УДК 625. 7/.8 СОВРЕМЕННОЕ ОБОРУДОВАНИЕ ДЛЯ ОЦЕНКИ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ

УДК 625. 7/.8
СОВРЕМЕННОЕ ОБОРУДОВАНИЕ ДЛЯ ОЦЕНКИ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ
ПАРАМЕТРОВ МАКРОШЕРОХОВАТОСТИ ДОРОЖНЫХ ПОКРЫТИЙ
Янковский Л.В.
ФГБОУ ВПО «Пермский национальный исследовательский политехнический
университет», Министерство образования и науки Российской Федерации, Пермь,
Россия, (614990, г. Пермь, Комсомольский просп., д. 29), e-mail: yanekperm@yandex.ru
В настоящее время применяется большое разнообразие автоматизированных
диагностических лабораторий для оценки и контроля качества ШПО, которые могут
снимать параметры макрошероховатости в движении, сканируя и строя профиль
поверхности, в том числе и в 3D. Во время выполнения технологических операций по
устройству ШПО выявляются различные виды дефектов поверхности, связанные с
неравномерностью распределения щебня, битума и перемешивания материалов. В
результате появляется изменение коэффициента сцепления на отдельных участках
ШПО. Поэтому необходим точный анализ причины возникновения этих отклонений, а
также совершенствования методов по нормированию, устройству и контролю качества
ШПО дорожных покрытий. Такой анализ возможен только с использованием
современного сканирующего оборудования.
Ключевые слова: параметры макрошероховатости, шероховатая поверхностная
обработка, сканирование поверхности, дорожное покрытие
MODERN EQUIPMENT FOR THE ASSESSMENT AND DETERMINATION
PARAMETERS OF THE MACROROUGHNESS ROAD CARPETS
Yankovsky L.V.
Perm national research polytechnical university, Perm, Russia
(614990, Perm, Komsomol avenue, 29), e-mail: yanekperm@yandex.ru
Now a big variety of the automated diagnostic laboratories is applied to an assessment
and quality control of ShPO which can remove macroroughness parameters in the movement,
scanning and building a surface profile, including in the 3D. During performance of
technological transactions of the ShPO device the different types of defects of a surface
connected with unevenness of distribution of crushed stone, bitumen and hashing of materials
come to light. As a result there is a change of coefficient of clutch on separate sites of ShPO.
Therefore the exact analysis of the reason of emergence of these deviations, and also
improvement of methods on rationing, the device and quality control of ShPO of road carpets is
necessary. Such analysis is possible only with use of the modern scanning equipment.
Keywords: macroroughness parameters, rough surface treatment, scanning of a surface,
road carpet
Перспективы развития инновационной деятельности в дорожном хозяйстве и
экономической эффективности связаны с применением нового диагностического
оборудования [1, 2]. В современной России и за границей выпускают много различной
дорожной техники по диагностике шероховатости дорожных покрытий, которые
охватывают весь спектр задач по этой проблеме. В настоящее время разрабатывают
модернизированную дорожную лабораторию на базе КП-514МП нового поколения.
Лаборатория ГП «РосдорНИИ», лаборатория измерительного центра Управления
«Мосавтодор», томская лаборатория «Магистраль-1» и другие измерительные комплексы
во многом соответствуют достигнутому в мире уровню по диагностике дорожных
покрытий. Для оценки ровности используют толчкомеры, фиксирующие общее число
неровностей на единицу пути. Но эффективность измерения многих параметров
автомобильных дорожных покрытий еще невысока. Как правило, нет возможности
одновременного определения сразу нескольких параметров, сам процесс измерения
проходит на низких скоростях, это значительно снижает производительность работ по
диагностике [3, 4, 5, 6, 7, 8].
Широкое распространение получило измерительное оборудование производства
ФГУП СНПЦ «Росдортех» – динамометрический прицеп типа ПКРС-2У для измерения
коэффициента сцепления и оценки продольной ровности дорожной поверхности.
Наиболее совершенная аппаратура это анализатор продольного профиля. В ФГУП
«РОСДОРНИИ» создан прицепной прибор – профилометр, позволяющий определять
параметры микропрофиля дорожного покрытия.
В различных странах используются свои методы и системы обследования,
паспортизации и инвентаризации автомобильных дорог. Но везде общими требованиями
являются - оперативность получения информации, автоматизация процесса измерения,
точность и высокая надежность измерения данных, объективность информации.
Наиболее известны зарубежные дорожные лаборатории GYROS, SIRANO, CALAO
(Франция), AL-Roadlab SRC (Финляндия), модульная система диагностики дорог
ROMDAS (США), лаборатория Шведской национальной дорожной администрации,
лаборатория фирмы KOMATSU (Япония). Комплексные лаборатории обеспечивают
измерения основных технико-эксплуатационных параметров дорог за один проезд.
Стоимость лабораторий зарубежного производства чрезвычайно высока – до миллиона
долларов США.
В США используется измерители РСА, толчкомеры и измеритель Мэйса, которые
снабжены системой, которая позволяет зафиксировать толчки по желанию оператора.
Данное оборудование не может использоваться при различных типах дорожного
покрытия. Для настройки применяют профилометры типа GMRL (лаборатория Дженерал
Моторс). Калибровка измерительной аппаратуры толчкомера осуществляется по индексу
ровности IRI.
Наиболее известны анализаторы ROADMAN (Финляндия) и APL (Франция).
Система APL состоит из одного или двух одноколесных прицепов, которые буксируются
при одинаковой скорости и имеют блоки ввода данных измерения. В зависимости от
скорости автомобиля анализатором могут фиксироваться неровности поверхности в
диапазоне  100 мм и для длин волн от 0,5 до 50 метров.
Система PRORUT (США) обеспечивает определение и визуальное представление
продольного профиля и измерение колейности автомобильной дороги [6].
За рубежом передвижные диагностические лаборатории производят с лазерными
или ультразвуковыми профилографами. Ультразвуковые профилографы выполнены в
виде измерительной балки с ультразвуковыми датчиками, которые определяют расстояния
до поверхности дороги по времени прохождения ультразвуковых сигналов. Погрешность
измерения глубин колеи для высоты 20-40 см находится в пределе двух миллиметров.
Скорость передвижения лаборатории диагностики при работе - до 50 км/час (Франция).
Лазерные профилографы отличаются от ультразвуковых тем, что у них расстояние от
поверхности дорожного покрытия определяется лазерным датчиком. Точность измерения
при этом достигает - 0,1 мм.
Ученые Исследовательского центра автомобильных дорог Turner-Fairbank
Федеральной Дорожной Администрации США протестировали несколько приборов по
определению поперечной ровности. Приборы типа Walking Dipstick и Walking Profilometer
могут определять профиль дорожного покрытия. Системы ARIA и ROSANvm используют
лазерные датчики, в ARIA погрешность измерений уменьшается при помощи видеокамер
и устройств лазерного стробирования. Прибор по определению профиля TRL
(поперечного) лаборатории ROMDAS включает в себя шесть матриц, представляющих
собой линейки из 5 ультразвуковых датчиков каждая. При измерении последовательно
запускают датчики матриц. Это повышает точность и снижает погрешность измерений до
0,1 мм [6].
В настоящее время, в связи развитием аппаратуры обработки цифровых сигналов,
наибольшее применение получают способы фотограмметрического зондирования
дорожного покрытия.
Французский лазерный измеритель (PALAS-2) для определения поперечного
профиля использует 2 камеры и лазерный формирователь плоскости, который выявляет
сопряженные точки дорожной поверхности на стереокадре. Оборудование
измерительного комплекса и система анализа изображения размещена на микроавтобусе,
что позволяет надежно определять ширину и глубину колеи, выбоин и неровностей, а
также общие дефекты поперечного профиля дорожного покрытия. Измерения проводятся
можно производить на скорости 90 км/час. Это повышает производительность работ по
диагностики дорожных покрытий. Погрешность измерений деформаций дорожных
покрытий при этом составляет не больше 2 мм.
Фирмой «Драко» (Швейцария) создана многоцелевая передвижная лаборатория для
прогнозирования состояния дорог, измерения ровности, коэффициента сцепления,
прочности дорожной одежды, определения наличия на покрытии трещин и других
дефектов. Лаборатория оснащена видеокамерой, толчкомером, одноколесным прицепом
для измерения коэффициента сцепления.
Лаборатория
SIRANO
(Франция)
определяет
основные
транспортноэксплуатационные параметры дорожного покрытия, фиксируя информацию на ПК, при
скорости 72 км/ч. При этом лаборатория использует анализатор измерения параметров
APL (продольный профиль) и профилометр PALAS. Оборудование позволяет измерять в
течение одного проезда: колейность, ровность, геометрические размеры, шероховатость
покрытия и другие дефекты.
Департамент Геодезии и Фотограмметрии Королевского Института Технологий
(Швеция) проводит автоматический сбор дорожной информации с использованием
системы стереофотограмметрии, установленной на автомобиль с GPS приемником и
инерциальной навигационной системой.
В США широко распространена система управления дорожными измерениями
ROMDAS. В ее состав входят компьютер (Notebook) с двумя внешними клавиатурами,
GPS-приемник, лазерный измеритель расстояний с определителем азимута, видеокамера с
дополнительным компьютером, система гироскопов, цифровая фотокамера, устройство
голосового ввода данных, толчкомеры, датчик скорости и пройденных расстояний,
определитель ровности TPL, установка оценки коэффициента сцепления [9].
В США в 2013 году на Аризонская конференции по дорожным покрытиям С. Р.
Келвином, представляющем университет штата Оклахома, была представлена система
мониторинга и автоматизированного формирования 3D-модели шероховатого дорожного
покрытия, позволяющая, в том числе, согласно стандарту AASHTO PP69-10 производить
автоматизированную идентификацию углублений и измерение их параметров (рисунки 1
и 2).
Рис. 1. Оборудование автоматизированного комплекса [9]
а
б
в
г
Рис. 2. Результаты работы автоматизированного комплекса и 3D-моделирования
неровностей и макрошероховатости дорожных покрытий [9, 10]
Под
графическим
форматом
трехмерных
3D-данных
понимается
автоматизированное (визуальное, на компьютере) представление пространственных
данных. При этом поверхность задается множеством лежащих на ней точек. 3D-модель
строиться с помощью данных вполне определенной структуры, при этом исходные точки
поверхности могут в пространстве распределяться по-разному.
Данные собираются по точкам, обозначенным на регулярной сетке, по линиям
структурного рельефа или вообще хаотично. По первичным значениям структур
положения точек строят поверхности по программам построения поверхностей: TIN,
GRID или TGRID.
В компьютерных программах используют векторные, растровые, регулярно- и
нерегулярно-ячеистые форматы формирования и хранения изображения.
Менее распространены гиперграфовые модели, модели типа TIN с многомерными
расширениями. Известны гибридные модели построения 3D-данных. При построении
модели поверхность делится сеткой треугольников (ячеек). Иногда говорят, что
поверхность строится по триангуляционному методу. Такая поверхность называется TIN-поверхность (Triangulated Irregular Network) или нерегулярные триангуляционные
сети, т.е. системы с неперекрывающимися треугольниками.
TIN – это сеть неравносторонних треугольников, которая используемая в
построении цифровых моделей, и соответствует триангуляции Делоне.
Вершины треугольников это исходные опорные точки, которые совпадают с
заданной (реальной) криволинейной поверхностью. Подобное представление неплохо
отражает геометрические особенности макрошероховатых дорожных покрытий.
Получается рельеф, представляющий собой многогранную поверхность, грани которой
описаны полиноминальной поверхностью или линейной функцией (многоугольная или
полиэдральная модель). Коэффициенты полиноминальной поверхности определяются
значениями в вершинах треугольников.
Эта сеть, при правильном построении, не имеет ни наложений, ни разрывов. Для
построения модели поверхностей нужно соединять пары точек по ребрам особым
способом, который называется триангуляция Делоне. Информация о поверхности
дорожного покрытия представлена в виде списка параметров треугольных фасет,
описывающие этот объект. Используются определенные правила нумерации
треугольников (по часовой стрелке).
В большинстве ранних приложений строились аппроксимации использованием
TIN-поверхностей.
Например,
приложение
к
двумерному
пространству
(триангуляция Делоне) определяется так: система неперекрывающихся взаимосвязанных
треугольников имеет меньший периметр, в случае, когда ни одна вершина не входит
внутрь не одной из окружности, описанной вокруг построенных треугольников (рисунок
3).
Рис. 3. Геометрическое представление процесса 3D-моделирования
Особенность и преимущество триангуляционных моделей в том, что в них нет
преобразования исходных значений. Это не дает возможности использования таких
моделей для подробного анализа, известно, что в этих моделях нет ошибок округления,
которые получаются в других интерполяционных моделях.
В настоящее время наибольшее распространение получила модель, которая
использует регулярную матрицу значений высот.
STL – этот формат применяется для хранения информации о трехмерных моделях
объекта и представления 3D-моделей различных поверхностей.
Этот формат использует унифицированный способ аппроксимации любых
поверхностей моделей, которые могут стыковать друг с другом плоские треугольники.
Основное достоинство STL-формата - это универсальность и простота по
сравнению с другими форматами.
Построение горизонтальных сечений и вычислительных процедур в
прототипировании заключается в построении треугольников, которые заданная
горизонтальная поверхность пересекает. Вершина каждого треугольника имеет
координату Z по другой стороне от горизонтальной плоскости, чем две другие вершины.
Далее по двум линейным уравнениям определяют линию пересечения с плоскостью
(граница контура).
В итоге граница горизонтальных сечений будет состоять из прямых отрезков.
Отметим, что изменение угловой ориентации при описании поверхности объекта при
использовании TIN-поверхностей требует простой предварительной стандартной
операции преобразования координат вершин всех треугольников и направляющих
косинусов нормалей.
По результатам прототипирования и печати на 3D-принтере объемной модели
можно проводить физическое моделирование различных прикладных задач, например, в
аэродинамической трубе или в гидравлическом лотке.
3D-модели макрошероховатых дорожных покрытий рекомендуется получать в
форматах Wavefront OBJ, 3DS models, VRML, Stanford PLY, Autodesk DXF, COLLADA,
U3D, Adobe PDF.
На основе результатов 3D-моделирования проводится статистический анализ и
математическое моделирование.
В
научно-техническом
отчете
ФГУП
«РОСДОРНИИ»
по
теме:
"Совершенствование методов оценки эксплуатационного состояния дорожных
покрытий
бесконтактными способами
на
основе
применения
технологии
дистанционного
зондирования" представлены предложения по практическому
использованию
фотографического
метода
для
определения
параметров
макрошероховатости [11]. Предложены способы по фотографированию дорожной
поверхности и построения цифровой модели. Фотографирование может производится со
стационарной установки, передвижной дорожной лаборатории (рис. 4) и с беспилотного
летательного аппарата.
Рис. 4. Схема компоновки дорожной лаборатории для определения шероховатости в
движении: а) вид сзади; б) вид сбоку; 1 – компьютер; 2 – пульт управления
фотокамерами; 3 – датчик пути, скорости и времени движения; 4 –стойка; 5 – опоры; 6 –
кабели; 7 –рама; 8 – фотокамеры; 9 – ширина захвата
Для
оценки
параметров
шероховатости
фотограмметрический комплекс PHOTOMOD (рис. 5).
используется
цифровой
Рис. 5. Пример поверхности покрытия, полученного в PHOTOMOD
Полученные данные обрабатываются и анализируются по параметрам
макрошероховатости дорожной поверхности на основе показателей разновысотности
выступов и разноглубинности впадин [12].
Выводы:
1. В настоящее время применяется большое разнообразие автоматизированных
диагностических лабораторий для оценки и контроля качества ШПО, которые могут
снимать параметры макрошероховатости в движении, сканируя и строя профиль
поверхности, в т.ч. и в 3D.
2. Во время выполнения технологических операций по устройству ШПО
выявляются различные виды дефектов поверхности, связанные с неравномерностью
распределения щебня, битума и перемешивания материалов.
3. В результате появляется изменение коэффициента сцепления на отдельных
участках ШПО. Поэтому необходим точный анализ причины возникновения этих
отклонений, а также совершенствования методов по нормированию, устройству и
контролю качества ШПО дорожных покрытий. Такой анализ возможен только с
использованием современного сканирующего оборудования.
Список литературы
1. Организационно-экономический механизм инновационной деятельности
дорожного хозяйства / С. П. Аржанухина, А. А. Сухов, А. В. Кочетков, Л. В. Янковский //
Инновационный Вестник Регион. 2012. № 4. С. 40-45.
2. Перспективы развития инновационной деятельности в дорожном хозяйстве /
А. В. Кочетков, Л. В. Янковский // Инновационный транспорт. 2014. № 1 (11). С. 42-45.
3. Совершенствование методов нормирования макрошероховатых дорожных
покрытий с учетом безопасности дорожного движения: монография / А. В. Кочетков, А. В.
Чванов, Л. В. Янковский. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2015. – 154
с.
4. Афанасьев, В. Л. Аппаратура для записи микропрофиля дорожной поверхности /
В. Л. Афанасьев, Б. М. Додонов, В. П. Жигарев, В. И. Кольцов // Приборы и системы
управления. 1999. № 2. - С. 50-51.
5. Каталог выпускаемой продукции ФГУП СНПЦ «Росдортех». -Саратов. 2001.–4 c.
6. Кочетков, А.В. Приборно-методическое обеспечение устройства и контроля
качества дорожных покрытий с шероховатой поверхностью / А.В. Кочетков, С.Н. Жилин,
П.В. Федотов и др.// Дороги России XXI века. – 2004. – № 4. – С. 46-48.
7. Совершенствование методов контроля качества устройства дорожных покрытий
с шероховатой поверхностью / Н. С. Суслиганов. – Волгоград : ВГАСУ. Автореферат на
соиск. канд. техн. наук. 2006. - 20 с.
8. Le materiel LPC. Laboratoire Central des Ponts et Chaussees. 1997.
9. Келвин, C. P. Аризонская конференция по дорожным покрытиям // Oklahoma
State University & WayLink kelvin.wang@okstate.edu. Материалы ASU MU, 13-14 ноября
2013 г.
10. Построение 3D-моделей поверхности для визуализации и определения
параметров макрошероховатости дорожного покрытия / Л. В. Янковский, А. В. Кочетков,
А. Сладковски, И. С. Белоусов // Модернизация и научные исследования в транспортном
комплексе: материалы Междунар. науч.-практ. конф., Пермь, 23–24 апреля 2015 г. –
Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2015. – С. 515-520.
11. Поспелов, П. И. Применение фотограмметрической съемки для определения
состояния покрытий автомобильных дорог / П. И. Поспелов, А. А. Шевяков // Автомоб.
дороги. – 2001. - № 1. - С. 45 - 48.
12. Kochetkov, A.V. Standardization of Roughness of Products of the Machine-Building
Industry on the Basis of Variable Height Indicator of Ledges and Variable Depth Indicator of
Hollows as an Extension of State Standard GOST 2789–73 / A.V. Kochetkov, L.V. Yankovsky,
Zh. N. Kadyrov // Chemical and Petroleum Engineering (2014). Volume 50, Issue 1-2, June
2014, Pages 50-57.
References
1. Organizatsionno-ekonomicheskii mekhanizm innovatsionnoi deiatel'nosti dorozhnogo
khoziaistva / S. P. Arzhanukhina, A. A. Sukhov, A. V. Kochetkov, L. V. Iankovskii //
Innovatsionnyi Vestnik Region. 2012. № 4. S. 40-45.
2. Perspektivy razvitiia innovatsionnoi deiatel'nosti v dorozhnom khoziaistve / A. V.
Kochetkov, L. V. Iankovskii // Innovatsionnyi transport. 2014. № 1 (11). S. 42-45.
3. Sovershenstvovanie metodov normirovaniia makrosherokhovatykh dorozhnykh
pokrytii s uchetom bezopasnosti dorozhnogo dvizheniia: monografiia / A. V. Kochetkov, A. V.
Chvanov, L. V. Iankovskii. – Perm': Izd-vo Perm. nats. issled. politekhn. un-ta, 2015. – 154 s.
4. Afanas'ev, V. L. Apparatura dlia zapisi mikroprofilia dorozhnoi poverkhnosti / V. L.
Afanas'ev, B. M. Dodonov, V. P. Zhigarev, V. I. Kol'tsov // Pribory i sistemy upravleniia. 1999.
№ 2. - S. 50-51.
5. Katalog vypuskaemoi produktsii FGUP SNPTs «Rosdortekh». -Saratov. 2001.–4 c.
6. Kochetkov, A.V. Priborno-metodicheskoe obespechenie ustroistva i kontrolia
kachestva dorozhnykh pokrytii s sherokhovatoi poverkhnost'iu / A.V. Kochetkov, S.N. Zhilin,
P.V. Fedotov i dr.// Dorogi Rossii XXI veka. – 2004. – № 4. – S. 46-48.
7. Sovershenstvovanie metodov kontrolia kachestva ustroistva dorozhnykh pokrytii s
sherokhovatoi poverkhnost'iu / N. S. Susliganov. – Volgograd : VGASU. Avtoreferat na soisk.
kand. tekhn. nauk. 2006. - 20 s.
8. Le materiel LPC. Laboratoire Central des Ponts et Chaussees. 1997.
9. Kelvin, C. P. Arizonskaia konferentsiia po dorozhnym pokrytiiam // Oklahoma State
University & WayLink kelvin.wang@okstate.edu. Materialy ASU MU, 13-14 noiabria 2013 g.
10. Postroenie 3D-modelei poverkhnosti dlia vizualizatsii i opredeleniia parametrov
makrosherokhovatosti dorozhnogo pokrytiia / L. V. Iankovskii, A. V. Kochetkov, A. Sladkovski,
I. S. Belousov // Modernizatsiia i nauchnye issledovaniia v transportnom komplekse: materialy
Mezhdunar. nauch.-prakt. konf., Perm', 23–24 aprelia 2015 g. – Perm': Izd-vo Perm. nats. issled.
politekhn. un-ta, 2015. – S. 515-520.
11. Pospelov, P. I. Primenenie fotogrammetricheskoi s"emki dlia opredeleniia sostoianiia
pokrytii avtomobil'nykh dorog / P. I. Pospelov, A. A. Sheviakov // Avtomob. dorogi. – 2001. - №
1. - S. 45 - 48.
12. Kochetkov, A.V. Standardization of Roughness of Products of the Machine-Building
Industry on the Basis of Variable Height Indicator of Ledges and Variable Depth Indicator of
Hollows as an Extension of State Standard GOST 2789–73 / A.V. Kochetkov, L.V. Yankovsky,
Zh. N. Kadyrov // Chemical and Petroleum Engineering (2014). Volume 50, Issue 1-2, June
2014, Pages 50-57.
Об авторе:
Янковский Леонид Вацлавович — канд. техн. наук, доцент кафедры «Автомобили и
технологические машины» Автодорожного факультета ФГБОУ ВПО «Пермский
национальный исследовательский политехнический университет», Пермь, Россия,
(614990, г. Пермь, Комсомольский просп., д. 29), e-mail: yanekperm@yandex.ru.
Шифр основной специальности - 05.23.11
Рецензент: д.т.н., проф. Кочетков Андрей Викторович, СГТУ.