Methodical maintenance and renewal of infrastructure systems is critical due to the rapid deterioration of infrastructure assets under increasing loads and environmental effects and the scarcity of resources allocated for their preservation. A crucial step in pavement management is the formation and prioritization of maintenance and rehabilitation (M&R) projects that compete for limited funding for inclusion in the agency’s multiyear pavement management plan (PMPs). In general, many highway agencies perform this task subjectively, and thus a more rational and objective approach is desired to produce sound and justifiable PMPs. Specifically, such methodology should take into account the multiple factors that are considered by engineers in prioritizing M&R projects. This research addresses this need by developing a methodology for use by the Texas Department of Transportation (TxDOT) in preparing their four-year PMPs. Several key decision factors were considered and TxDOT decision makers were surveyed to weigh these factors as to their influence on prioritizing M&R projects. These were then used to develop a priority score for each candidate M&R project. Since TxDOT collects and stores data for individual 0.5-mile pavement sections, these sections must be grouped in a logical scheme to form realistic candidate M&R projects. The incremental benefit-cost analysis was performed on the candidate M&R projects to identify a set of M&R projects that maximizes network’s priority score under budgetary constraint. Future pavement condition was projected using performance prediction models and the process is repeated throughout the planning horizon to produce a multi-year pavement management plan. Data from Bryan district, which consists of 7,075 lane-miles of roadway, were used to develop and validate the PMP methodology. Comparison with the actual PMP (produced by TxDOT) shows some disagreements with the PMP generated by the methodology though the latter was shown to produce more cost-effective and defendable pavement management plans. Since the methodology is founded on TxDOT engineers’ decision criteria and preferences, they can be assured that the PMPs produced by this methodology are in line with their goals and priorities.

No description available.

Τα τελευταία χρόνια στις περισσότερες χώρες έχει ολοκληρωθεί η κατασκευή οδικών δικτύων και το ενδιαφέρον των φορέων οδοποιίας έχει στραφεί στη διαχείριση των υφιστάμενων οδικών κατασκευών. Το κυριότερο τμήμα της Διαχείρισης Οδικών Δικτύων καταλαμβάνει η Διαχείριση Οδοστρωμάτων. Τα Συστήματα Διαχείρισης Οδοστρωμάτων έχουν ως στόχο την οικονομική διαχείριση των οδοστρωμάτων και χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να καταλήξουν στη βέλτιστη και οικονομικά αποδοτικότερη κατανομή των διαθέσιμων πόρων. Το ευφυές σύστημα που διαθέτουν καταφέρνει να εντοπίζει τη βέλτιστη λύση που ελαχιστοποιεί το κόστος συντήρησης αλλά δεν λαμβάνουν υπόψη τους το αντίκτυπο της επιδείνωσης της κατάστασης του οδοστρώματος στο χρήστη και στο περιβάλλον. Στην παρούσα εργασία χρησιμοποιείται ένας γενετικός αλγόριθμος και αναζητείται η βέλτιστη λύση που ελαχιστοποιεί το γενικευμένο κόστος, το οποίο περιλαμβάνει το κόστος συντήρησης, το κόστος του χρήστη εξαιτίας της κατάστασης του οδοστρώματος και το περιβαλλοντικό κόστος. Τα δεδομένα του προβλήματος αφορούν την κατάσταση των τμημάτων που πρόκειται να συντηρηθούν, το είδος της οδού στο οποίο ανήκουν τα τμήματα οδοστρώματος, τα στοιχεία φθορών κάθε τμήματος, τα διαθέσιμα είδη συντήρησης, το ύψος της χρηματοδότησης και τα κυκλοφοριακά χαρακτηριστικά της περιοχής στην οποία βρίσκονται τα υπό συντήρηση τμήματα. Ο αλγόριθμος κατασκευάζει γονίδια επιλέγοντας είδος συντήρησης για κάθε τμήμα και για κάθε χρόνο συμπεριλαμβανομένης και της επιλογής να μην γίνει καμία συντήρηση σε κάποιο χρόνο. Τα γονίδια ελέγχονται με βάση περιορισμούς που έχουν τεθεί από τα μοντέλα φθορών κάθε τμήματος και επιλέγονται να μεταφερθούν στην επόμενη γενιά αυτά που συνδυάζουν το ελάχιστο κόστος και το μέγιστο επίπεδο λειτουργικότητας στο οδόστρωμα. Η διαφορά του μοντέλου σε σχέση με τα κοινά συστήματα διαχείρισης οδοστρωμάτων έγκειται περισσότερο στις υπολογιστικές απαιτήσεις του συστήματος καθώς η εφαρμογή γενετικού αλγορίθμου οδηγεί γρηγορότερα σε λύση από ότι οι κλασικές μέθοδοι βελτιστοποίησης όπως π.χ. ο γραμμικός προγραμματισμός. Η καταλληλότητα και η ευκολία προσαρμογής των γενετικών αλγορίθμων σε προβλήματα διαχείρισης οδοστρωμάτων επαληθεύεται στην παρούσα εργασία. Το σύστημα καταφέρνει να εντοπίζει το βέλτιστο χρόνο με την οικονομικότερη συντήρηση του κάθε τμήματος του οδικού δικτύου και την πιο φιλική λύση για το χρήστη της οδού και το περιβάλλον. / In recent years the focus of the transportation authorities, researchers and practitioners is being shifted from the construction of new roads to the management of existing road structures and especially to road pavements. Pavement Management Systems are widely used and are continuously being improved because they can lead to considerable fund savings and/or to higher levels of service of road pavements. In this work, a model for pavement maintenance and rehabilitation planning and optimal resource allocation is presented. The objective function aims at minimizing a generalized cost parameter which includes a number of monetary cost components and no monetary impacts. In particular, the objective function consists of the following components: (1) agency cost (the cost of applying the selected maintenance and rehabilitation strategy), (2) user costs (they include vehicle operating cost for fuel consumption, vehicle maintenance and depreciation, traffic delay cost, accident cost, discomfort cost, and delay cost due to maintenance works and (3) environmental impact costs due to traffic pollution and noise. The above cost components are considered with regard to the existing pavement condition levels which are represented by the PSI index. Pavement condition deterioration is assessed through deterministic models that have been developed earlier by our team based on expert opinions and fuzzy systems considering pavement related and traffic parameters, i.e., pavement age, pavement strength, pavement construction quality and traffic loads. The maintenance and rehabilitation treatments are considered with regard to their cost and effectiveness characteristics. Besides the pavement condition deterioration functions, other constraints of the model include budgetary availability (total and individually for different highway groups), threshold values for the minimum accepted pavement condition levels (by highway class), desirable pavement condition levels (by highway class), maintenance and rehabilitation treatment applicability and effectiveness, etc. Due to the size and complexity of the problem (non linear functions), a genetic algorithm has been used as an optimization tool. The algorithm forms solutions by considering applicable maintenance treatments at each pavement section and year within the analysis period. Each solution is checked against all constraints to ensure the feasibility of the solution. No feasible solutions are discarded and new solutions are generated until the required offspring solutions are obtained. The optimization runs over several road sections with different traffic and pavement condition characteristics and within a time span of 10 years. The budgetary or the minimum accepted pavement condition constraints can be altered in order to get a Pareto-front set of optimal solutions for a particular application. Preliminary evaluation indicates that the model provides reasonable results in terms of the appropriate selection of maintenance and rehabilitation treatments and the time of application.

Master‘s thesis deals with pavement management system applied on roads of 2nd and 3rd class in region of Hradec Králové. Its task is to collect failures of pavement, evaluate pavement condition and make plans of pavement maintenance and rehabilitation in variants. One of tasks is also to evaluate attitude of pavement management system in regional level, but also to evaluate the contributions and weaknesses of systematic steps and attitude of access of stakeholders.