Views
6 months ago

13(47)

Журнал

Журнал «Интернаука» № 13 (47), 2018 г. СТАТЬИ НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ АРХИТЕКТУРА И СТРОИТЕЛЬСТВО ДИАГНОСТИКА СОСТОЯНИЯ ПОКРЫТИЙ ДОРОГ ХОДОВЫМИ ДОРОЖНЫМИ ЛАБОРАТОРИЯМИ: СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ Дормидонтова Татьяна Владимировна канд. техн. наук, доцент Самарского государственного технического университета, РФ, г. Самара Баева Елена Андреевна студент 5 курса Самарского государственного технического университета, РФ, г. Самара По результатам обзора литературных источников было установлено, что наиболее перспективной технологией оценки ровности дорожных покрытий является оценка по Международным Индексом Ровности (IRI) [2]. Для определения ровности по IRI используют различное оборудование, которое, как правило, разделяют на 4 класса. Однако, в настоящее время в развитых странах мира фактически используют только оборудование 2 класса – ходовые дорожные лаборатории с оборудованием для сканирования дорожных покрытий (рис. 1). Рисунок 1. Профилограф “Profilograph III”, Дорожный исследовательский институт, Дания (слева), профилограф “Roadmaster”, Финляндия (справа) Технология сканирования заключается в определении расстояния между относительным уровнем и поверхностью дорожного покрытия. Такие измерения можно выполнять только с помощью бесконтактных датчиков: лазерных или ультразвуковых. Полученные результаты измерений дают линию – “профиль”. Отдельная дополнительная система следит за перемещением уровня, относительно которого выполняют измерения – а именно за перемещением балки, на которой установлены бесконтактные датчики. С помощью этого оборудования были выполнены работы по проверке принципа выполнения измерений, подбора комплектующих, режимов работы и тому подобное. Одним из важнейших выводов по результатам проделанной работы является то, что лазерные датчики бесконтактного измерения расстояния наиболее целесообразные для выполнения измерений и получения данных по ровности дорожных покрытий. В отличие от других типов датчиков, лазерные датчики дают более стали результаты, менее подвергаются негативного впливу от климатических факторов: температуры и влажности воздуха. Полученный опыт позволил разработать первый отечественный образец лазерного профилографа, при использовании которого можно оценивать ровность дорожного покрытия по всей ширине полосы движения: ЛВС-2 [4]. Для обеспечения сбора и накопления информации были созданы дорожные лаборатории на базе автомобилей “Ford Transit”, которые были оборудованы следующим поколением лазерных профилографов – ЛВС-3 (рис. 2). 5

Журнал «Интернаука» № 13 (47), 2018 г. Рисунок 2. Общий вид ЛВС-3 на автомобиле “Ford Transit” Система ЛВС-3 получила следующие усовершенствования. Основными измерительными элементами системы остались лазерные датчики расстояния, но по сравнению с системой ЛВС-2, ЛВС-3 укомплектована датчиками с улучшенными характеристиками: частота работы увеличена в 5 раз, увеличенный диапазон измерения до 500 мм. Увеличение диапазона измерения лазерных датчиков положительно повлияло на эксплуатационные качества системы – балка со всеми измерительными приборами расположена значительно выше от поверхности покрытия, поэтому во время парковки “к бордюру” ее невозможно повредить. Основным недостатком данного программного обеспечения является поэтапная обработка данных. После выполнения измерений результатом работы является файл с данными о профиле – условными отметками поверхности дорожного покрытия. Для получения конечного результата – оценки ровности покрытия по показателю IRI, оператор должен использовать программное обеспечение “RoadRaf” Мичиганского университета. По данным из файла, программное обеспечение “RoadRaf” рассчитывает показатель IRI. Такая последовательность обработки является не совершенной, поскольку это программное обеспечение имеет определенные ограничения: исключительно английский язык, экспорт результатов расчета IRI только в текстовый файл и тому подобное. Таким образом, обработка данных достаточно сложна. В программном обеспечении ЛВС-3 встроенный алгоритм обработки полученных данных и расчета IRI. Также предусмотрена возможность генерации ведомости с результатами измерений в формате “Excel”. Форма ведомости приближена к стандартной форме сведения равенства, которую используют в СУСП (Система управления состоянием покрытий), что позволяет сразу использовать его для дальнейшей автоматизированной обработки. Для выявления дефектов и повреждений на покрытиях автомобильных дорог могут применяться различные методы [5–7]. Наиболее распространенным, начиная с 30-х годов 20-го века было визуальное обследование. По результатам визуального обследования составляется абрис повреждений и дефектов покрытия автомобильной дороги. Системы видеодиагностики автомобильных дорог стали логическим продолжением метода визуального обследования. Исключить работу оператора во время обработки изображения поверхности покрытия практически не возможно. Поэтому основная работа по совершенствованию систем диагностики такого типа направлена на улучшение условий работы оператора, предоставление ему необходимых инструментов для увеличения скорости получения и обработки полученных изображений и уменьшения трудоемкости. На выше упомянутые ходовые лаборатории на базе автомобилей “Ford Transit” были также установлены системы видеодиагностики состояния покрытий автомобильных дорог ГЛАЗ-2 (рис. 3). Рисунок 3. Общий вид ГЛАЗ-2 на автомобиле “Ford Transit” Основной целью совершенствования системы ГЛАЗ [5–7] было увеличение скорости обследования. С этой целью использовали новейшую камеру RF910, которая имеет втрое большую скорость записи изображения по сравнению с камерой, которую использовали в предыдущей системе ГЛАЗ. Использование новой камеры позволяет автомобилю-лаборатории двигаться во время выполнения обследования практически со скоростью транспортного потока, что не создает помех другим участникам движения. Программное обеспечение для системы ГЛАЗ-2 было разработано с учетом увеличенной скорости работы камеры и по результатам недостатков, которые были выявлены при работе с программным обеспечением системы ГЛАЗ. В программном обеспечении ГЛАЗ-2 реализованы следующие функции. Для лучшей ориентации оператора и быстрого перемещения вдоль отснятого фрагмента поверхности покрытия автомобильной дороги используют вкладку “навигация” (рис. 4), что позволяет в процессе обработки и анализа полученной информации мгновенно перемещаться на нужный участок поверхности покрытия. Длина участка выбирается оператором перед началом съемки, и может составлять 10 м, 100 м или 1 000 м. Регистрацию дефектов выполняют по выбранным участкам, при этом дефекты одного вида в пределах участка суммируются, что позволяет в случае необходимости получить достаточно детальную картину повреждений. Для лучшей идентификации повреждений можно использовать: увеличение или уменьшение масштаба, яркости и контрастности изображения. По желанию оператора может быть включена функция, которая отображает раз- 6