Modélisation de la performance de la chaussée

Asphalte fissuré.

La modélisation de la performance de la chaussée est l'étude de la détérioration de la chaussée tout au long de son cycle de vie[1],[2].

La santé de la chaussée est évaluée à l'aide de différents indicateurs de performance. Certains des indicateurs de performance les plus connus sont PCI, IRI et PSI[3]. Parmi les méthodes les plus fréquemment utilisées pour la modélisation de la performance des chaussées sont les modèles mécanistes, mécanistes-empiriques, les courbes de survie et les modèles de Markov. Récemment, des algorithmes d'apprentissage automatique ont également été utilisés à cette fin[2],[4].

Causes de détérioration

augmentation de l'IRI au fil du temps

La détérioration des routes est un phénomène complexe et est influencée par de nombreux facteurs. Ces facteurs peuvent être classés en quelques catégories: conception et construction, type de matériau, conditions environnementales et facteurs de gestion et d'exploitation[1],[5]. Parmi les facteurs environnementaux les plus importants figurent les cycles de gel-dégel, la température maximale et minimale et les précipitations[5]. Généralement, les routes exposées à un plus grand nombre de cycles de gel-dégel et à des niveaux de précipitations plus élevés se détériorent plus rapidement. D'un autre côté, les routes dans des climats secs et sans gel durent plus longtemps[4],[5]. Le nombre de trafics et le type de trafic figurent parmi les attributs opérationnels importants. Des volumes de trafic généralement plus importants et des véhicules plus lourds tels que des camions sont corrélés à une dégradation plus rapide de la chaussée.

Références

  1. ↑ a et b Ford, K., Arman, M., Labi, S., Sinha, K.C., Thompson, P.D., Shirole, A.M., and Li, Z. 2012. NCHRP Report 713 : Estimating life expectancies of highway assets. In Transportation Research Board, National Academy of Sciences, Washington, DC. Transportation Research Board, Washington DC
  2. ↑ a et b « Piryonesi, S. M., & El-Diraby, T. (2018). Using Data Analytics for Cost-Effective Prediction of Road Conditions: Case of The Pavement Condition Index:[summary report] (No. FHWA-HRT-18-065). United States. Federal Highway Administration. Office of Research, Development, and Technology. »
  3. ↑ Way, N.C., Beach, P., and Materials, P. 2015. ASTM D 6433–07: Standard Practice for Roads and Parking Lots Pavement Condition Index Surveys.
  4. ↑ a et b « Piryonesi, S.M., 2019. The Application of Data Analytics to Asset Management: Deterioration and Climate Change Adaptation in Ontario Roads (Doctoral dissertation). »
  5. ↑ a b et c (ang) Piryonesi, S. M. and El-Diraby, T., « Data Analytics in Asset Management: Cost-Effective Prediction of the Pavement Condition Index », Journal of Infrastructure Systems,‎ (lire en ligne)

Articles connexes

v · m
Types de voies et intersections
Tous ces types de voie peuvent posséder des odonymes, sauf ceux suivis d'un astérisque.
Trafic rapide
Statut administratif :
Contexte géographique :
Autre :
Trafic moyen
Général :
Statut administratif :
  • Route principale
  • Route collectrice*
  • Route secondaire
Contexte géographique :
Trafic lent
Statut administratif :
Contexte géographique :
Autre :
Inaccessible au trafic motorisé
Général :
Intersections
Par extension ou abus de langage :
Autres
Statut administratif :
Usage :
Classification fonctionnelle en France :
  • Route de grande liaison ou Route de type L*
  • Route de transit ou Route de type T*
  • Route multifonctionnelle ou Route de type R*
Profil en travers :
Structure de chaussées :
Ensemble de voies :
Autre :
Ancien trafic
Performance
Général :
  • Modélisation de la performance de la chaussée
  • icône décorative Portail de la route
  • icône décorative Portail des technologies
  • icône décorative Portail de la physique