Phân tích các mô hình xe chịu kích động ngẫu nhiên của mặt đường theo chỉ số độ gồ ghề quốc tế

  • Huỳnh Văn Quân

    Trường Đại học Giao thông vận tải, Số 3 Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam
  • Trần Mạnh Cảnh

    Công ty CP Đầu tư Xây dựng và Kỹ thuật VNCN E&C, Số 34 Láng Hạ, Hà Nội, Việt Nam
  • Lê Văn Phúc

    Trường Đại học Giao thông vận tải, Số 3 Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam
Email: quanhv_ph@utc.edu.vn
Từ khóa: mấp mô mặt đường, tải trọng động, chỉ số IRI, hệ số xung kích, hệ số tải trọng động

Tóm tắt

Trong tính toán thiết kế kết cấu áo đường, các tiêu chuẩn hiện hành của Việt Nam đều yêu cầu thực hiện với tải trọng tĩnh có độ lớn không đổi. Tuy nhiên, do bề mặt đường không bằng phẳng nên tải trọng bánh xe thay đổi theo độ gồ ghề thực tế của mặt đường. Bằng phương pháp giải tích, bài báo thực hiện phân tích động mô hình một phần tư xe (QCM) chịu kích thích từ mặt đường mấp mô. Tính mấp mô ngẫu nhiên của mặt đường được mô tả bằng hàm điều hòa nhân tạo theo chỉ số độ gồ ghề quốc tế (IRI). Ba loại xe đặc trưng hay xuất hiện trên đường là xe con, xe khách và xe tải sẽ được khảo sát. Phân tích số phương trình dao động của hệ QCM được thực hiện thông qua công cụ Matlab-Simulink. Kết quả là tải trọng động của xe tác dụng vào mặt đường, hệ số xung kích và hệ số tải trọng động thay đổi theo độ lớn IRI và vận tốc xe chạy

Tài liệu tham khảo

[1]. Bộ Giao thông Vận tải, Tiêu chuẩn cơ sở TCCS38:2022/TCĐBVN, Áo đường mềm-Các yêu cầu và chỉ dẫn thiết kế.
[2]. N.H. Thảo (2012), Mô phỏng khảo sát dao động ô tô vận tải hành khách bằng Matlab-Simulink, Luận văn thạc sĩ kỹ thuật, Đại học Đà Nẵng.
[3]. O. Kaya, H.Ceylan, S. Kim, D. Waid, B.P. Moore, Statistics and artificial intelligence-based pavement performance and remaining service life prediction models for flexible and composite pavement systems. Transportation Research Record, 2674 (2020) 448-460. https://doi.org/10.1177/0361198120915889
[4]. A. Sidess, A. Ravina, E. Oged, A model for predicting the deterioration of the international roughness index. International Journal of Pavement Engineering, 23 (2022) 1393-1403. https://doi.org/10.1080/10298436.2020.1804062
[5]. L. Sun, An overview of a unified theory of dynamics of vehicle–pavement interaction under moving and stochastic load, J. Mod. Transport. 21 (2013) 135–162. https://doi.org/10.1007/s40534-013-0017-8
[6]. International Organisation of Standardisation. ISO 8608:2016 Mechanical vibration – Road surface profles–Reporting of measured data. Geneva, Switzerland.
[7]. M. Peter, Road waviness and the dynamic tyre force, International Journal of Vehicle Design, 36 (2004) 216–232. https://doi.org/10.1504/IJVD.2004.005357
[8]. M. Agostinacchio, D. Ciampa, S. Olita, The vibrations induced by surface irregularities in road pavements–a Matlab® approach, Eur. Transp. Res. Rev., 6 (2014) 267–275. https://doi.org/10.1007/s12544-013-0127-8
[9]. V.T. Đạt, Nghiên cứu phương pháp mô phỏng mấp mô mặt đường trên miền thời gian, Tạp chí Khoa học công nghệ xây dựng, 4 (2017) 123-128.
[10]. H.H.H. Đăng, Đ.T. Sơn, T.M. Hoàng, Đánh giá dao động của xe tải nhỏ dưới kích động của mấp mô mặt đường theo tiêu chuẩn ISO, Tạp chí Cơ khí Việt Nam, 4 (2017) 94-99.
[11]. T.M. Hoàng, N.T. Dũng, T.P. Hòa, Độ bền của khung xe tải nhỏ dưới kích động của mấp mô mặt đường theo tiêu chuẩn ISO, Hội nghị Khoa học và Công nghệ toàn quốc về Cơ khí lần thứ V, 1 (2018) 1-6.
[12]. K. Ma, Y. Zhang, X. Zhen, Simulation of pavement random excitation based on harmonic superposition method, International Journal of Scientific Advances, 2 (2021) 282-285. http://dx.doi.org/10.51542/ijscia.v2i3.9
[13]. P. Liu, V. Ravee, D. Wang, M. Oeser, Study of the influence of pavement unevenness on the mechanical response of asphalt pavement by means of the finite element method, Journal of Traffic and Transportation Engineering, 5 (2018) 169-180. https://doi.org/10.1016/j.jtte.2017.12.001
[14]. Y. Lu, S. Yang, S. Li, L. Chen, Numerical and experimental investigation on stochastic dynamic load of a heavy duty vehicle, Applied Mathematical Modelling, 34 (2010) 2698–2710. https://doi.org/10.1016/j.apm.2009.12.006
[15]. H.M. Ngwangwa, P.S. Heyns, H.G.A. Breytenbach, P.S. Els, Reconstruction of road defects and road roughness classification using artificial neural networks simulation and vehicle dynamic responses: application to experimental data, Journal of Terramechanics, 53 (2014) 1-18. https://doi.org/10.1016/j.jterra.2014.03.002
[16]. Tiêu chuẩn Quốc gia TCVN 8865:2011, Mặt đường ô tô-phương pháp đo và đánh giá xác định độ bằng phẳng theo chỉ số độ gồ ghề quốc tế IRI.
[17]. A. Loizos, C. Plati, An alternative approach to pavement roughness evaluation, International Journal of Pavement Engineering, 9 (2008) 69–78. https://doi.org/10.1080/10298430600949894
[18]. F. Han, H. Wang, D.H. Dan, Dynamic response of a bridge deck pavement, In Proceedings of the Institution of Civil Engineers-Transport, 172 (2019) 221-232. https://doi.org/10.1680/jtran.17.00009
[19]. W.S. Michael, On the calculation of international roughness index from longitudinal road profile, Transportation research record 1501, University of Michigan Transportation Research Institute.
[20]. Z. Ye, Y. Miao, W. Zhang, L. Wang, Effects of random non-uniform load on asphalt pavement dynamic response, International Journal of Pavement Research and Technology, 14 (2021) 299-308. https://doi.org/10.1007/s42947-020-0147-0
[21]. R. Buhari, M.M. Rohani, M.E. Abdullah, Dynamic load coefficient of tyre forces from truck axles. In Applied Mechanics and Materials, 405 (2013) 1900-1911. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.405-408.1900

Tải xuống

Chưa có dữ liệu thống kê
Nhận bài
11/04/2023
Nhận bài sửa
25/07/2023
Chấp nhận đăng
31/07/2023
Xuất bản
15/10/2023
Chuyên mục
Công trình khoa học
Số lần xem tóm tắt
131
Số lần xem bài báo
83