi comportării drumurilor

modernizate (mixturi bituminoase şi beton de ciment) şi a celor nemodernizate (pietruite

şi pământ), a fost necesar să se realizeze două funcţii de conversie.

Pentru fiecare tip de îmbrăcăminte s-a stabilit o scală de evaluare. Limitele

incluse se bazează pe experienţa specialiştilor.

Iniţial s-a apreciat următoarele valori pentru drumuri modernizate:

Tab. 44 Corespondenţa dintre indicele de confort şi IRI – propunerea iniţială

Indice de confort IRI 1 >6,5 2 5,5...6,5 3 4,5...5,5 4 <4,5

În urma inspecţiilor şi măsurătorilor din teren au rezultat seturi de date care au

condus la următoarele funcţii de dependenţă:

y = -1.2342x + 8.6695R2 = 0.821

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

0 1 2 3 4 5Confort

IRI

IRI (m/km)

Linear (IRI(m/km))

Fig. 68 Corelaţia dintre Indicele de confort şi IRI pentru drumuri modernizate

145

Analiza valorilor disponibile a condus la obţinerea unei relaţii lineare:

PSRIRI ×−= 234.16695.8 (4.46)

Acest rezultat impune unele corecţii la valorile considerate iniţial.

Forma finală pentru valorile marjei de conversie, precum şi valoarea tipică luată

în calcul, sunt prezentate în tabelul următor:

Tab. 45 Intervalele de conversie pentru indicele de confort pentru drumurile

modernizate

Indice de confort

IRI Valoarea tipică

1 >7 7.5 2 6...7 6.5 3 5...6 5.5 4 4..5 4.5 5 <4 3

Ecuaţiile şi tabelele astfel obţinute au fost utilizate pentru a face conversia dintre

indicele de confort obţinut prin metoda subiectivă şi valoarea IRI pentru sectoarele pe

care nu s-au făcut măsurători cu aparatură specializată.

De asemenea, valorile HS măsurate pentru sectoarele considerate au fost apoi

analizate şi corelate cu indicele de confort apreciat.

Din analiză a rezultat o relaţie liniară de forma:

0641.01291.0 +×= PSRHS (4.47)

Această ecuaţie a fost utilizată pentru estimarea rugozităţii pentru celelalte

sectoare selectate pe baza indicelui de confort apreciat.

Dependenţa dintre rugozitate şi indicele de confort, aşa cum rezultă din datele

disponibile, este prezentată în figura următoare.

146

y = 0.1291x + 0.0641

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5Confort

HS

Rugozitatea HS (mm)

Linear (Rugozitatea HS (mm))

Fig. 69 Corelaţia dintre indicele de confort şi rugozitate

4.7 Evoluţia în timp a indicatorilor de stare tehnică

Deoarece nu au existat suficiente date culese prin această metodă s-a convenit

utilizarea valorilor obţinute din utilizarea valorilor măsurate cu instrumente. Aceasta este

posibil deoarece acum avem o corespondenţă directă între IRI, HS şi indicatorul subiectiv

de stare. Deoarece avem mai mulţi indici, atunci când ne referim la indicatorul global

putem considera cea mai defavorabilă situaţie.

147

5 Utilizarea indicatorilor de stare şi a modelării numerice în procesul de management al îmbrăcămintei rutiere asfaltice

Urmărirea indicatorilor de stare este foarte importantă deoarece efectuarea

lucrărilor la momentul oportun poate reduce costurile totale de întreţinere.

5.1 Dezvoltarea sistemelor de gestiune a patrimoniului rutier

Infrastructura transporturilor trebuie să asigure permanent fluxul de persoane,

bunuri şi servicii între diferite arii, regiuni şi ţări. Nivelul de performanţă a infrastructurii

trebuie să fie suficient de ridicat pentru a asigura calitatea călătoriei şi transportului.

Perturbarea traficului cauzată de degradare, accidente etc. produce disconfort, costuri

suplimentare şi pierdere de timp.

Trebuie definit un set de proceduri, metode şi reglementări. Acestea trebuie să

indice în mod clar acţiunile, starea şi opţiunile. Acesta este baza atât pentru definirea

cerinţelor bugetare cât şi pentru utilizarea bugetului alocat.

Un asemenea sistem va furniza instrumentele pentru conducerea tuturor

activităţilor de pe reţeaua de drumuri pentru a garanta un maximum de rezultate cu

resursele disponibile.

Aşa cum se ştie, optimizarea nu este asigurată de tratarea urgenţei ci de un

echilibru ce trebuie găsit prin considerarea tuturor parametrilor şi factorilor care pot

influenţa şi demonstra eficienţa.

148

Pentru o reţea rutieră, în general, culegerea datelor de pe sectoarele rutiere, o

bancă de date pentru datele rutiere şi un sistem de management al îmbrăcămintei sunt

cele mai importante părţi ale managementului întreţinerii rutiere.

Banca de date, aşa cum a fost prezentată în capitolul anterior, este necesară

pentru a face posibilă stocarea datelor rutiere disponibile sau care se vor colecta în viitor.

Datele trebuie să documenteze clar:

• Inventarul,

• Starea,

• Resursele,

• Limitările tehnice,

• Nivelurile de finanţare,

• Opţiunile de lucrări,

• Date „istoric”.

Gradul de detaliere al acestor termeni este în concordanţă cu puterea

administratorului, dar costurile trebuie păstrate la cel mai scăzut nivel posibil.

Pentru unele tipuri de reţele, de exemplu, drumurile rurale, unde resursele sunt

sărace, nivelul de detaliere trebuie să fie minimul care permite funcţionarea sistemului.

Un sistem de management al îmbrăcăminţii (PMS) furnizează o structură în

care se organizează şi se desfăşoară toate activităţile de lucrări necesare pentru a furniza,

exploata şi întreţine îmbrăcămintea.

Scopul fundamental al unui sistem de management rutier este de a obţine cea mai

bună soluţie posibilă pentru fondurile publice disponibile şi de a furniza un transport

sigur, confortabil şi economic.

Aceasta este realizată prin compararea alternativelor de investiţie, coordonarea

activităţilor de proiectare, construcţie, întreţinere şi evaluare, şi utilizarea eficientă a

practicilor şi cunoştinţelor existente (Pavement Design and Management

Guide, Transportation Association of Canada, 1997).

149

Activităţile din managementul îmbrăcămintei rutiere

Direct spus, un sistem de management al îmbrăcămintei este o metodologie care

asigură un cadru organizatoric pentru toate activităţile de intervenţie şi serviciile necesare

pentru a furniza, exploata şi întreţine îmbrăcămintea rutieră într-o manieră sigură şi

eficientă economic. Un sistem de management al îmbrăcămintei poate de asemenea fi

gândit ca fiind totalitatea activităţilor necesare pentru a gestiona îmbrăcămintea pe durata

ciclului de viaţă.

Aceste activităţi, binecunoscute de altfel, pe durata de viaţă a îmbrăcămintei sunt:

identificarea necesităţilor, planificare, programare, proiectare, construcţie, exploatare,

evaluare şi întreţinere. Ele sunt strâns legate între ele. Toate aceste activităţi cuprinse în

ciclul de viaţă sunt prezentate în figura următoare:

Suport Tehnic Standarde

Reglementări Manuale

Ghiduri Tehnice Instrucţiuni

Dezvoltare (C&D) Comunicaţii

Educaţie

Activităţi pe ciclul de viaţă al îmbrăcămintei

Programare

Planificare

Proiectare

Construcţie

Întreţinere

Necesităţi

Evaluare

Exploatare

Înregistrări şi Sistem informaţional

Fig 1. Activităţi pe ciclu de viaţă

Aceste activităţi trebuie să fie însoţite totdeauna de un suport tehnic puternic. Un

set de standarde şi reglementări trebuie să fie disponibile pentru a fixa un set de proceduri

de lucru şi interpretări unitare. Trebuie editate manuale şi ghiduri tehnice pentru a asigura

utilizarea eficientă a instrumentelor, computerelor, programelor etc. Trebuie să existe o

comunicare permanentă între diferitele niveluri ale organizaţiei şi între organizaţiile

implicate.

150

Componentele necesare într-un PMS sau prevăzute pentru a-l îmbunătăţi sunt

incluse în trei categorii generale:

• Colectarea şi managementul datelor;

• Realizarea analizei la intervale de timp stabilite de norme şi

reglementări, consistent cu obiectivele PMS;

• Evaluarea periodică a performanţelor sistemului.

1. Colectarea şi managementul datelor constă în câteva acţiuni printre care

enumerăm:

• Un inventar al elementelor fizice ale îmbrăcămintei incluzând

numărul de benzi, lungimea, lăţimea, tipul suprafeţei, clasificarea

funcţională sau informaţii despre acostament.

• Un istoric al datelor şi tipurilor de construcţie, reconstrucţie,

reabilitare şi întreţinere preventivă.

• Inspecţii de stare care includ inspecţii din mers, degradare, făgaşe,

fricţiune etc.

• Informaţii de trafic inclusiv volum, clasificare şi încărcare.

2. Analize la frecvenţe stabilite de reglementări consistente cu obiectivele PMS.

• O analiză a stării îmbrăcămintei.

• O analiză a performanţelor care include o estimare a performanţelor

prezente şi prezise al tipurilor specifice de îmbrăcăminţi şi o

estimare a duratei de viaţă rămase pentru toate tipurile de

îmbrăcăminte de pe reţea.

• O analiză a investiţiilor la nivel reţea şi proiect.

• O analiză inginerească pentru fiecare secţiune pentru a vedea cum

proiectarea, construcţia, reabilitarea, materialele, proiectarea

mixturilor şi întreţinerea sunt toate legate de performanţa

îmbrăcămintei.

151

3. Evaluarea periodică a performanţelor sistemului.

• Evaluarea sistemului ca întreg şi/sau a componentelor sale trebuie

să se realizeze periodic (cel puţin anual).

• Nivelul de performanţă trebuie evaluat pentru proceduri şi pentru

software;

• Trebuie făcute îmbunătăţiri, după caz, în conformitate cu politicile,

practicile, criteriile inginereşti şi experienţa agenţiei.

Odată pus în funcţiune, un sistem de management de orice tip trebuie să furnizeze

toate instrumentele tehnice, organizatorice şi financiare necesare pentru a îndeplini

cerinţele pentru care a fost menit. Pentru a avea un Sistem de Management al

Îmbrăcămintei funcţional este necesar să se identifice şi să se realizeze principalele

componente.

• Procedurile tehnice pentru îmbrăcăminţi,

• Documentaţia tehnică pentru îmbrăcăminţi

• Înregistrările şi sistemul informaţional

Date tehnice despre îmbrăcăminţi

o Plan de inventariere a drumurilor

o Tabelele de inventar a îmbrăcăminţilor

o Sumarul evaluării îmbrăcăminţilor (starea)

o Sumarul solului de fundare

o Date privind mediul înconjurător

Întreţinere şi actualizare a bazei de date tehnice

Alte informaţii şi date tehnice

Starea îmbrăcămintei scade în mod inevitabil. Utilizând un indice ipotetic cuprins

între 0 şi 100 (presupunând nivelul 100 cel mai bun) forma evoluţiei în timp a indicelui

va urma o tendinţă continuu descrescătoare.

O asemenea formă este prezentată în figura următoare :

152

Prost şi mai rău

Acceptabil şi mai bun

Vârsta îmbrăcămintei

Întreţinere preventivă

Reparaţii locale

Reabilitare minoră

Reabilitate moderată

100

90

75

60

45

30

15

Performanţa îmbrăcămintei

Reabilitare majoră

Reconstrucţie

Star

ea îm

brăcăm

inte

i

Fig 2. Tendinţa stării şi acţiuni posibile de intervenţie

Se trasează o linie de separaţie pentru care partea superioară reprezintă stare

acceptabilă sau mai bună iar partea inferioară stare proastă sau mai rea. Principala

preocupare este de a asigura pentru fiecare nivel de stare acţiunea corectă pentru a avea

beneficii maxime.

Serios afectat

Foarte prost

Prost

Acceptabil

Satisfăcător

Bun

Distrus

Cădere semnificativă a stării

Procentaj mic din durata de viaţă

Timpul

Aici $4-5 pentru reabilitarea îmbrăcămintei

Aici $1 pentru reabilitarea îmbrăcămintei

100

85

70

55

40

25

10

Indice de stare

Fig 3. Costurile cauzate de stare

(New Dimensions in Pavement Mgmt.- http://www.cecer.army.mil/paver/Paver.htm)

153

Când se încearcă să se aducă un drum la starea anterioară şi se efectuează o

intervenţie conform nivelului de degradare costurile sunt legate de nivelul intervenţiei.

Analiza trebuie să asigure faptul că momentul este corect ales pentru că după momentul

critic scăderea calităţii şi creşterea costurilor sunt imense.

Efectuarea acţiunilor la momentul potrivit cu costurile corecte va conduce la

creşterea duratei de viaţă a îmbrăcămintei cu costuri minimale.

Nivel de calitate minim admisibil

Deteriorarea calităţii îmbrăcămintei

Vârsta îmbrăcămintei

Reabilitarea creşte nivelul de calitate

Durata de viaţă iniţială

Sta

rea

îmbrăc

ămin

tei

Scă

zută

M

edie

R

idic

ată

Cov

or a

sfal

tic

Durata de viaţă extinsă

Fig 4. Performanţa îmbrăcămintei – Calitate / Timp

O problemă majoră care trebuie tratată de proiect este finanţarea drumurilor.

Aranjamentele financiare sunt de importanţă crucială. Fără un flux adecvat şi

stabil de fonduri, politicile de întreţinere a drumurilor nu sunt sustenabile.

Mai mult, fluxul financiar este impredictibil. Alocaţiile bugetare sunt adesea tăiate

ca răspuns la dificultăţile fiscale şi sociale, fondurile sunt rareori eliberate la timp şi de

fapt cheltuielile sunt adesea mult sub nivelul planificat şi promis. Ca rezultat, drumurile

publice se deteriorează continuu. Cele mai multe drumuri sunt în stare acceptabilă sau

proastă şi trebuie sau să fie reabilitate sau să fie trecute într-o categorie inferioară.

5.2 Costurile şi beneficiile sistemelor de gestiune

Costurile sistemului de gestiune a realizării, dezvoltării şi utilizării unui sistem de

gestiune a îmbrăcămintei sunt în general formate din:

154

• Cheltuieli de proiectare şi implementare – necesită angajarea unor consultanţi de

specialitate. Odată creat sistemul necesită doar cheltuieli de întreţinere şi

acualizare;

• Costuri de achiziţie a echipametului de calcul – Procurarea lor se face o singură

dată la începutul creerii sistemului. De cele mai multe ori echipamentul este deja

existent în cadru organizaţiei sau poate fi folosit pentru realizarea mai multor

sarcini;

• Costuri de colectare a datelor – acestea depind de numărul parametrilor şi precizia

solicitată, de frecvenţa cu care se fac măsurătorile şi tipul de metodă de măsură;

• Costuri legate de analiză şi asistarea deciziei – sunt costuri periodice, dar de cele

mai multe ori se utilizează personalul propriu al administraţiei.

Beneficiile constau în realizarea acelei strategii care permite optimizarea

cheltuielilor. Deoarece resursele alocate sunt limitate nu se pune problema reducerii

costurilor de ansamblu, restricţionate prin buget, ci a realizării acelor secvenţe de lucrări

pentru un sector şi a distribuţiei lucrărilor anuale între sectoare pentru a obţine o stare

generală cât mai bună la nivelul reţelei.

5.3 Dezvoltarea programului de analiză şi predicţie a stării

tehnice a structurilor rutiere

Pentru realizarea unei administrări eficiente un prim pas este realizarea sistemului

de analiză şi predicţie a stării îmbrăcămintei. A fost creat un program de calcul realizat în

mediul de programare Delphi produs de firma Borland.

Acest program a fost conceput să preia valorile prezente, măsurate pentru un

număr de parametri esenţiali care descriu structura rutieră şi să facă o predicţie pentru un

număr de ani ai valorilor care descriu starea tehnică. Parametrii de stare consideraţi sunt

IRI, HS şi Deflexiunea Benkelman.

În analiză sunt incluse caracteristicile care descriu structura îmbrăcămintei. Între

acestea amintim:

Grosimea straturilor asfaltice, traficul în vehicule fizice şi în osii standard,

valoarea precipitaţiilor şi temperatura medie în sol la 20mm adâncime.

155

Toate aceste date pot fi introduse de către operator împreună cu numărul de benzi

dedicate traficului şi creşterile anuale ale traficului în vehicule fizice şi în osii standard.

Modulul de calcul se bazează integral pe ecuaţiile deduse în analiza prezentată în

capitolul precedent. Acolo unde nu au fost suficiente date pentru analiză, sau unde

formulele sunt consacrate, au fost incluse ecuaţii deja publicate în alte cercetări.

Având în vedere modul de calcul al evoluţiei deflexiunii este cerut şi numărul de

ani de la ultima intervenţie majoră (construcţie, reconstrucţie, reabilitare) asupra

sectorului rutier.

Pentru realizarea predicţiei se introduce numărul de ani de analiză.

Modul de introducere a datelor de intrare este prezentat în figura următoare:

Fig. 70 Datele iniţiale de calcul

Ecuaţiile utilizează coeficienţi ale căror valori au fost calculate în cadrul analizei

de regresie. Aceste valori, utilizate în calibrarea sistemului pot fi introduse într-o fereastră

specială de dialog.

156

Fig. 71 Coeficienţii utilizaţi în formule

Deoarece nu sunt valori definitiv fixate, aceşti coeficienţi pot fi permanent

actualizaţi şi deci programul beneficiază de flexibilitate. Atât timp cât formula de bază nu

se modifică nu este necesară modificarea programului.

Valorile de intrare sunt preluate şi utilizate într-un proces iterativ de predicţie. A

fost adoptată formula incrementală de calcul pentru parametrii IRI şi HS. Aceasta

înseamnă că pentru fiecare an în parte se calculează variaţia parametrului şi se adună la

valoarea de la începutul anului. Procesul se repetă pentru fiecare dintre anii cuprinşi în

intervalul de analiză.

În formula de calcul a deflexiunii s-a avut în vedere timpul de la ultima investiţie

(cheltuială de capital).

De asemenea, a fost utilizată echivalarea dintre deflexiunea Benkelman şi

numărul structural modificat SNP după formula deja prezentată în capitolul anterior.

În figura următoare se poate observa un exemplu de calcul pentru un sector cu

două benzi de circulaţie, cu 4000 de vehicule fizice în ambele sensuri. Îmbrăcămintea

este formată din 7 cm de mixturi asfaltice şi stuctura asigură o deflexiune Benkelman de

50 sutimi de mm (aproximativ SNP=5).

Valorile iniţiale sunt IRI=4 şi HS=0.4

Durata de analiză este 15 ani în condiţiile în care au trecut 3 ani de la ultima

intervenţie capitală.

157

Fig. 72 Analiza comportamentului îmbrăcămintei pe perioada selectată

Ecuaţia utilizată pentru calculul variaţiei IRI este:

dIRI:= exp(pUnuIRI)* exp(pTraficIRI*VTrafic/VNrBenzi)* exp(pSNP*VSNP)* exp(sqrt(VGrosPav)*pSqrtGrosPav)* Power(VPrecMed,pPrecMed)* Power(273.15+VTemp,pTempK);

(5.1)

Unde:

dIRI este variaţia anuală a valorii IRI în condiţiile indicate, VTrafic valoarea traficului în vehicule fizice în anul în curs, VSNP valoarea numărului structural modificat, VGrosPav grosimea îmbrăcămintei bituminoase, VPrecMed valoarea medie anuală a precipitaţiilor, VTemp valoarea medie anuală a temperaturii la adâncimea de 20mm în sol, pUnuIRI, pTraficIRI, pSNP, pSqrtGrosPav, pPrecMed, pTempK sunt,

coeficienţii obţinuţi în urma analizei de regresie.

Ecuaţia utilizată pentru calculul variaţiei HS este:

dHS:= exp(pUnuHS)*VHS*LN(1+VTrafic/VNrBenzi)* Power(VTRafic/VNrBenzi,pTraficHS)/0.5219; (5.2)

158

Unde:

dHS este variaţia anuală a valorii HS în condiţiile indicate, VHS valoarea HS la începutul anului, VTrafic este traficul zilnic anual în ambele sensuri (vehicule fizice), pUnuHS, pTraficHS coeficienţi obţinuţi în analiza de regresie.

Ecuaţia utilizată pentru calculul variaţiei deflexiunii Benkelman este:

dBenk:= ((B3*VAniRecs – B2)*VAniRecs + B1)*VAniRecs; (5.3)

Unde:

dBenk este variaţia deflexiunii Benkelman ; VAniRecs reprezintă numărul de ani de la ultima intervenţie majoră; B1, B2, B3 sunt coeficienţi obţinuţi în urma regresiei neliniare.

Urmând metoda incrementală, s-au calculat valorile pentru fiecare an din interval.

Valorile astfel obţinute pot fi urmărite prin afişare într-o pagină grafică.

Poate fi urmărită evoluţia prezisă a IRI aşa cum se arată în figura următoare.

Fig. 73 Predicţia evoluţiei IRI

Creşterea anuală a IRI, aşa cum a rezultat din calcul nu depinde de valoarea IRI la

începutul intervalului. Acea accelerare a degradării din partea a doua a graficului apare

din cauza efectului cumulat al creşterii volumului de trafic şi a scăderii SNP. Totodată, în

159

prezent valorile umidităţii şi temperaturii apar drept constante. Dacă există predicţii care

să indice anumite evoluţii ale acestor parametri, acest lucru ar putea fi inclus pe viitor în

calcul pentru a obţine mai multă acurateţe.

Similar, se poate reprezenta evoluţia HS şi a deflexiunii, aşa cum se poate observa

în figurile următoare:

Fig. 74 Predicţia evoluţiei rugozităţii - HS

Fig. 75 Predicţia evoluţiei deflexiunii Benkelman

160

Aşa cum a fost prezentat în capitolul anterior a fost concepută o formulă de

conversie între valoarea măsurată a IRI şi un indicator de stare. Programul face această

conversie şi afişează evoluţia.

Fig. 76 Predicţia stării tehnice – componenta cauzată de IRI

Ecuaţia utilizată pentru calculul conversiei este:

VStareIRI:= Max((8.6695-VIRI)/1.234,0); (5.4)

Unde:

VStareIRI valoarea stării generate de neuniformitate IRI; VIRI valoarea IRI.

Similar a fost utilizată ecuaţia pentru calculul stării generate de HS:

VStareHS:= Max((VHS-0.0641)/0.1291,0); (5.5)

Unde:

VStareHS valoarea stării generate de HS; VHS valoarea HS.

161

Pentru deflexiunea Benkelman starea a fost calculată în conformitate cu

normativul şi depinde de traficul de calcul în osii standard.

Evoluţia stării generate de HS şi de deflexiunea Benkelman se calculează şi pot fi

vizualizate, aşa cum se observă în figurile următoare.

Fig. 77 Predicţia stării tehnice – componenta cauzată de HS

Fig. 78 Predicţia stării tehnice – componenta cauzată de deflexiune

162

Evident, se calculează şi un indice global de stare care se poate vizualiza ca în

figura următoare.

Fig. 79 Predicţia evoluţiei stării tehnice

Din figura anterioară se poate vedea că starea tehnică este dată de situaţia cea mai

dezavantajoasă, care în cazul de faţă, pentru valorile particulare alese, este impusă de HS.

Această situaţie este cauzată de impunerea valorii stării tehnice generale ca fiind

minimum dintre valorile stărilor impuse de fiecare parametru în parte:

( )DEFIHSIRI STSTSTST ,,min= (5.6)

Deoarece efectuarea de lucrări influenţează starea şi evoluţia acesteia în timp,

programul a fost conceput pentru a putea include lucrări de intervenţie convenabile

pentru a aduce îmbrăcămintea la parametri de confort convenabili. În acest moment

selecţia lucrărilor se face de către operator, în mod convenabil pentru a acoperi acele

zone în care parametrii consideraţi, IRI, HS şi deflexiune sunt în afara limitelor stabilite

prin norme.

Programul include câteva lucrări standard de intervenţie:

• Tratamente;

• Reciclare;

163

• Covor asfaltic;

• Reabilitare;

• Lărgirea cu două benzi.

Pentru fiecare dintre aceste tipuri de lucrări au fost considerate efectele asupra

parametrilor evaluaţi.

Fig. 80 Predicţia evoluţiei indicatorilor de stare funcţie de lucrările efectuate

Calculul efectelor lucrărilor porneşte de la formule obţinute de cercetătorii care au

dezvoltat HDM4.

Astfel pentru un covor asfaltic se poate calcula:

Capacitatea structurală – SNP

( )[ ]dSNPKHSNEWaSNPMaxSNP awawbwaw −××+= 0394.0,5.1 (5.7)

Unde:

• SNPaw numărul structural ajustat după executarea covorului;

• SNPbw numărul structural ajustat înainte de efectuarea lucrărilor;

164

• dSNPK reducţia în numărul structural ajustat cauzată de fisurare;

• HSNEWaw grosimea covorului;

• asw coeficientul Poisson al covorului (vezi tabelul următor);

Table 1. Recomandări ale HDM4 pentru valorile asw

Strat Tipul stratului Condiţie Coeficient

Tratamente Uzual 0,2 a=0,20 la 0,40

h<30mm, stabilitate scăzută şi mixturi la rece a=0,20

h>30mm, MR30 = 1500MPa a=0,30

h>30mm, MR30 = 2500MPa a=0,40

Îmbrăcăminte Mixturi asfaltice

h>30mm, MR30 ≥ 1500MPa a=0,45

Acest parametru depinde, după cum se poate observa din tabelul de mai sus, de

caracteristicile geometrice şi fizico-chimice ale straturilor îmbrăcămintei adăugate în

urma efectuării lucrărilor. În România asw se alege 0,35, în conformitate cu §5.2.5 din

AND550.

Neuniformitatea – IRI

( )[ ] ( )[ ]awapaw HSNEWaaIRIaaIRI −×−×+= 2,0max0,0max10 (5.8)

Unde:

• IRIaw este indicele de neuniformitate după executarea covorului;

• HSNEWaw este grosimea covorului (mm);

• a0, a1, a2 sunt parametri ajustabili (implicit valorile lor sunt, respectiv, 2.0, 0.01 şi 80);

• IRIap este indicele de neuniformitate după efectuarea lucrărilor pregătitoare (plombări, colmatări etc.)

IRIap se calculează pornind de performanţele demonstrate în efectuarea lucrărilor:

( )ppbwap aIRIIRIIRI 0,min ∆−= (5.9)

Unde:

165

• IRIbw este indicele de neuniformitate înainte de începerea lucrărilor;

• pIRI∆ reducerea IRI prin plombare;

• pa0 coeficient de limitare (în general 4.6).

Utilizând metoda descrisă mai sus au fost refăcute toate calculele de predicţie şi

au fost vizualizate evoluţiile parametrilor IRI, HS şi deflexiunea Benkelman care au fost

prezentate în figurile următoare:

Fig. 81 Evoluţia valorii IRI după aplicarea lucrărilor selectate

Fig. 82 Evoluţia valorii HS după aplicarea lucărilor selectate

166

Fig. 83 Evoluţia valorii deflexiunii Benkelman după aplicarea lucrărilor selectate

Evident, valorile IRI, HS şi deflexiune pot fi convertite în valori de stare conform

metodelor deja descrise. Contribuţia fiecărui parametru este mai întâi calculată separat.

Acest lucru este efectuat automat de program şi evoluţia acetor parametri este prezentată

în figurile următoare.

Fig. 84 Evoluţia stării cauzată de variaţia IRI

167

Fig. 85 Evoluţia stării cauzată de variaţia HS

Fig. 86 Evoluţia stării cauzată de variaţia deflexiunii

Efectele separate pot fi cumulate şi se alege ca reprezentativă pentru starea

generală a sectorului, cea mai defavorabilă valoare. Evident, pot exista influenţe şi

suprapuneri ale efectelor dar, starea, în forma actuală este o convenţie de notaţie. Pentru

simplificare, fără a exista erori prea mari, a fost considerată funcţia minim aplicată celor

trei valori.

168

Evoluţia valorii care descrie starea generală este prezentată în figura următoare.

Fig. 87 Evoluţia valorii generale a stării

În final, acest program de simulare a evoluţiei valorilor parametrilor şi a stării

poate ajuta la luarea unor decizii adecvate pentru aplicarea celei mai bune conduite în

aplicarea programelor de lucrări. Evident, această simulare se aplică pentru un singur

sector, dar programul poate sta la baza dezvoltării ulterioare a unor sisteme de analiză

aplicabile la nivel de reţea rutieră.

169

6 Contribuţii personale, concluzii şi recomandări Teza de doctorat ia în studiu o temă de mare importanţă din domeniul

ingineriei rutiere şi anume analiza sistemică a evoluţiei stării structurilor suple

utilizând infomaţiile stocate în banca de date.

Utilizarea metodelor de predicţie pentru determinarea evoluţiei structurilor

rutiere este o temă de actualitate pe plan mondial. Pe plan naţional este un subiect

de mare urgenţă şi constituie o prioritate deoarece bibliografia disponibilă nu relevă

existenţa unei lucrări care să trateze acest subiect explicit şi in extenso.

Teza analizează parametrii care influenţează performanţele îmbrăcămintei:

indici de stare tehnică, IRI, HS şi deflexiune. Studiul s-a efectuat pe date preluate de

pe sectoare experimentale aflate în supravegherea CESTRIN pe o durată de peste 7

ani. Acolo unde nu au existat suficiente valori au fost utilizate date de pe alte

sectoare căutându-se ca noile sectoare să fie complete şi compatibile cu vechile date.

6.1 Contribuţii personale

Teza de doctorat prezintă o metodă de analiză a stării tehnice a drumurilor cu

utilizarea instrumentelor matematice de analiză, modelare şi simulare.

Teza trece în revistă:

• principalele defecte care afectează starea tehnică;

• modalităţile în care se evaluează starea tehnică;

• metodele şi instrumentele de măsurare a defectelor.

170

Pornind de la necesităţile de descriere a stării tehnice se face o analiză şi se

stabileşte structura minimală pentru realizarea bazei de date necesare administrării

îmbrăcămintei rutiere moderne.

Datele de stare colectate în cadrul diferitelor programe experimentale au fost

reunite într-o singură bază de date şi au fost studiate pentru a obţine legile de evoluţie a

stării. S-a pornit cu parametrii măsurabili: IRI, HS şi deflexiune.

A fost propusă o modalitate rapidă de apreciere a stării pe baza experienţei şi

raţionamentului ingineresc. Pornind de la compararea datelor obţinute din evaluarea

subiectivă şi măsurătorile cu aparatură specializată a fost calculată relaţia dintre stare şi

parametrii măsuraţi.

A fost conceput un program de calcul pentru predicţia stării tehnice şi simularea

comportamentului îmbrăcămintei rutiere în condiţii de trafic şi mediu indicate. Pentru

trafic se utilizează atât volumul fizic, rata de creştere cât şi valoarea echivalentă în osii

standard. Acest program a fost utilizat pentru studiul comportării diferitelor soluţii de

intervenţie pentru un interval de timp impus. Realizat, în prezent, pentru a studia

comportamentul tehnic, programul poate fi dezvoltat pentru a include costurile lucrărilor,

fiind astfel un instrument simplu de utilizat dar eficient pentru asistarea deciziilor în

administrarea drumurilor.

Structural teza are următorul conţinut:

Teza face o trecere în revistă a problemelor pe care le implică infrastructura

rutieră în contextul dezvoltării durabile. A fost făcută o analiză a reţelele rutiere din

România şi unele ţări europene, a fost descrisă dinamica transporturilor de bunuri,

servicii şi persoane şi a fost analizată viabilitatea reţelei rutiere şi dinamica traficului

rutier din România.

În partea de fundamentare şi de prezentare generală s-a făcut o analiză sistematică

a structurilor rutiere nerigide. În acest sens au fost prezentate caracteristicile materialelor

incluse în structurile rutiere nerigide (lianţi bituminoşi, materiale pietroase etc.). De

asemenea, au fost studiate, prezentate şi analizate metodele de dimensionare în vigoare.

171

O parte importantă este reprezentată de identificarea şi descrierea tipurilor de

degradări ale îmbrăcămintei rutiere bituminoase. Se face o clasificare şi o prezentare

completă pentru a se observa modul în care fiecare tip de degradare contribuie la starea

tehnică generală. De asemenea sunt descrise metode şi echipamente de măsură şi

evaluare a stării.

Starea structurilor rutiere nu este staţionară, ci evoluează sub influenţa

solicitărilor, mediului şi timpului. Ca o consecinţă, cunoştinţele noastre despre structurile

rutiere trebuie să evolueze. Sunt necesare programe de urmărire a comportamentului care

să conducă la posibilitatea predicţiilor de stare. Teza face o trecere în revistă a unor

programe care au fost implementate în diferite ţări: SHRP-LTPP, SERRP etc.

Pentru dezvoltarea unei metodologii de predicţie sunt necesare instrumente

tehnice şi ştiinţifice adecvate. Ca urmare au fost considerate metodele de calcul şi analiză

care pot fi utilizate în astfel de situaţii. Regresia matematică liniară şi neliniară, simplă şi

multiplă au fost folosite în studiul care a stat la baza tezei pentru a extrage formulele de

predicţie semnificative pentru evoluţia indicatorilor de stare.

Pentru a putea analiza şi dezvolta formule de calcul este necesară colectarea

datelor. De aceea, în teză s-a făcut o descriere a tipurilor de date utile în sistemele de

analiză şi asistarea deciziei. Datele descrise şi colectate trebuie incluse într-o bancă de

date. Deoarece, un sistem de management are un cost ridicat, este indicat a se începe cu

un nucleu minim necesar şi dezvoltarea sa pe măsură ce noi tipuri sunt măsurate şi

incluse în baza de date.

Pornind de la datele disponibile au fost analizate şi dezvoltate modele

comportamentale pentru indicatorul de neuniformitate IRI, pentru indicatorul de

rugozitate HS şi pentru capacitatea portantă descrisă prin deflexiunea Benkelman. Pentru

fiecare dintre cele trei modele au fost folosite metode diferite de analiză de regresie.

Aceasta a rezultat din comportamentul diferit al datelor. Analiza de regresie a fost

condusă în fiecare caz pornind de la două ipoteze de lucru: 1) variabilele independente au

efect cumulativ, şi 2) au efect multiplicativ.

Pentru IRI s-a pornit prin includerea tuturor parametrilor şi prin eliminarea acelor

nesemnificativi. În final s-a obţinut un model care descrie variaţia anuală a IRI:

172

KTkKprecGPavKGrosPavSNPKSNPTRAFbKtraf TkUmideeeaIRI ⋅⋅⋅⋅⋅=∆ ⋅⋅⋅ 2

0 (6.1)

Unde:


SNP Numărul structural modificat;

GPav Grosimea îmbrăcămintei;

Umid Precipitaţiile medii anuale;

Tk Temperatura la 20mm în sol ;

0a , Ktraf , KSNP , KGrosPav , Kprec , Tk sunt, respectiv, coeficienţii obţinuţi

în urma analizei de regresie pentru fiecare variabilă independentă.

Pentru HS, metoda anterioară nu a dat rezultate scontate. Ca atare, s-a adoptat o

ecuaţie deja utilizată în alte ţări şi s-a calibrat prin aflarea coeficieţilor. Deoarece eroarea

era destul de mare a fost făcută o corecţie bazată pe trafic.

( ) KTrafBTRAFbTRAFbHSaHS ⋅+⋅=∆ 1ln*0 (6.2)

Unde:

HS este valoare la începutul fiecărui an de calcul;


0a , KTrafB sunt coeficienţi obţinuţi în analiza de regresie.

Pentru deflexiune, unde setul de date disponibil era mult mai mare, s-a găsit o

relaţie polinomială funcţie de timp fără a fi necesară includerea altor parametri.

( ) tatatatBenk 12

23

3 ++=∆ (6.3)

Unde:

Benk∆ este variaţia deflexiunii Benkelman (în sutimi de mm)

t timpul de la ultima intervenţie majoră ;

1a , 2a , 3a coeficienţi obţinuţi în analiza de regresie.

173

Aprecierea stării tehnice trebuie făcută pe baza experienţei şi raţionamentului

ingineresc şi atunci când nu există date disponibile culese cu aparatură specializată. A

fost propusă o metodologie se evaluarea bazată pe opinia specialiştilor. Pornind de la

compararea datelor obţinute din evaluarea subiectivă şi măsurătorile cu aparatură

specializată a fost calculată relaţia dintre stare şi parametrii măsuraţi.

Pentru IRI:

PSRIRI ×−= 234.16695.8 (6.4)

şi pentru HS:

0641.01291.0 +×= PSRHS (6.5)

Unde PSR este un indicator subiectiv al stării îmbrăcămintei şi confortului de

rulare definit pe baza raţionamentului ingineresc.

Pe baza analizelor efectuate în cele trei cazuri, a fost dezvoltat un instrument

tehnic de analiză şi predicţie a comportamentului sistemului rutier. Acesta este un

program scris sub MS Windows care preia date şi calculează comportamentul pe un

interval de timp funcţie de structură, solicitări şi climă.

Fig. 88 Datele iniţiale de calcul ale programului de predicţie, simulare şi analiză

Cu acest program au fost făcute analize pentru evoluţie şi au fost incluse diferite

lucrări de întreţinere şi reabilitare urmărindu-se efectele acestora şi evoluţia stării.

174

Fig. 89 Analiza comportamentului îmbrăcămintei

Fig. 90 Predicţia evoluţiei (ex. IRI)

Acest sistem, bazat pe studiul inclus în prezenta teză de doctorat poate fi utilizat

pentru o analiză rapidă a lucrărilor şi efectelor sale.

Fig. 91 Evoluţia valorii generale a stării în urma aplicării lucrărilor de intervenţie

175

Programul este simplu, robust şi foarte uşor de utilizat şi înţeles. Deoarece,

coeficienţii pot fi editaţi, ecuaţiile au un caracter flexibil şi se poate calibra pe parcurs.

Acest program poate sta la baza unui proiect ulterior care să includă analiza la

nivel de reţea. Analiza tehnică se poate dezvolta prin includerea de elemente de

inteligenţă artificială (seturi fuzzy, reţele neuronale) astfel încât să se realizeze sistem

expert care să încorporeze cunoştinţele generate de prezenta teză alături de cele mai

moderne metode de asistare a deciziei.

6.2 Recomandări

Datele disponibile în studiul care a stat la baza elaborării prezentei teze de

doctorat au fost limtate şi de aceea se impune continuarea la nivel naţional. Este necesară

extinderea numărului de puncte de măsură şi a frecvenţei de colectare. De asemenea,

datele sunt exclusiv de pe drumurile naţionale. Este necesară diversificarea tipului de

structuri şi includerea în studiu a sectoarelor rutiere de pe drumurile judeţene şi comunale

pentru a avea o bază mai largă de analiză.

Se impune o colaborare cu specialiştii din alte ţări care lucrează la dezvoltarea de

modele comporamentale pentru a face o verificare încrucişată a modelelor din diferite

zone ale lumii.

Se recomandă cooperarea cu specialiştii Băncii Mondiale pentru a putea utiliza

rezultatele obţinute în urma analizei datelor disponibile în cadrul programelor tehnico-

economice de tipul HDM4.

Modelele de evoluţie trebuie continuate cu realizarea unor modele decizionale

care să impună utilizarea de elemente de inteligenţă artificială. Recomandabile sunt

utilizarea reţelelor neuronale şi algoritmii genetici.

6.3 Concluzii privind tematica abordată

Studiul porneşte de la premiza că structuri similare, în condiţii similare vor

performa similar. De aceea rezultatele obţinute pentru anumite condiţii de exploatare

(climă, trafic etc.) vor putea fi folosite în evaluarea performanţelor altor sectoare cu

structură similară din alte zone cu condiţii asemănătoare.

176

De asemenea, prezumţia este făcută atât pentru prezent cât şi pentru viitor. Deci,

analizele sunt valabile pentru evaluarea comportamentului viitor al îmbrăcămintei şi

aceasta conduce la posibilitatea identificării punctului critic în care lucrările de întreţinere

au eficienţa maximă.

Importanţa disponibilităţii unei astfel de metodologii rezidă în faptul că pe de o

parte se pot calcula cu suficientă acurateţe valorile pe care parametrii de performanţă ai

îmbrăcămintei le iau şi pe de altă parte se stabileşte o corelaţie în timp între aceşti

parametrii şi un indicator subiectiv, derivat empiric, de stare, care poate descrie starea

globală a sistemului.

Pentru realizarea scopului propus s-a făcut apel la instrumentele moderne puse la

dispoziţie statistică, teoria probabilităţilor, teoria fiabilităţii, ingineria şi tehnologia

rutieră. Datorită caracterului complex al sistemului structură rutieră şi a multiplelor sale

interacţiuni cu mediu înconjurător fizic se poate considera că analiza predicţiei de stare

are un caracter multidisciplinar.

Stabilirea cu acurateţe a stării tehnice şi a riscurilor structurale se constituie într-

un prim pas spre dezvoltarea şi implementarea unui sistem de management al

structurilor rutiere performant necesar administraţiilor de drumuri. Un astfel de sistem

este la început în România şi se depun eforturi susţinute, din partea instituţiilor abilitate şi

a specialiştilor din domeniul rutier în vederea implementării finale a unui PMS adaptat

condiţiilor concrete ale ţării noastre şi nivelului actual tehnic şi legislativ din România.

Prezenta lucrare se constituie într-o parte a acestui efort concertat, direcţionat către

realizarea PMS.

Autorul prezentei teze face parte din echipa care, în cadrul CNADNR, realizează

Sistemul de Gestiune a Îmbrăcămintei Rutiere, având experienţă în:

• Utilizarea aparaturii de investigaţie;

• Analiza şi interpretarea datelor de stare a drumurilor;

• Calibrarea sistemelor de management rutiere;

• Cercetare în domeniul îmbrăcăminţilor rutiere moderne;

- AMTRANS–3C1/P6 “Elaborarea unei tehnologii integrate PMS/BMS (pavement management system / bridge management system) pentru

177

investigarea, disgnosticarea si expertizarea stării tehnice a infrastructurii rutiere, în vederea stabilirii priorităţilor de întreţinere şi dezvoltarea în teritoriu”;

- AMTRANS–X1C17 “Îmbrăcăminţi bituminoase rutiere performante utilizând mixture asfaltice compozite în vederea creşterii siguranţei în transportul de suprafaţă”.

• Elaborarea de normative în domeniul rutier.

- Instructiuni tehnice privind evaluarea starii de degradare a imbracamintilor

rutiere cu echipamentul de teren DEGY 1998 AND/CESTRIN;

- Ghid de utilizare a sistemului PMS 1999 AND/CESTRIN.

178

7 Bibliografie

[1] *** – Instrucţiuni tehnice privind determinarea stării tehnice a drumurilor moderne,

indicativ CD 155

[2] *** – Lungimea căilor de transport la sfârşitul anului 2005. Institutul Naţional de

Statistică, 2006.

[3] *** Convolutul simpozionului îmbrăcăminţi rutiere moderne, Cluj-Napoca, 1995.

[4] *** Convolutul simpozionului Reabilitarea drumurilor şi podurilor, Cluj-Napoca,

Editura Mediamira, 1999.

[5] *** Lucrări de drumuri. Colecţia standardelor, normativelor, instrucţiunilor şi

legilor în vigoare.

[6] ***: ROAD TRANSPORT RESEARCH OUTLOOK OECR-Paris 1993

[7] AND – Buletin Tehnic Rutier, Normativ pentru dimensionarea stării tehnice a

drumurilor moderne, indicativ CD 155

[8] AND – Normativ pentru evaluarea stării de degradare a îmbrăcăminţii pentru

drumuri cu structuri rutiere suple şi semirigide, Indicativ AND 540

[9] AND 584-2002. Normativ pentru determinarea traficului de calcul pentru

proiectarea drumurilor din punct de vedere al capacităţii portante şi al

capacităţii de circulaţie.

[10] Andrei Radu, Metode statistice aplicate la drmuri, Editura tehnică, 1983

[11] APL – Longitudinal Profile Analyser, Technical Specifications, MAP, Mulhouse,

France, 1990.

179

[12] APLN Mode Operatoire mise en oeuvre des materiales, LCPC, Cenetre de Nantes,

Nantes, France.

[13] Băluţ, A. - Revista Drumuri şi Poduri - Reorganizarea administrării drumurilor

publice din România, 2001

[14] Baroux, R. ş.a. Thermoriginiration. Recyclage en place. Recyclage en centrale.

Guide pratique de construction routiere, nr. 41, Revue Ginerale des Routes et

des Airodromes, nr. 589/1982.

[15] Belc, F. Contribuţii la studiul şi realizarea unor structuri rutiere mixte. Teză de

doctorat. Universitatea Tehnică Timişoara, 1993.

[16] Benjamin JR, Cornell CA: Probability, Statistics & Decision for Civil Engineers;

McGraw-Hill Book company Inc., New York, 1970

[17] Berger JO: Statistical Decision Theory & Bayesian Analysis; Springer-Verlang Inc.

New York, 1985.

[18] Bernhoff OA: Confidence limits for systems reliability based on component test

data; AD-42845, US Air Force Institute of Technology, available at NTIS,

1963.

[19] Bilţiu, A. Mixturi asfaltice realizate la cald cu agregate artificiale uşoare. Sesiunea

ştiinţifică, I.P. Cluj-Napoca, octombrie, 1978, col. CVI.

[20] Boicu M., Dorobanţu S.: Manual elaborat în colaborare cu experţii OECD şi alţii;

“Techniques for Central and East European Countries”; OECD Paris 1994

[21] Breipohl Arthur M: Probabilistic Systems Analysis. An introduction to probabilistic

models, decisions and applications of random processes; John Wiley & Sons,

New York, 1970.

[22] Burnett TL, Wales BA: system reliability confidence limits; Proceedings of 7th

National Symposium on Reliability and Quality Control, 1961.

[23] Bustamante AS: Monte Carlo methods; in Reliability Engineering, Proceeding of

the ISPRA, edited by A. Amendola, AS Bustamante, Kluwer Academic

Publishers, 1988

180

[24] Cacuci, D. Contribuţii la studiul şi realizarea unor structuri rutiere cu materiale

locale. Teză de doctorat, Universitatea Tehnică Timişoara, 1996.

[25] Cady PD, Weyrs RE: Deterioration Rates of Concrete Bridge Decks; Journal of

Transportation Engineering, ASCE, Vol 110 No. 1, 1984

[26] CESTRIN – Proiect EN 12697-22. Partea 22. Incercarea la ornieraj.

[27] CESTRIN – Recensământul de trafic din anul 2002.

[28] COMITE TECHNIQUE AIPCR C19. Dimensions et poids autorisés des vehicules.

19.01.B, 2004

[29] Costescu, I. şi Bele, F. Drumuri urbane. întreţinerea şi exploatarea drumurilor, Vol.

I şi II, Litografia Universităţii Tehnice, Timişoara, 1995.

[30] Cucleşan Natalia, Vătămănescu Stela: Fonduri structurale, instrumente financiare

pentru modernizarea infrastructurii de transport rutier din România; Drumuri-

Poduri, 42(111)-2006.

[31] Dorobantu S., Racanel I., Inginerie de trafic, partea a II-a, Institutul de Construcţii

Bucureşti, 1978

[32] Dorobanţu, S – Revista de Drumuri şi poduri, Influenţa sarcinilor pe osie asupra

drumurilor

[33] Dorobanţu S., Răcănel I.: Inginerie de trafic, Vol II, Partea I – a Statistica

matematică, Editura I.C.B. – Bucureşti 1974

[34] Dorobanţu S.: “Heavy Trucks, climats and pavement damages”, Seminar: Road

transport problems in Countries Side of Black Sea; OECD, Istambul-Turkey

1994

[35] Dorobanţu S.: Pavement Rehabilitation and Strengthening; Seminar EOCD in

Arad-România 1993

[36] Dorobanţu S.: Technological Transfer and Diffusion for Central and Eastern

European Countries; Seminar OECD in Budapeast-Hungary 1992

181

[37] Dorobanţu Stelian, Răcănel Carmen: Corelarea rezultatelor din încercarea triaxială

statică şi încercarea de întindere indirectă la oboseală obţinute pe mixturi

asfaltice; Drumuri-Poduri, 13(82) - Aprilie 2004.

[38] Dorobanţu, S. ş. a. Drumuri. Calcul şi proiectare. Editura Tehnică, Bucureşti, 1980.

[39] Dumitru Petre, Zarojanu Horia, Ionescu Constantin, Andrei Radu, Tautu Neculai,

Munteanu Ionel, Răileanu Elena: Infrastructura rutieră din România în

conceptul dezvoltării durabile, Drumuri-Poduri, 25(94)-2005

[40] Eminet, R. Construcţia drumurilor. Editura Militară, Bucureşti, 1973.

[41] FEHRL, Raport anual 2002

[42] GEIPOT, (1982): Research on the Interrelationships between Costs of Highway

Construction, Maintenance and Utilisation (PICR) Final Report 12 Volumes

Brasilia, Brazil

[43] Golaby K, Thomson PD, Hyman WA: Pontis Technical Manual, a Network

Optimisation System for Bridge Improvements and Maintenance, Report to

FHWA, 1992

[44] Golaby K, Thomson PD, Jun CH: Network Optimisation System for Bridge

Improvements and Maintenance, report to california departments of

transportation and FHWA, Cambridge Systematics/Optima, 1990

[45] Hodges J.W., Rolt J., and Jones T.E., (1975): The Kenya Road Transport Cost

Study: Research on Road Deterioration Report LR 673. Crowthorne, England

Department of the Environment, Transport and Road Research Laboratory

[46] INS-Anuarul Statistic al României, perioada 1991-2006

[47] Instrucţiuni tehnice pentru determinarea capacităţii portante a drumurilor cu

deflectometrul PHONIX FWD MLY 10000, ind. AND 564-2001

[48] Instrucţiuni tehnice privind metodologia de determinare a planeităţii suprafeţei

drumurilor cu ajutorul analizorului de profil longitudinal APL 72, ind. AND

563

182

[49] J. B. Odoki, Henry G. R. Kerali, HDM4 – Highway Development & Development,

Volume Four, Analytical Framework and Model Descriptions; World Road

Association, World Bank, 1999

[50] Jercan S, Romanescu C, Dicu M, - Construcţia drumurilor. Încercări de laborator

UTCB, 1992

[51] Jercan, S. Suprastructura şi întreţinerea drumurilor. Editura Didactică şi

Pedagogică, Bucureşti, 1980.

[52] Jeuffroy, G. Conception et construction des chaussees. Vol. I şi II, Editions

Eyrolles, Paris, 1978.

[53] Jiang Y., Sinha K.C.: The Development of Optimal Strategies for Maintenance

Rehabilitation and Replacement of Highway Bridges, Final Report, Vol. 6,

Performance Analysis and Optimisation; Joint Highway Research Project,

Purdue University, 1990

[54] Kleywegt, A.J., Sinha K.C.: Tools for Bridge Management Data Analysis; Purdue

University, 1994

[55] Lu YA: Methodology for updating deterioration models in infrastructure

management; M.S. Thesys, Department of Civil Engineering, Purdue

University, West Lafayette, IN, 1993

[56] Lu Yun, Madanat Samer: Bayesian Updating of infrastructure deterioration

Models; Transportation Research Records 1442, TRB, NRC, NAPress,

Washington DC 1994

[57] Lucaci Gh, Costescu I., Belc F., Construcţia drumurilor, Editura Tehnică,

Bucureşti, 2000

[58] Lucaci, Gh. şi Bărbos, V. Soluţii tehnice aplicate la reabilitarea drumurilor în

România. Al X-lea Congres Naţional de Drumuri şi Poduri, Iaşi, 1998, vol. II,

p. 110. ..115.

[59] M. Nicolau, I. Molan, J.Raducanu. Dinamica de evoluţie a transportului rutier şi

estimarea agresivităţii acestuia asupra drumurilor publice interurbane. Al XII-

183

lea Congres Naţional de Drumuri şi Poduri din România. Bucureşti, 20-22

septembrie 2006

[60] M.Nicolau, V.Muha, D.Zamfirescu. Gestionarea traficului rutier. Monitorizarea

traficului greu. Raport final, CESTRIN, 2006.

[61] M.Nicolau. Gestionarea traficului rutier. Recensământul general de circulaţie din

anul 2005. Nota de sinteză, CESTRIN, 2007.

[62] M.Nicolau. Recensământul general de circulaţie din anul 2005. Studii de corelaţie

statistică în vederea determinării factorilor de trecere de la înregistrările

manuale de recensământ la traficul mediu zilnic anual. Referat final,

CESTRIN şi BOMACO, 2005.

[63] Markow M, Madanat S, Gurenich D: Optimal Rehabilitation Times for Concrete

Bridge Decks; Transportation Research Record 1392, TRB, National

Research Council, National Academy Press, Washington DC 1993

[64] NDLI, (1995). Modelling Road Deterioration and Maintenance Effects in HDM-4

Final Report Asian Development Bank Project RETA 5549 N.D. Lea

International, Vancouver

[65] Neter J., Wasserman W., Kotner MH: Applied Linear Statistical Models; Richard

D. Irwin Inc., 1990

[66] Nicoară, L – Îndrumător pentru laboratoarele de drumuri

[67] Nicoară, L. Îmbrăcăminţi rutiere moderne. Institutul Politehnic „Traian Vuia"

Timişoara, 1975.

[68] Nicoară, L. şi Bilţiu, A. Îmbrăcăminţi rutiere moderne. Editura Tehnică, Bucureşti,

1983.

[69] Nicoară, L., Munteanu, V. şi Ionescu, N. Întreţinerea şi exploatarea drumurilor.

Editura Tehnică, Bucureşti, 1979.

[70] Normativ pentru întreţinerea şi repararea drumurilor publice, ind. AND 554-2002

[71] Normativ pentru prevenirea şi remedierea defecţiunilor la îmbrăcăminţile rutiere

moderne, ind. AND 547-98

184

[72] Operations Manual , Maintenace Manual GripTester, 1999

[73] Orgür K., Dorobanţu S.: Road strengtheny: short term strategies; Seminar OECD

în Lubliana-Slovenia 1994

[74] Orkand DS: A Monte Carlo method for determining lower confidence limits for

system reliability on the basis for sample component data; AD627799, NTIS,

1960

[75] Ozbay Kaan, Laub Ryan: Models for Pavement Deterioration Using LTPP, Final

Report, FHWA-NJ-1999-030, The State University Piscataway, New Jersey

2001.

[76] Paterson W.D.O., (1987) Road Deterioration and Maintenance Effects World Bank

Publications, Washington D.C.

[77] Paterson W.D.O., (1987): Road Deterioration and Maintenance Effects World Bank

Publications, Washington, D.C., USA

[78] Petrescu Aurel: Real: Realizări în domeniul drumurlor naţionale în perioada 2002-

2003; Drumuri-Poduri, 69-2002.

[79] Pontis, Network Optimisation System for Bridge Improvement & Maintenance;

Interim Report, Cambridge Systematics, Inc., 1991

[80] Romanescu Constantin, Lazăr Ştefan Mihai: Model reologic pentru estimarea

ornierajului structurilor rutiere suple; Drumuri-Poduri, 22(91) - Aprilie 2005.

[81] Romanescu Constantin, Răcănel Carmen: Reologia lianţilor bituminoşi şi a

mixturilor asfaltice; Editura MATRIX ROM, Bucureşti, 2003.

[82] Romanescu Constantin, Răcănel Carmen: Studii de laborator privind încercarea la

oboseală a mixturilor asfaltice sub deformaţii constante; Drumuri-Poduri,

26(95) - Aprilie 2005.

[83] Scinteie Rodian, Fiabilitatea lucrărilor de artă, Editura societătii academice "Matei-

Teiu Botezi", Iaşi, 2003

[84] Sinha KC., Saito M., Jiang Y., Murthy S., Tee A.B., Bowman M.D.: The

Development of Optimal Strategy for Maintenance, Rehabilitation and

185

Replacement of Highway Bridges, Final Report, vol. 1, The Element of the

Indiana Bridge Management System; Joint Highway Research Project,

Purdue University, 1991

[85] Stelea, L – Comunicări simpozioane

[86] Studiu de trafic pentru coridorul Pan-European IV şi alte rute majore între Brasov şi

Frontiera cu Ungaria.Raport final, Dorsch Consult, 2005.

[87] TINA. Transport Infrastruicture Needs Assessment in Central and Eastern Europe.

Final Report, 1999.

[88] Tsunokawa K., (1987) The Highway Design and Maintenance Standards Model -

Volume 2 User's Manual World Bank, John Hopkins University Press

[89] Turner D.S., Richardson J.A.: Bridge Management System Data Needs And Data

Collection; Articol prezentat la lucrările conferinţei asupra managementului

podurilor pentru administraţiile din transporturi (Conference on Bridge

Management for Transportation Agencies), 1993

[90] UE PHARE. Traffic Forecast for the Ten Pan-European Transport Corridors of

Helsinki. NEA, 1998.

[91] USAID Balkans Regional Infrastructure. Program Nadlac – Deva Motorway

Feasibility Study. Final Report, Booz, Allen, Hamilton, 2001.

[92] Visser A.T., (1981) An Evaluation of Unpaved Road Performance and Maintenance

Ph.D. thesis. Austin, Texas University of Texas at Austin, department of Civil

Engineering

[93] Wang Hongzhou, Pham Hoang: Survey of reliability evaluation of complex

networks using Monte Carlo techniques; Microelectron. Reliab., No. 2,

Pergamon, Elesevier Science Ltd., 1997

[94] Watanatada T., Harral C.G., Paterson W.D.O., Dhareshwar A.M., Bhandari A., and

Tsunokawa K., (1987) The Highway Design and Maintenance Standards

Model - Volume 1: Description of the HDM-III Model World Bank

Publications, Washington, D.C., USA

186


Tsunokawa K., (1987) The Highway Design and Maintenance Standards

Model - Volume 1 Description; World Bank, John Hopkins University Press


[97] Zarojanu, H. Drumuri. Suprastructură. Litografia Institutului Politehnic, Iaşi, 1973.

187

8 ANEXE

8.1 Determinarea evoluţiei parametrilor de stare

8.1.1 Determinarea evoluţiei IRI

8.1.1.1 Determinarea evoluţiei IRI fără utilizarea SNP Pentru analiza evoluţiei IRI au fost disponibile şi luate în consideraţie următoarele

variabile independente:

• Valoarea IRI la începutul intervalului de timp;

• Timpul dintre două măsurători

• Traficul mediu pe intervalul de timp considerat între două măsurători (MZA);

• Traficul cumulat

• Temperatura medie

• Precipitaţiile medii anuale

• Grosimea îmbrăcămintei

• Grosimea totală a sistemului rutier

Ca variabile dependente au fost incluse

• Variaţia IRI pe o perioadă de timp determinată

• Variaţia medie anuală a IRI

188

8.1.1.1.1 Determinarea evoluţiei IRI – Rezultatul 1 a) Ieşirea programului LIMDEP


ONE -1.71455 0.529059 -3.24075 0.010147

TRAFICMED 0.000279 0.000116 2.41333 0.039035

b) Ecuaţia corespunzătoare are forma:

( )medeTRAFTRAFCIRI αexp0=∆ (A.1)

Unde: IRI∆ este variaţia IRI în unitatea de timp (1 an)

medTRAF Traficul mediu zilnic în perioada considerată

0C termen constant ( )ONEC exp0 =


y = 0.3493x + 0.3829R2 = 0.5591

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise

Fig. 92 IRI – Rezultat 1; Relaţia dintre valorile măsurate şi cele prezise

P-value are valoare acceptabilă pentru fiecare parametru inclus, dar 2R este redus

şi această formulă explică doar ~35% din variaţia IRI∆ . Rezultatul nu este reţinut.

189



TRAFICMED 0.000298 0.000122 2.44256 0.037208

L_UMID -0.28525 0.088723 -3.21504 0.010573


( ) UMIDUMIDTRAFIRI medeTRAFαα ⋅=∆ exp (A.2)


medTRAF Traficul mediu zilnic în perioada considerată UMID Precipitaţiile anuale medii


y = 0.3504x + 0.381R2 = 0.6024

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

Valori prezise

Valo

ri m

asur

ate




190



TRAFICMED 0.000279 0.000113 2.46591 0.03581

L_TEMP -0.43545 0.131393 -3.31413 0.009024


( ) TEMPTEMPTRAFIRI medeTRAFαα ⋅=∆ exp (A.3)


medTRAF Traficul mediu zilnic în perioada considerată TEMP Temperatura medie în sol (ºC)


y = 0.3692x + 0.3698R2 = 0.5624

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

Valori masurate

Valo

ri p

rezi

se



şi această formulă explică doar ~37% din variaţia IRI∆ .


191



L_TEMP -1.50741 0.676032 -2.2298 0.052714

L_UMID 0.917991 0.423971 2.16522 0.058568


TEMPUMID TEMPUMIDIRI αα ⋅=∆ (A.4)

Unde:

IRI∆ este variaţia IRI în unitatea de timp (1 an)

UMID Precipitaţiile anuale medii

TEMP Temperatura medie în sol (ºC)


y = 0.1402x + 0.7676R2 = 0.1147

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

Valori masurate

Valo

ri p

rezi

se




192



TRAFICME 0.00027 0.000107 2.51071 0.033272

TEMP -0.03233 0.00946 -3.41729 0.007661


( )TEMPTRAFIRI TEMPmedeTRAF αα ⋅=∆ exp (A.5)

Unde:





y = 0.4126x + 0.3451R2 = 0.5531

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

Valori masurate

Valo

ri p

rezi

se




193



TRAFICME 0,000279 0,000113 2,46591 0,03581

L_TEMP -0,43545 0,131393 -3,31413 0,009024


( ) TEMPTEMPTRAFIRI medeTRAFαα ⋅⋅=∆ exp (A.6)

Unde:





y = 0,1583x + 0,1707R2 = 0,5599

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise




Pentru a continua analiza s-a luat decizia de a utiliza temperatura în grade Kelvin.

194



TRAFICME 0.000279 0.000115 2.41955 0.038639

L_K -0.29656 0.091271 -3.24922 0.01001


( ) TEMPKKmedeTRAF TEMPTRAFIRI αα ⋅⋅=∆ exp (A.7)

Unde:



KTEMP Temperatura medie în sol (ºK)


y = 0.3515x + 0.3814R2 = 0.5596

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise




195



ONE 313.06 74.573300 4.19802 0.0247

TIMP -0.46644 0.078136 -5.96955 0.0094

L_TC 1.1754 0.226650 5.18597 0.0139

IRI 0.144089 0.051425 2.80190 0.0677

PRECMED -0.01036 0.001530 -6.77093 0.0066

L_K -61.9839 13.342800 -4.64551 0.0188

L_GT 13.2503 1.618110 8.18876 0.0038

GROSB -0.26763 0.036959 -7.24129 0.0054


( ) ( ) ( )( )GrosBGrosTot

TEMPUMIDIRITRAFtCIRI

GrosB

KUMIDIRIcumt

GrosTot

TEMPKTRAFcum

αααα

α

αα

exp

expexpexp 00

⋅

⋅⋅⋅⋅⋅⋅=∆ (A.8)

Unde:

IRI∆ Variaţia IRI în intervalul de timp considerat,

t Timpul dintre două observaţii

cumTRAF Traficul cumulat în perioada considerată,

0IRI Valoarea IRI la începutul intervalului,

UMID Precipitaţiile medii anuale pe perioada considerată

KTEMP Temperatura medie în sol (ºK).

GrosTot Grosimea totală a sistemului rutier

GrosB Grosimea straturilor bituminoase

0C , tα , TRAFcumα , IRIα , UMIDα , GrosBα , TEMPKα , GrosTotα coeficienţi obţinuţi în

urma analizei de regresie

196


y = 0.8052x + 0.3386R2 = 0.7434

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise



suficient de mare şi această formulă explică doar ~80% din variaţia IRI∆ .


197



ONE 264,027000 73,065300 3,61358 0,0364

L_TIMP -0,857840 0,153220 -5,59874 0,0113

L_TC 1,227980 0,248032 4,95090 0,0158

IRI 0,168506 0,053378 3,15682 0,0510

PRECMED -0,009640 0,001531 -6,29564 0,0081

L_K -53,323300 13,054400 -4,08469 0,0265

L_GT 12,473300 1,638560 7,61232 0,0047

GROSB -0,252820 0,037642 -6,71624 0,0067


( ) ( )( )GrosBGrosTot

TEMPUMIDIRITRAFtCIRI

GrosB

KUMIDIRIcum

GrosTot

TEMPKTRAFcumt

ααα

α

ααα

exp

expexp 00

⋅

⋅⋅⋅⋅⋅⋅=∆ (A.9)

Unde:


t Timpul dintre două observaţii,

cumTRAF Traficul cumulat în perioada considerată,


UMID Precipitaţiile medii anuale pe perioada considerată,

KTEMP Temperatura medie în sol (ºK),

GrosTot Grosimea totală a sistemului rutier,

GrosB Grosimea straturilor bituminoase,

0C , tα , TRAFcumα , IRIα , UMIDα , GrosBα , TEMPKα , GrosTotα coeficienţi obţinuţi în

urma analizei de regresie.

198


y = 0,8112x + 0,335R2 = 0,7482

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50

Valori masurate

Valo

ri p

rezi

se



suficient de mare şi această formulă explică doar puţin peste 80% din variaţia IRI∆ .


199



TRAFICME 0,000498 9,82E-05 5,06605 0,0023

IRI 0,354359 0,097562 3,63214 0,0109

L_K 3,714200 1,107130 3,35481 0,0153

L_UMID -5,120190 1,334460 -3,83690 0,0086

L_GP 2,968700 0,758628 3,91325 0,0079


( ) ( )GrosBUMID

TEMPK

GrosBUMID

TEMPIRITRAFIRI KIRImedTRAFMαα

ααα⋅

⋅⋅⋅=∆ 0expexp (A.10)

Unde:







TRAFMα , IRIα , TEMPKα , UMIDα , GrosBα coeficienţi obţinuţi în urma analizei de

regresie.

200


y = 0,9535x + 0,0186R2 = 0,9133

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise


P-value are valoare acceptabilă pentru fiecare parametru inclus, dar 2R este

suficient de mare şi această formulă explică peste 95% din variaţia IRI∆ .

Rezultatul poate fi reţinut.

201



ONE 277,822 121,882 2,27944 0,0716

TRAFICME 0,000653 0,000113 5,78463 0,0022

IRI 0,198583 0,110913 1,79043 0,1334

L_K -41,5986 19,9828 -2,08172 0,0919

L_UMID -7,08999 1,59578 -4,44296 0,0067

GROSPAV 0,312493 0,068206 4,58163 0,0059


( ) ( )( )GrosBUMID

TEMPIRITRAFCIRI

GrosB

KIRImedTRAFM

UMID

TEMPK

ααα

α

α

exp

expexp 00

⋅

⋅⋅⋅⋅=∆ (A.11)

Unde:







0C , TRAFMα , IRIα , TEMPKα , UMIDα , GrosBα coeficienţi obţinuţi în urma analizei

de regresie.

202


y = 1,1136x - 0,0803R2 = 0,9396

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise


P-value are valoare acceptabilă pentru fiecare parametru inclus, 2R este suficient

de mare şi această formulă explică cu peste 10% variaţia IRI∆ .

În princpiu, rezultatul poate fi reţinut.

203



ONE 242,221 95,623 2,53308 0,0523

TRAFICME 0,000617 8,56E-05 7,20904 0,0008

IRI 0,211249 0,089733 2,3542 0,0652

L_K -36,1784 15,7609 -2,29545 0,0702

L_UMID -7,1284 1,25612 -5,67494 0,0024

L_GP 3,43067 0,580626 5,90858 0,0020


( ) ( )GrosBUMID

TEMPK

GrosBUMID

TEMPIRITRAFCIRI KIRImedTRAFMαα

ααα⋅

⋅⋅⋅⋅=∆ 00 expexp (A.12)

Unde:







0C , TRAFMα , IRIα , TEMPKα , UMIDα , GrosBα coeficienţi obţinuţi în urma analizei

de regresie.

204


y = 1,1311x - 0,0899R2 = 0,9485

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise



de mare (~95%) şi această formulă explică cu peste 13% variaţia IRI∆ .

În principiu, rezultatul poate fi reţinut.

205



ONE 12,5276 4,38367 2,85779 0,0355

TRAFICME 0,000514 8,94E-05 5,74978 0,0022

IRI 0,344671 0,086065 4,00479 0,0103

L_UMID -5,92732 1,32384 -4,47736 0,0065

L_GT 14,0065 3,08215 4,54440 0,0061

L_GB -9,21783 2,00471 -4,59808 0,0059


( ) ( )GrosBGrosT

TEMPK

GrosBGrosT

TEMPIRITRAFCIRI KIRImedTRAFMαα

ααα⋅

⋅⋅⋅⋅=∆ 00 expexp (A.13)

Unde:





GrosT Grosimea totală a sistemului rutier,


0C , TRAFMα , IRIα , UMIDα , GrosBα , GrosTα coeficienţi obţinuţi în urma analizei

de regresie.

206


y = 1,1024x - 0,0731R2 = 0,9442

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise



de mare (~94%) şi această formulă explică cu peste 10% variaţia IRI∆ .

În principiu, rezultatul poate fi reţinut.

207



ONE 122,145 30,9494 3,94659 0,0109

TRAFICME 0,000732 0,000134 5,47588 0,0028

KELVIN -0,24513 0,067574 -3,62758 0,0151

L_UMID -7,68535 1,85609 -4,14061 0,0090

GROST 0,292893 0,077621 3,77336 0,0130

GROSB -0,32008 0,079452 -4,02853 0,0100


( ) ( )( ) ( )GrosBGrosT

UMIDTEMPKTRAFCIRI

GrosBGrosT

TRMPKmedTRAFMUMID

αααα α

expexpexpexp0

⋅⋅⋅⋅⋅=∆ (A.14)

Unde:








de regresie.

208


y = 0,9996x - 0,0095R2 = 0,8855

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise


P-value are valoare acceptabilă pentru fiecare parametru inclus. Formula explică

excelent tendinţa generală a variaţiei IRI∆ , dar 2R este la limită (~88%) şi valorile sunt

relativ dispersate de la tendinţă.

În principiu, rezultatul poate fi reţinut cu rezerve.

209



ONE 13,7515 5,67208 2,42442 0,0598

TRAFICME 0,000554 0,000114 4,87053 0,0046

L_IRI 0,787454 0,258858 3,04203 0,0287

L_UMID -6,37732 1,72614 -3,69455 0,0141

L_GT 14,5268 3,8696 3,75407 0,0132

L_GB -9,29149 2,48617 -3,73727 0,0135


( )GrosBGrosT

UMIDIRI

GrosBGrosT

UMIDIRITRAFCIRI medTRAFMαα

ααα⋅

⋅⋅⋅⋅=∆ 000 exp (A.15)

Unde:








de regresie.

210


y = 1,0375x - 0,0306R2 = 0,878

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise


P-value are valoare acceptabilă pentru fiecare parametru inclus. Formula explică

bine tendinţa generală a variaţiei IRI∆ , dar are o uşoară depăşire a valori explicate

(1,0375) iar 2R este la limită (~88%) şi valorile sunt relativ dispersate de la tendinţă.

În principiu, rezultatul poate fi reţinut cu rezerve.

211



ONE -2,00767 0,74524 -2,694 0,0431

TRAFICME 0,00053 0,000108 4,92302 0,0044

IRI 0,303853 0,097062 3,13051 0,0259

PRECMED -0,00937 0,002542 -3,68849 0,0142

GROST 0,25172 0,071327 3,6693 0,0145

GROSB -0,2562 0,067381 -3,65382 0,0147


(A.16) (

Unde:








de regresie.

212


y = 0,3938x + 0,0164R2 = 0,8838

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise


P-value are valoare acceptabilă pentru fiecare parametru inclus. 2R este la limită

(~88%) şi valorile sunt relativ dispersate de la tendinţă dar formula explică prea puţin

tendinţa generală a variaţiei IRI∆ (0,3938).

Rezultatul nu poate fi reţinut.

213



ONE 26,0302 9,0816 2,86625 0,0351

TRAFICME 0,000529 0,000124 4,26505 0,008

IRI 0,337904 0,115271 2,93139 0,0326

L_UMID -5,32178 1,70818 -3,11547 0,0264

GROST 0,282228 0,089307 3,16022 0,0251

GROSB -0,26889 0,08474 -3,17309 0,0247


( ) ( )( ) ( )GrosBGrosT

UMIDIRITRAFCIRI

GrosBGrosT

IRImedTRAFMUMID

αααα α

expexpexpexp 000

⋅⋅⋅⋅⋅=∆ (A.17)

Unde:








de regresie.

214


y = 0,9969x - 0,0094R2 = 0,8838

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise


P-value are valoare acceptabilă pentru fiecare parametru inclus. 2R este la limită

(~88%) şi valorile sunt relativ dispersate de la tendinţă dar formula explică foarte bine

tendinţa generală a variaţiei IRI∆ (0,9969).


Diferenţa dintre formula obţinută în acest pas al analizei şi cea din pasul anterior

este doar la nivelul umidităţii. Este o indicaţie a faptului că dependenţa de nivelul

precipitaţiilor medii anuale este de tipul UMIDUMIDα .

215



ONE 26,4896 11,457 2,31208 0,0687

TRAFICME 0,00055 0,000154 3,56166 0,0162

L_IRI 0,703533 0,33248 2,11602 0,0879

L_UMID -5,38733 2,14938 -2,50645 0,0541

GROST 0,274435 0,108278 2,53453 0,0522

GROSB -0,25253 0,101267 -2,49369 0,0549


( )( ) ( )GrosBGrosT

UMIDIRITRAFCIRI

GrosBGrosT

medTRAFMUMIDIRI

ααα αα

expexpexp 0

00

⋅⋅⋅⋅⋅=∆ (A.18)

Unde:








de regresie.

216


y = 0,9009x + 0,0518R2 = 0,7722

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise


P-value are valoare acceptabilă pentru fiecare parametru inclus. 2R este sub

limita acceptabilă (~77%) şi valorile sunt relativ dispersate de la tendinţă. Formula

explică bine tendinţa generală a variaţiei IRI∆ (0,9009).


217



ONE -17,9738 4,50744 -3,98759 0,0105

TRAFICME 0,000541 9,99E-05 5,4178 0,0029

L_IRI 0,686113 0,220064 3,11779 0,0263

PRECMED -0,01064 0,002544 -4,18376 0,0086

L_GT 12,8038 3,07071 4,16964 0,0087

L_GB -8,09201 1,96578 -4,11643 0,0092


( ) ( )GrosBGrosT

IRI

GrosBGrosT

UMIDIRITRAFCIRI UMIDmedTRAFMαα

α αα⋅

⋅⋅⋅⋅=∆ expexp 000 (A.19)

Unde:








de regresie.

218


y = 1,1116x - 0,0769R2 = 0,9136

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise


P-value are valoare acceptabilă pentru fiecare parametru inclus. 2R are o valoare

acceptabilă (~91%). Formula explică satisfăcător tendinţa generală a variaţiei IRI∆ dar

explică mai mult decât este necesar (1,1116).


219

8.1.1.2 Determinarea evoluţiei IRI cu utilizarea SNP

Grosimea sistemului rutier nu descrie singură suficient comportamentul structurii. Mai

lipsesc influenţa tipurilor de materiale folosite, a caracteristicilor pământului etc. În

acelaşi timp, simulările efectuate utilizând formulele rezultate au indicat o instabilitate a

sistemului prin includerea a două variabile dependente. Grosimea straturilor bituminoase

şi grosimea totală nu sunt complet independente. Astfel, orice adaos în grosimea

straturilor măreşte imediat grosimea totală şi cum, în permanenţă, coeficientul obţinut

pentru grosimea totală este, în valoare absolută, mai mare decât cel al straturilor

bituminoase, se observă imediat o accelerare explozivă a deteriorării. Acest lucru este

cauzat de dimensiunea mică a setului de date disponibil şi din cauza variaţiei mici a

valorilor posibile pentru grosime.

Deoarece reultatele simulărilor indicau o exagerare a vitezei de degradare care nu este

imediat resimţită în realitate, în acest moment s-a luat decizia de a include în analiză

SNP. Evaluarea acestui parametru s-a făcut pe baza studierii deflexiunii obţinute fie prin

metoda FWD fie utilizând grinda Benkelman.

220


Coeff. Std.Err. t-ratio P-value ONE -4.67137 2.94175 -1.58796 0.1510L_TM 0.726692 3.72E-01 1.95238 0.0867SNP -0.35451 0.230714 -1.53658 0.1629


( )SNPTRAFCIRI SNPmedTRAFM αα exp0 ⋅⋅=∆ (A.20)

Unde: IRI∆ Variaţia IRI în intervalul de timp considerat,

medTRAF Traficul mediu în perioada considerată, SNP Numărul structural modificat,

0C , TRAFMα , TRAFMα coeficienţi obţinuţi în urma analizei de regresie c) Verificarea corelaţiei

y = 0.3787x + 0.3643R2 = 0.6267

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise


P-value are valoare acceptabilă pentru fiecare parametru inclus. are o valoare scăzută (~63%). Formula explică tendinţa generală a variaţiei într-o proporţie scăzută (0,3787). Rezultatul nu poate fi reţinut.

221


Coeff. Std.Err. t-ratio P-value ONE -2.21059 1.0555 -2.09435 0.0811TRAFICME 0.000829 2.44E-04 3.39915 0.0145PRECMED -0.00504 0.002492 -2.02418 0.0894SQRGP 1.28786 0.492445 2.61525 0.0398SNP -0.39782 0.17492 -2.27428 0.0633


( ) ( )( ) ( )SNPGrosB

UMIDTRAFCIRI

SNPGrosB

UMIDMEDTRAFM

αα

αα

expexp

expexp0

⋅

⋅⋅⋅=∆ (A.21)


MEDTRAF Traficul mediu în perioada considerată, UMID Precipitaţiile medii anuale, GrosB Grosimea straturilor bituminoase, SNP Numărul structural modificat,

0C , TRAFMα , UMIDα , GrosBα , SNPα coeficienţi obţinuţi din analizei de regresie c) Verificarea corelaţiei

y = 0.784x + 0.1357R2 = 0.7026

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise



scăzută (~70%). Formula explică tendinţa generală a variaţiei IRI∆ într-o proporţie

scăzută (0,7026). Rezultatul nu poate fi reţinut.

222


Coeff. Std.Err. t-ratio P-value ONE 318.92 91.7602 3.47558 0.0177TRAFICME 0.001221 1.98E-04 6.15396 0.0016L_K -49.5862 14.804 -3.34951 0.0203L_UMID -6.47063 1.44706 -4.47158 0.0066SQRGP 1.97275 0.390485 5.05205 0.0039SNP -0.2672 0.121414 -2.20072 0.0790


( )( ) ( )SNPGrosB

UMIDTempTRAFCIRI

SNPGrosB

KMEDTRAFMUMIDTempK

αα

α αα

expexp

exp0

⋅

⋅⋅⋅⋅=∆ (A.22)


MEDTRAF Traficul mediu în perioada considerată,

KTemp Temperatura medie în sol, UMID Precipitaţiile medii anuale, GrosB Grosimea straturilor bituminoase, SNP Numărul structural modificat,

0C , TRAFMα , TempKα , UMIDα , GrosBα , SNPα coeficienţi din analizei de regresie. c) Verificarea corelaţiei

y = 1.054x - 0.0406R2 = 0.9621

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise



ridicată (~96%). Formula explică tendinţa generală a variaţiei IRI∆ într-o măsură foarte

bună (1,054). Rezultatul poate fi reţinut.

223

8.1.2 Determinarea evoluţiei HS

8.1.2.1 Determinarea dependenţei HS faţă de variabilele independente Pentru analiza evoluţiei HS au fost disponibile şi luate în consideraţie următoarele

variabile independente:

• Valoarea HS la începutul intervalului de timp;

• Traficul mediu pe intervalul de timp considerat între două măsurători (MZA);

• Temperatura medie

• Precipitaţiile medii anuale

Ca variabile dependente au fost incluse

• Variaţia medie anuală a HS

Numărul limitat de variabile disponibile obligă la o verificare iniţială a

dependenţei de fiecare variabilă în parte.

224

8.1.2.1.1 Determinarea evoluţiei HS – Verificarea dependenţei de trafic a) Tendinţa

y = 0,00001503x + 0,05636075R2 = 0,08440968

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

0,40

0,45

0,50

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000

Trafic

Varia

tia H

S

Fig. 114 Tendinţa de modificare a HS funcţie de trafic


medT TRAFCCHS ⋅+=∆ 0 (A.23)

Unde:

HS∆ Variaţia HS în intervalul de timp considerat,


0C , TC coeficienţi obţinuţi în urma analizei de regresie.

225


y = 0,0844x + 0,1123R2 = 0,0844

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 0,45 0,5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise

Fig. 115 HS–Trafic; Relaţia dintre valorile măsurate şi cele prezise

2R are o valoare scăzută (~8%). Formula explică tendinţa generală a variaţiei

IRI∆ într-o proporţie extrem de scăzută (0,0844).


226

8.1.2.1.2 Determinarea evoluţiei HS – Verificarea dependenţei de valoarea iniţială a HS

a) Tendinţa

y = 0,22841x + 0,00915R2 = 0,18543

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

0,40

0,45

0,50

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

Valoarea initiala HS0

Varia

tia H

S

Fig. 116 Tendinţa de modificare a HS funcţie de valoarea iniţială a HS

Se poate observa în graficul de mai sus că valorile variaţiei HS sunt dispersate

faţă de linia generală a tendinţei.


000 HSCCHS HS ⋅+=∆ (A.24)

Unde:

HS∆ Variaţia HS în intervalul de timp considerat,

0HS Traficul mediu în perioada considerată,

0C , 0HSC coeficienţi obţinuţi în urma analizei de regresie.

227


y = 0,1854x + 0,0999R2 = 0,1854

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 0,45 0,5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise

Fig. 117 HS–HS; Relaţia dintre valorile măsurate şi cele prezise

2R are o valoare mică (~18,5%). Formula explică tendinţa generală a variaţiei

IRI∆ într-o proporţie mică (0,1854).


228

8.1.2.1.3 Determinarea evoluţiei HS – Verificarea dependenţei de valoarea precipitaţiei medie anuale

a) Tendinţa

y = -0,00001x + 0,12764R2 = 0,00020

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

0,40

0,45

0,50

0,0 100,0 200,0 300,0 400,0 500,0 600,0 700,0 800,0 900,0

Precipitatia medie anuala (mm)

Varia

tia H

S

Fig. 118 Tendinţa de modificare a HS funcţie de media precipitaţiilor anuale

Se poate observa în graficul de mai sus că valorile variaţiei HS sunt foarte

dispersate faţă de linia generală a tendinţei. Valoarea 2R are valoare atât de mică încât nu

se poate dovedi existenţa unei influenţe directe semnificative a precipitaţiilor în evoluţia

HS.

229

8.1.2.1.4 Determinarea evoluţiei HS – Verificarea dependenţei de valoarea temperaturii în sol

a) Tendinţa

y = 0,00401x - 1,18213R2 = 0,01419

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

0,40

0,45

0,50

316,0 318,0 320,0 322,0 324,0 326,0 328,0 330,0

Temperatura in sol(K)

Varia

tia H

S

Fig. 119 Tendinţa de modificare a HS funcţie de temperaturile din sol

Se poate observa în graficul de mai sus că valorile variaţiei HS sunt dispersate

faţă de linia generală a tendinţei. Valoarea 2R are valoare mică (~1.5%) încât nu se poate

dovedi existenţa unei influenţe directe semnificative a teperaturii în evoluţia HS.

230

8.1.2.1.5 Determinarea evoluţiei HS – Rezultatul 1 a) Ieşirea programului LIMDEP


ONE 0,129184 0,057002 2,266 L_HS 0,088666 0,041947 2,114 TRAF4 -3,62E-17 2,46E-17 -1,47 TRAF2 4,42E-09 2,56E-09 1,724


( ) 22

4400 ln medTmedTLHS TRAFCTRAFCHSCCHS ⋅+⋅+⋅+=∆ (A.25)

Unde: HS∆ Variaţia HS în intervalul de timp considerat,

0HS Valoarea HS la începutul intervalului de analiză,


0C , LHSC , 4TC , 2TC coeficienţi obţinuţi în urma analizei de regresie


y = 0,2899x + 0,0871R2 = 0,2899

-0,05

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 0,45 0,5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise

Fig. 120 HS – Rezultat 1; Relaţia dintre valorile măsurate şi cele prezise


scăzută (~29%). Formula explică tendinţa generală a variaţiei HS∆ într-o proporţie

foarte scăzută (0,2899). Rezultatul nu poate fi reţinut.

231



ONE -6.89027 1.44016 -4.78437 0.00009L_TRAF 0.41264 0.17440 2.36611 0.02720


( ) TRAFMEDCmedmed TRAFTRAFHSCHS ⋅+⋅⋅=∆ 1ln00 (A.26)

Unde: HS∆ Variaţia HS în intervalul de timp considerat,

0HS Valoarea HS la începutul intervalului de analiză,


0C , TRAFMEDC coeficienţi obţinuţi în urma analizei de regresie


y = 0.5219x + 0.0499R2 = 0.7653

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5

Valori masurate

Valo

ri p

rezi

se



satisfăcătoare (~76%). Formula explică tendinţa generală a variaţiei HS∆ într-o proporţie

mică (0,5219). Rezultatul nu poate fi reţinut direct. Deoarece, tipul de ecuaţia a fost

impus este necesar să se facă o corecţie a valorilor prezise cu 1/0,5219 pentru scalarea

rezultatului şi utilizarea ecuaţiei.

232



ONE -0.11286 0.04713 -2.39445 0.0256HS 0.35288 0.07817 4.51457 0.0002TRAF 0.000019 0.000008 2.57111 0.0174


medTRAFCHSCCHS ⋅+⋅+=∆ 210 (A.27)

Unde:

HS∆ Variaţia HS în intervalul de timp considerat, HS Valoarea HS la începutul intervalului,


0C , 1C , 2C Coeficienţii dezvoltaţi în analiza de regresie.


y = 0.6294x + 0.0459R2 = 0.6447

-0.05

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

0.40

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

Valori masurate

Valo

ri p

rezi

se



suficient de mare şi această formulă explică doar ~63% din variaţia HS∆ .


233



HSTRAF 0,00005 0,00001 7,78480 HSTRAF


medTRAFHS TRAFHSCHS ⋅⋅=∆ 0_ (A.28)

Unde:

HS∆ Variaţia HS în intervalul de timp considerat, 0HS Valoarea HS la începutul intervalului de analiză,


0C , TRAFHSC _ coeficienţi obţinuţi în urma analizei de regresie


y = 0,3609x + 0,0684R2 = 0,2843

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5

Valori masurate

Valo

ri p

rezi

se


P-value are valoare acceptabilă pentru parametrul inclus. 2R are o valoare scăzută

(~28%). Formula explică tendinţa generală a variaţiei HS∆ într-o proporţie scăzută

(0,3609). Rezultatul nu poate fi reţinut.

234



HSTRAF2 1,10E-08 1,75E-09 6,26892 7,64E-07


( )202__ medTRAFHS TRAFHSCHS ⋅⋅=∆ (A.29)

Unde:

HS∆ Variaţia HS în intervalul de timp considerat, 0HS Valoarea HS la începutul intervalului de analiză,


0C , 2__ TRAFHSC coeficienţi obţinuţi în urma analizei de regresie


y = 0,4841x + 0,0198R2 = 0,2997

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

0,40

0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 0,45 0,5

Valori masurate

Valo

ri pr

ezise


P-value are valoare acceptabilă pentru parametrul inclus. 2R are o valoare scăzută

(~28%). Formula explică tendinţa generală a variaţiei HS∆ într-o proporţie scăzută

(0,3609). Rezultatul nu poate fi reţinut.

tezĂ de doctoratdigilib.utcb.ro/repository/ccn/pdf/tudor.pdf · universitatea tehnică de...

Documents