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落錘式たわみ計(FWD)は、高速道路、一般道路、空港の舗装、港湾区域、鉄道線路などの舗装の物理的特性を評価するために土木技術者が使用する試験装置です。FWDから取得されたデータは主に、舗装の構造的強度を推定し、オーバーレイ設計を容易にし、舗装が過負荷状態にあるかどうかを判断するために使用されます。FWDは設計に応じて、牽引式トレーラーに搭載される場合もあれば、トラックやバンなどの自走式車両に組み込まれる場合もあります。包括的な道路調査車両は通常、大型トラックに搭載されたFWD、地中レーダー、および衝撃減衰装置で構成されています。
試験中、FWDは、車輪の回転によって発生する荷重を模擬した荷重パルスを舗装面に印加します。この荷重パルスは、大きな重りを「バッファ」の上に落とすことで発生し、バッファによって波形が整形されます。この荷重パルスは、円形の荷重プレートを介して舗装面に伝達されます。データは様々なセンサーから取得され、試験後の舗装特性分析に使用されます。たわみセンサーは、荷重パルスに対する舗装面の変形量を測定するために使用されます。一部のFWDでは、印加荷重パルスの振幅はシステム設計によって決定される一定値と想定されていますが、他のFWDでは、荷重はロードセルによって測定されます。
荷重プレートは、ソリッドタイプまたはセグメントタイプがあります。セグメントタイプは舗装路面の形状に適応し、不均一な路面でも荷重をより均等に分散します。荷重プレートの直径は、通常、道路では300 mm、空港では450 mmです。路上試験における荷重は約40 kNで、荷重プレート下には約567 kPaの圧力が発生します(欧州規格では50 kN / 707 kPa)。
荷重衝撃システム
荷重衝撃システムには、シングルマスとダブルマスの2種類があります。[1] [2]
単質量システムでは、荷重プレートに接続された単一の緩衝器(説明が必要)に重りを落とし、緩衝器は試験対象の表面上に載置されます。単質量FWDは通常、小型で高速、かつ安価ですが、軟弱地盤で使用する場合、舗装材の質量慣性により舗装の耐力を過大評価する可能性があります。[3]
二重質量システムでは、重りは第1緩衝材、第2重り、第2緩衝材からなるアセンブリに落下します。[注 1]これにより、より正確に車輪荷重をシミュレートするより長い荷重持続時間が得られ、再現性が向上し、軟弱地盤上に建設された舗装においてより正確な結果が得られます。[4] [5]
シングル/ダブルマスシステムを組み合わせたシステムもあり、落下錘と中間錘をロックすることで150kNの短パルス出力が得られます。ロック解除モードでは、FWDはダブルマスシステムとして動作し、50kNの長パルス出力が得られます。
すべてのシステムにおいて、負荷パルスの形状と立ち上がり時間は、中心偏向のピーク値に10%から20%も影響を与える可能性があるため重要です。[6]
偏向センサー
たわみセンサーは、荷重パルスに対する舗装の変形量を測定するために使用されます。センサーは、荷重プレートの中心から放射状に、0、200、300、450、600、900、1200、1500 mmの標準オフセットで設置されます(これらのオフセットで測定されたたわみは、D0、D200、D300などと表記されます)。
変位センサーには、ジオフォンと力平衡型地震計の2種類が用いられます。地震計は校正装置を内蔵し、変位測定範囲が広く(ジオフォンは2mmに対し5mm)、ジオフォンは校正装置を内蔵していません。また、初期誤差が積分されるため、衝撃直前の擾乱に対してより敏感です([説明が必要])。しかし、ジオフォンは地震計よりもはるかに安価です。
分析
FWDデータは、舗装構造の剛性関連パラメータの計算に最もよく使用されます。多層システム(例えば、路盤の上にアスファルトコンクリートを敷設した上層)における個々の層の弾性係数を表面たわみに基づいて計算するプロセスは、「逆計算」と呼ばれます。これは、閉形式の解が存在しないためです。代わりに、初期弾性係数を仮定し、表面たわみを計算し、その後、測定されたたわみに収束するように弾性係数を反復的に調整します。このプロセスは、最新のコンピュータでは高速ですが、計算量が非常に多くなります。この結果は非常に誤解を招く可能性があり、経験豊富な解析者が必要です。一般的に使用される逆計算ソフトウェアは次のとおりです。
- BAKFAA(連邦航空局)
- Clevercalc(ワシントン大学)
- ELMOD(ダイナテスト)
- エバーカルク(WSDOT)
- KGPBACK(ジオトラン)
- ミッチバック(ミシガン州運輸局)
- 係数(TxDOT)
- PVD(KUAB)
- PRIMAX DESIGN / RoSy Design(Sweco、旧Carl Bro)
多くの解析者は、経験的な性質を持つ関連パラメータを計算するために簡略化された方法を使用しています。最も一般的なのは、荷重プレートの中心の下の最大たわみ (D0) で、これはベンケルマン ビームのたわみなどの経験的尺度に関連しています (2 つのデバイスの差をわずかに調整した後)。歴史的には曲率半径 (D0-D200) を使用していましたが、直径 300 mm の鋼鉄荷重プレートが中心 (D0) と 200 mm の D200 センサー間のたわみボウルの形状に影響を与えることは明らかなので、現在では好まれていません。ただし、これはたわんだボウルの形状に関する多くの有用な情報が無駄になることを意味します。Horak と Emery は、この情報を使用する指標を公開しています。BLI=D0-D300 は路盤のパフォーマンスの指標となり、MLI = D300-D600 は路盤のパフォーマンスの指標となり、LLI=D600-D900 は路床のパフォーマンスの指標となります。これらおよび類似の指標は形状係数として知られています。FWDデータは、エンジニアが舗装の長さを均質なセクションに分割する際にも非常に役立ちます。
FWD データは、隣接するコンクリート スラブ間の荷重伝達の度合いを計算したり、スラブの下の空洞を検出したりするためにも使用できます。
その他のモデル
ダイナテストは、軽量デフレクトメーター(LWD)を開発した最初の会社です。軽量デフレクトメーターは、建設中に現場での路盤および路床の弾性係数をテストするために主に使用されるポータブルな落重式デフレクトメーターです。LWD 測定は同位体測定法[説明が必要]よりも高速で、参照測定も必要ありません。この機器には放射源がなく、1 人で操作できるため、現場でのデータ解析とレポート印刷が可能です。[7]一部の LWD にはロード セルがなく、公称荷重値を想定するものがありますが、他の LWD はロード セルを使用して実際の荷重を測定します。システムに応じて、LWD には中央に 1 つのジオフォンがある場合もあれば、通常は 300 mm と 600 mm の位置にある 2 つのジオフォンがある場合もあります。
高速落下重量偏向計 (FFWD) は、油圧ではなく空気圧または電動アクチュエータを備えた FWD であり、メカニクスを数倍高速化します。
重量式デフレクトメーター(HWD)は、高荷重(通常300kN~600kN)の落下式デフレクトメーターで、主に空港の舗装試験に使用されます。空港の大型航空機の取り扱い能力を試験するには、より高い荷重が必要であると誤解されることがよくありますが、実際には、この試験方法は構造物の強度を試験するためではなく、構造物の材料特性を調べるために設計されています。
ローリングウェイトデフレクトメーター(RWD)は、FWDよりもはるかに高速(最高時速55マイル)でデータを収集できるデフレクトメーターです。これにより、交通規制や車線閉鎖なしにデータを収集できます。[8]これはトラクタートレーラーに搭載され、トレーラー下部の梁にレーザー測定装置が取り付けられています。測定のために停止するFWDとは異なり、RWDは走行中にデフレクトデータを収集します。[9]
試験材料はASTM D 4694に記載されており、試験方法はASTM D 4695.140に定義されている。
注記
- ^ 二重質量システムでは、動作原理は、2つの不等質量の弾性衝突における運動量保存の法則に基づいています。
参考文献
- ^ 「KUAB two-mass FWD」アイオワ州立大学. 2014年3月12日閲覧。
- ^ 「KUAB 2マスFWD特許」。Google Patents 。 2015年7月6日閲覧。
- ^ Crovetti, JA; Shahin, MY; Touma, BE (1989). 「2種類の落錘式たわみ計の比較:Dynatest 8000とKUAB 2M-FWD」.舗装の非破壊検査と弾性係数の逆算. ASTM International. doi :10.1520/STP19799S. ISBN 978-0-8031-1260-5。
- ^ マイヤー、ロジャー・W.「人工ニューラルネットワークを用いた落下重量デフレクトメーターデータからのフレキシブル舗装係数の逆計算」(PDF) . 米国陸軍工兵隊. 2017年1月24日閲覧。
- ^ Shahin, MY (2007).空港、道路、駐車場の舗装管理(第2版). 米国: Springer. ISBN 978-0387234656。
- ^ 「FWDの異なる積載時間のテスト」。速報。8ページ。ストックホルム、スウェーデン:王立工科大学高速道路工学部。1980年。
- ^ 「軽量デフレクトメーター YouTube動画」Cooper Technology. 2014年7月5日時点のオリジナルよりアーカイブ。2014年3月3日閲覧。
- ^ Elbagalati, Omar; Elseifi, Mostafa A.; Gaspard, Kevin; Zhang, Zhongjie (2017年6月16日). 「連続たわみ試験から路盤弾性係数を予測するための人工ニューラルネットワークモデルの開発」. Canadian Journal of Civil Engineering . 44 (9): 700– 706. doi : 10.1139/cjce-2017-0132 . hdl : 1807/78463 .
- ^ 「メガスケールRWD特許」。Google特許。 2015年10月29日閲覧。