search query: @keyword rolling / total: 3
reference: 2 / 3
« previous | next »
Author:Hurtig, Eetu
Title:Raskaan kaluston kallistelun voimakkuuden arvioiminen tienpinnan profiilista
Estimating heavy vehicle roll from road profile
Publication type:Master's thesis
Publication year:2010
Pages:83      Language:   fin
Department/School:Koneenrakennustekniikan laitos
Main subject:Auto- ja työkonetekniikka   (Kon-16)
Supervisor:Juhala, Matti
Instructor:Tuononen, Ari ; Kuskelin, Arto
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  3985   | Archive
Keywords:heavy vehicles
rolling
rollover
road profile
cross slope
raskas kalusto
kallistelu
kaatuminen
tieprofiili
sivukaltevuus
Abstract (eng): In Finland cargo transport is mainly carried out by different kinds of heavy vehicles.
Every year almost 200 heavy vehicles rollover.
Because of the huge mass and cargo in a vehicle accidents may cause financial damage, injuries or damage to the environment.
Thus it is necessary to find road sections which could cause loss of control.
Mainly rollovers are singular events where personal injuries are avoided.

Every year the road surface profile of about 30 000 lane kilometres is measured in Finland.
Through the so called service level measurements the road surface profile can be determined very well.
The condition of the road is estimated by 32 different parameters, such as the risk of strong rolling.
Knowing the exact road profile enables an extensive use of the results.
This research focuses on how to use that information to find the road sections hazardous for heavy vehicles.
The main aim was to introduce a new method, which could find hazardous road sections through road surface profile measurements.

This research includes four previous methods used to estimate how strongly a heavy vehicle is rolling on a selected road section.
The Rut Bottom Cross Slope Variance (RBCSV) and Truck Ride Index (TRI) are based on estimating the road cross slope when the Load Transfer Ratio (LTR) and Dynamic Stability Index (DSI) are based on vehicle dynamics.
By Matlab/Simulink a heave vehicle model was made.
By measuring the rolling of a real vehicle the heavy vehicle model was verified.
The aim was to test with the help of the model how well the different methods correspond to the real situation.

A new method describing the heave vehicle rolling was developed in this research.
The method is based on the frequency of the road cross slope.
It was shown that the filtered cross slope average amplitude correlates well with heavy vehicle rolling.
Hazardous road sections were found by the heavy vehicle model.
The same road sections were also found by the new method.
According to the presently used methods some road segments showed no risk of strong rolling, whereas the new method revealed hazardous sections in the same sections.

Using the information of the service level measurements and the new method we are able to find hazardous road sections for heavy vehicles.
Knowing the hazardous sections it is easy to direct the maintenance at sections that are in bad condition.
If immediate repair is not possible, at least the road users can be warned.
Thus it is possible to promote road safety and prevent heavy vehicle accidents.
Abstract (fin): Suomessa tavaraliikenne hoidetaan pääasiassa erilaisin rekkakuljetuksin.
Lähes 200 raskaan kaluston ajoneuvoa kaatuu vuosittain.
Suuren massan ja kuljetettavan lastin vuoksi onnettomuudet aiheuttavat henkilövahinkojen lisäksi taloudellista vahinkoa ja mahdollisesti haittaa ympäristölle.
Täten onkin syytä kiinnittää erityistä huomiota tien kunnon vaikutukseen raskaan kaluston turvallisen liikkumisen kannalta.
Kaatumiset ovat pääasiassa yksittäisonnettomuuksia, joissa yleensä vältytään henkilövahingoilta.

Suomessa päällystettyjen teiden pintakunto mitataan vuosittain noin 30 000 kaistakilometriltä.
Palvelutasomittauksen (PTM-auto) perusteella tien pinnan profiili saadaan määritettyä tarkasti.
Sen perusteella lasketaan 32 tien pinnan kuntoa kuvaavaa parametria, mm. urasyvyys ja tasaisuus, joiden perusteella pääasiassa ohjataan kunnossapidon toimenpiteitä, sekä sivuttaisheilahteluriski.
Tarkka käsitys tieprofiilista antaa kuitenkin mahdollisuuksia laajempaankin hyödyntämiseen.
Tutkimuksessa selvitettiin, kuinka mittaustietoa voidaan hyödyntää raskaan kaluston heilahteluriskin selvittämiseen.
Työn tavoitteena oli esitellä menetelmä, joka arvioi tien aiheuttaman raskaan kaluston kallistelun voimakkuutta.

Tutkimuksessa esiteltiin neljä olemassa olevaa menetelmää arvioida raskaan kaluston kallistelun voimakkuutta.
Rut Bottom Cross Slope Variance (Unen pohjista mitatun sivukaltevuuden vaihtelu) ja Truck Ride Index (TRI) perustuvat tien sivukaltevuuden tarkasteluun.
Load Transfer Ratio (LTR) ja Dynamic Stability Index (DSI) perustuvat ajoneuvon dynamiikkaan.
Matlab/Simulink-ohjelmistolia rakennettiin raskaan kaluston ajoneuvomalli, joka verifioitiin mittauksin.
Ajoneuvomallin avulla pyrittiin selvittämään miten hyvin eri menetelmät vastaavat todellista tilannetta.

Tien pinnan aiheuttamaa raskaan kaluston heilahtelun voimakkuutta kuvaamaan kehitettiin yksi uusi menetelmä.
Menetelmä perustuu tien sivukaltevuuden taajuuden tarkasteluun.
Suodatetun kallistuksen vaihtelun amplitudin keskiarvon (KVAKA) todettiin kuvaavan hyvin raskaan kaluston heilahtelun voimakkuutta.
Ajoneuvomallin kallistelun voimakkuuden perusteella arvioitiin tienkohdat, jotka ovat raskaalle kalustolle vaarallisia.
KVAKA:n todettiin kykenevän löytämään vaaralliset tienkohdat, myös sellaiset, joita nykyinen sivuttaisheittoriskiä arvioiva menetelmä ei löydä.

Hyödyntämällä vuosittain suoritettavia tiemittauksia voidaan KVAKA:n perusteella löytää raskaalle kalustolle vaaralliset tienkohdat.
Saatavan tiedon perusteella tien korjaustoimenpiteitä on helppo kohdentaa.
Mikäli välittömiin korjaustoimenpiteisiin ei ryhdytä, vaarallisista tienkohdista voidaan kuitenkin varoittaa.
Täten voidaan ennaltaehkäistä raskaan kaluston onnettomuuksia.
ED:2010-10-19
INSSI record number: 41122
+ add basket
« previous | next »
INSSI