Resumen

Para garantizar que una textura de superficie fresada regular proporcione una buena adhesión sin molestias residuales, se ha establecido una nueva especificación de evaluación de la superficie fresada para evaluar cuantitativamente la calidad de la superficie fresada. Esta investigación explora la posibilidad de utilizar la tecnología de escaneado láser tridimensional (3D) para desarrollar un algoritmo que permita obtener un modelo de superficie fresada que pueda medir los indicadores de evaluación, la profundidad de fresado y la profundidad de la textura, e identificar las zonas mal fresadas. Se realizó un estudio de caso utilizando un sistema vehicular de escaneado láser para recopilar datos de perfiles transversales de pavimento continuo en 3D en un segmento de 500 m de longitud de la autopista S107. Los resultados muestran que el método propuesto es muy prometedor y puede medir la profundidad de fresado y la profundidad de textura para diferenciar de forma efectiva y cuantitativa entre el trabajo de buena calidad (profundidad de fresado entre 47 mm y 53 mm y profundidad de textura superior a 2 mm) y el de mala calidad. Además, con el método propuesto también se pueden identificar las zonas mal fresadas, como las que presentan problemas residuales y las zonas sin fresar que provocarán un fallo prematuro. El método propuesto puede apoyar eficazmente el trabajo de fresado y garantizar la calidad del pavimento de recubrimiento.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:profundidad de fresado, profundidad de textura, método, malestar residual, datos de perfiles transversales de pavimento continuo 3d, textura de superficie fresada regular, modelo de superficie fresada, evaluación de superficie fresada, áreas, láser
• Keywords:milling depth, texture depth, method, residual distress, 3d continuous pavement transverse profiles data, regular milled surface texture, milled surface model, milling surface assessment, areas, laser