舗装性能モデリング

舗装性能モデリングまたは舗装劣化モデリングは、舗装 のライフサイクル全体にわたる劣化を研究するものです。 ^{[1] [2]}舗装の健全性は、さまざまな性能指標を使用して評価されます。最もよく知られている性能指標には、舗装状態指数(PCI)、国際粗さ指数​​(IRI)、現在のサービス性指数(PSI) などがありますが、^{[3] [4]}わだち掘れやひび割れの程度など、単一の損傷が使用されることもあります。^{[2] [5]}舗装性能モデリングで最も頻繁に使用される方法には、メカニズムモデル、メカニズム経験モデル、^[6]生存曲線、マルコフモデルなどがあります。最近では、機械学習アルゴリズムもこの目的で使用されています。^{[3] [7]舗装性能モデリングに関する研究のほとんどは、} IRIに基づいています。^[8]

舗装の性能に関する研究は、20 世紀前半に遡ります。舗装の性能モデリングにおける最初の取り組みは、機械論的モデルに基づいていました。その後、研究者は舗装の構造に基づかない経験的モデルも開発しました。1990 年代初頭から、機械論的経験的 (ME) モデルが普及してきました。これらのモデルは、線形回帰を介して機械論的特徴と経験的特徴の両方を組み合わせました。北米では、AASHTO が機械論的経験的方法に基づくガイドラインを開発しました。^[6]

このようなモデルの開発にはデータが必要でした。そのため、北米ではAASHTOやFHWAなどの組織が舗装状態に関する大量のデータを収集しました。舗装設計や性能測定に使用されるこれらのデータベースの例としては、LTPPやAASHO Road Testがあります。^[9]

道路の劣化は複雑な現象であり、多くの要因の影響を受けます。これらの要因は、設計と建設、材料の種類、環境条件、管理と運用の要因といういくつかのカテゴリに分類できます。^[1]

最も重要な環境要因としては、凍結融解サイクル、最高気温と最低気温、降水量がある。^[2]平均して、凍結サイクルのある湿潤気候の道路は、乾燥地域や凍結しない地域の道路よりも最大2倍劣化すると報告されている。^[8]そのため、凍結融解サイクルの回数が多く、降水量が多い道路は劣化が早い。一方、乾燥地域や凍結しない気候の道路は長持ちする。^{[1] [3]非常に高い気温もアスファルト舗装に悪影響を及ぼし、}ブリードなどの損傷を引き起こす可能性がある。これを考慮すると、気候変動は道路の健全性に脅威を与える可能性がある。ただし、その影響は地域によって異なります。ある地域の道路には非常に悪影響を与える可能性がありますが、別の地域の道路の劣化を緩和する可能性があります。^[2]

交通量と交通の種類は、重要な運用属性の1つです。^[7]通常、交通量が多く、トラックなどの重量のある車両は、舗装の劣化が早くなります。また、管理アプローチも劣化パターンに重要な影響を与える可能性があります。管理に直接関連する要因の例としては、メンテナンスの種類と頻度^[3]や、冬季の清掃と除氷のアプローチなどがあります。^{[2] [10]}除氷塩を使いすぎると、特にコンクリート舗装で腐食の問題が悪化する可能性があります。^[10]

舗装の種類は、舗装の劣化に影響を与える最も重要な要因の 1 つです。^[3]一般的に、コンクリート舗装は温暖な気候でより耐久性があり、アスファルト舗装は寒冷気候に対してより耐性があります。コンクリート舗装の継ぎ目も問題の原因の 1 つです。特定の種類の道路 (コンクリート、アスファルト、砂利) では、層の厚さと、ベース、サブベース、舗装層に使用される材料の種類が重要です。これらの属性は、粒度ベース等価(GBE) と呼ばれる集計された尺度によって表現されることがあります。^{[2] [3]}