Auf der Grundlage der Auswertung von Achslastwägungen auf Bundesautobahnen werden Verfahren zur Bestimmung des dimensionierungsrelevanten Achslastkollektivs auf Straßen ohne Achslastwägungen entwickelt und gegenübergestellt. Im Ergebnis stellt sich das Verfahren mit Erhebung des kompletten Fahrzeugtypkollektivs in situ und anschließender Überlagerung der relativen Fahrzeugtyphäufigkeiten mit standardisierten, fahrzeugtypischen Achslastverteilungen als das geeignetste Verfahren zur Ermittlung des dimensionierungsrelevanten Achslastkollektivs ohne verfügbare Achslastdaten heraus.:1 Einleitung 1.1 Ausgangslage 1.2 Problem- und Zielstellung 1.3 Stand von Wissenschaft und Technik, Literaturrecherche 2 Vorgehensweise 3 Datengrundlage 3.1 Datenbestand 3.2 Datenstruktur 3.3 Plausibilitätsanalyse 3.3.1 Allgemeines 3.3.2 Dimensionierungsrelevante Daten 3.3.3 Informationsrelevante Daten 3.3.4 Datenbestand zur Plausibilitätsanalyse 3.3.5 Methodik der Plausibilitätsanalyse 3.3.6 Definition der Plausibilitätskriterien 3.3.7 Implementierung der Plausibilitätskriterien 3.3.8 Berechnungsalgorithmus 3.3.9 Plausibilitätsfilter 3.3.10 Berechnungsergebnisse und Behandlung unplausibler Daten 3.4 Zusammenfassung 4 Datenauswertung 4.1 Zusammensetzung des Schwerverkehrs 4.2 Häufigkeitsverteilung der Achslasten 4.2.1 Datenbasis und statistische Grundlagen 4.2.2 Grafische Auswertung 4.2.3 Beschreibung mittels statistischer Kenngrößen 4.3 Klassifizierung des qualitativen Achslastniveaus 4.4 Zusammenfassung 5 Dimensionierung der Befestigung nach den Richtlinien für die Standardisierung des Oberbaus von Verkehrsflächen (RStO) 5.1 Allgemeines 5.2 Berechnungsverfahren und Eingangsgrößen 5.2.1 Kriterium Frostsicherheit 5.2.2 Kriterium Tragfähigkeit 5.3 Bemessungsrelevante Beanspruchung und Bauklasse 5.3.1 Gegenüberstellung der Berechnungsergebnisse 5.3.2 Achszahlfaktor 5.3.3 Mittlerer Lastkollektivquotient 5.3.4 Auswirkungen auf die Bauklasse und den Befestigungsaufbau 5.4 Festlegung des Schichtenaufbaus 5.4.1 Schichtenaufbau nach den RStO 01 5.4.2 Schichtenaufbau nach den RStO 12 6 Dimensionierung der Befestigung nach den Richtlinien für die rechnerische Dimensionierung des Oberbaus von Verkehrsflächen mit Asphaltdeckschicht (RDO Asphalt 09) 6.1 Allgemeines 6.2 Berechnungsverfahren und Eingangsgrößen 6.3 Angewandtes Programmsystem zur rechnerischen Dimensionierung 64 6.4 Dimensionierungsberechnungen 6.4.1 Zielstellung 6.4.2 Variation der Achslastklassenbreite 6.4.3 Variation der Achslastverteilung 6.4.3.1 Allgemeines 6.4.3.2 Achslastverteilung auf der Grundlage von Messdaten am Messquerschnitt 6.4.3.3 Achslastverteilung auf der Grundlage standardisierter BAB-Typen 6.4.3.4 Achslastverteilung auf der Grundlage eines reduzierten Fahrzeugtypkollektivs 6.4.3.5 Achslastverteilung auf der Grundlage klassifizierter Fahrzeugtypgruppen 6.4.3.6 Gegenüberstellung der Achslastverteilungen 6.4.3.7 Berechnungsergebnisse 6.4.4 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen für die Praxis 7 Ersatzverfahren zur Ermittlung des dimensionierungsrelevanten Achslastkollektivs 7.1 Allgemeines 7.2 Prinzip der Ersatzverfahren zur Ermittlung des dimensionierungsrelevanten Achslastkollektivs 7.3 Ersatzverfahren E1 - Ermittlung des dimensionierungsrelevanten Achslastkollektivs auf der Grundlage des gesamten Fahrzeugtypkollektivs 7.4 Ersatzverfahren E2 - Ermittlung des dimensionierungsrelevanten Achslastkollektivs auf der Grundlage eines reduzierten Fahrzeugtypkollektivs 7.5 Ersatzverfahren E3 - Ermittlung des dimensionierungsrelevanten Achslastkollektivs auf der Grundlage von Fahrzeugtypgruppen 7.6 Ersatzverfahren E4 – Ermittlung des dimensionierungsrelevanten Achslastkollektivs auf der Grundlage der aktualisierten Achslastverteilungen nach den RDO Asphalt 09 7.7 Statistisches Vergleichsverfahren 7.7.1 Allgemeines 7.7.2 Angewandtes statistisches Verfahren 7.7.3 Methodisches Vorgehen 7.8 Standardachslastverteilungen der Fahrzeugtypen nach den TLS 2012 7.9 Praktische Anwendung der Ersatzverfahren 7.9.1 Stichproben im nachgeordneten Straßennetz 7.9.2 Standardachslastverteilungen für Fahrzeugtypen außerhalb der TLS 2012 sowie für Fahrzeugtypen außerhalb der Standardverteilungen 7.9.3 Anwendung des Ersatzverfahrens E1 – Ermittlung des dimensionierungsrelevanten Achslastkollektivs auf der Grundlage des gesamten Fahrzeugtypkollektivs 7.9.4 Anwendung des Ersatzverfahrens E2 – Ermittlung des dimensionierungsrelevanten Achslastkollektivs auf der Grundlage eines reduzierten Fahrzeugtypkollektivs 7.9.5 Anwendung des Ersatzverfahrens E3 – Ermittlung des dimensionierungsrelevanten Achslastkollektivs auf der Grundlage von Fahrzeugtypgruppen 7.9.6 Anwendung des Ersatzverfahrens E4 – Ermittlung des dimensionierungsrelevanten Achslastkollektivs auf der Grundlage der aktualisierten Achslastverteilungen nach den RDO Asphalt 09 7.9.7 Vergleich der dimensionierungsrelevanten Achslastkollektive nach den Ersatzverfahren E1 bis E4 7.9.8 Dimensionierungsberechnungen 7.9.8.1 Dimensionierung des Oberbaus nach den RStO 12 7.9.8.2 Dimensionierung des Oberbaus nach den RDO Asphalt 09 7.9.8.3 Gegenüberstellung der Ergebnisse der Dimensionierung des Oberbaus 7.9.8.4 Bewertung der Ersatzverfahren 8 Zusammenfassung und Ausblick Verzeichnis der verwendeten Abkürzungen Literaturverzeichnis Anlagenverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis

This thesis was commissioned by Volvo Construction Equipment (Volvo CE) to redesign the front axle casing of their L90 wheel loader to be more in line with their larger wheel loaders. The current L90 front axle casing consists of two parts bolted together in the middle. However, the current assembly process is cumbersome, and as such, Volvo CE wants to determine if a one-piece front axle casing can be implemented into their L90 wheel loaders. Volvo CE’s larger wheel loaders such as the L120 currently have a one-piece design for the front axle casing and can serve as template. This thesis aimed to determine if it was possible to create a one-piece axle casing for the L90 and provide an example of how it would look like. Additionally, the suggested design would need to meet all of Volvo CE’s performance requirements and be on par with the current L90 front axle casing.  The methodology used to develop the redesigned axle casing consisted of performing different finite element analyses (FEA) in Ansys Mechanical to evaluate the casing’s performance. The analysis was preformed using Volvo CE’s guideline and performance criteria in order to determine what areas in the redesigned axle required further adjustment. Additionally, the redesigned casing would be compared against the current L90 casing. This would determine if the redesigned axle could be realistically implemented into a L90 wheel loader.  Applying this methodology led to three different iterations of the axle casing design. Each design iteration following the first one led to improvements in the casing’s mechanical performance. The third and final iteration was able to meet all of Volvo CE’s static and fatigue requirements. The stresses for the redesigned axle casing are, on average, 13% lower than that of the current axle casing at key points around the casing’s ribs. However, the tolerances required to manufacture the redesigned axle casing where slightly higher than the current L90 casing. Nevertheless, the tolerances required to manufacture redesigned axle can be realistically met by a foundry. This thesis was able to provide a plausible redesign that can be implemented in Volvo CE’s current line of L90 wheel loaders.

No description available.

This thesis describes the design concept five-axle balanced trailer / four-axle semi-mounted trailer with swap bodies. The initial point of this work is the search of possible solutions both. The second part of the justification for selection of the very concept design proposal is selected variants. Another point of this work is the analysis of the strength of the chassis frame. Control is mainly engaged deformation and strain analysis in different Load case. The thesis is also drawing documentation. This thesis was developed in cooperation with ZDT Nové Veselí s.r.o.

The topic of this PhD thesis is active suspension in rail vehicles whichis usually realized through sensors, controllers and actuation components.A well established example of an active suspension is the tiltingcontrol system used to tilt the carbody in curves to reduce centrifugalacceleration felt by passengers. Active suspension for rail vehicles is beingstudied since 1970s and in this PhD thesis it has been tried to expandon some aspects of this topic.This study extends the research field by both experimental and theoreticalstudies. In the first phase of the study which led to a licentiatedegree the focus was more on experimental work with active verticalsuspension (AVS). This was implemented by introducing actuators inthe secondary suspension of a Bombardier test train, Regina 250, in thevertical direction. The aim has been to improve vertical ride comfort bycontrolling bounce, pitch and roll motions.In the second phase after the licentiate, the studies have been moretheoretical and can be divided into two parts. The first part of the workhas been more focused on equipping two-axle rail vehicles with differentactive suspension solutions for improving the vehicle performanceregarding comfort and wheel-rail interaction. Three papers are writtenon active suspension for two-axle rail vehicles. Two of the papers discussthe use of H¥ control for wheelset guidance in curves to reducewheel-rail damage. The third paper shows that by use of active verticaland lateral suspension (AVS and ALS) in two-axle rail vehicles goodcomfort can be achieved as well. The paper then studies how the threeactive suspension systems (ALS, AVS, and ASW) interact once implementedtogether on a two-axle rail vehicle.The second part is a study on safety of active suspension systems.The study discusses a possible procedure to ensure that a designed activesuspension for a rail vehicle will be safe in all possible failure situations. / <p>QC 20170602</p>

A presente pesquisa tem por objetivo desenvolver um sistema automático de detecção de eixos de caminhões a partir de imagens. Para isso, são apresentados dois sistemas automáticos: o primeiro para extração de imagens de caminhões a partir de filmagens de tráfego rodoviário feitas em seis locais de uma mesma rodovia situada no Estado de São Paulo, e o segundo, para detecção dos eixos dos caminhões nas imagens. Ambos os sistemas foram fundamentados em conceitos de Processamento de Imagens e Visão Computacional e o desenvolvimento foi feito utilizando programação em linguagem Python e as bibliotecas OpenCV e SciKit. O salvamento automático das imagens de caminhões foi necessário para a construção do banco de imagens utilizado no outro método: a detecção dos eixos dos veículos identificados. Neste estágio foram realizadas a segmentação da imagem do caminhão, a detecção propriamente dita e a classificação dos eixos. Na segmentação dos veículos, utilizou-se as técnicas de limiarização adaptativa seguida de morfologia matemática e em outra ocasião, o descritor de texturas LBP; enquanto na detecção, a Transformada de Hough. Da análise de desempenho desses métodos, a taxa de salvamento das imagens foi 69,2% considerando todos os caminhões que se enquadraram nos frames. Com relação às detecções, a segmentação das imagens dos caminhões feita utilizando limiarização adaptativa com morfologia matemática ofereceu resultados de 57,7% da detecção do total de eixos dos caminhões e 65,6% de falsas detecções. A técnica LBP forneceu, para os mesmos casos, respectivamente, 68,3% e 84,2%. O excesso de detecção foi um ponto negativo dos resultados e pode ser relacionado aos problemas do ambiente externo, geralmente intrínsecos às cenas de tráfego de veículos. Dois fatores que interferiram de maneira significativa foram a iluminação e a movimentação das folhas e galhos das árvores devido ao vento. Desconsiderando esse inconveniente, derivado dos fatores recém citados, as taxas de acerto dos dois tipos de segmentação aumentariam para 90,4% e 93,5%, respectivamente, e as falsas detecções mudariam para 66,5% e 54,7%. Desse modo, os dois sistemas propostos podem ser considerados promissores para o objetivo proposto. / This research aims to develop an automatic truck axle detection system using images. Two automatic systems are presented: one for the extraction of truck images from road videos recorded in a São Paulo state highway and one for the axle detection on images. Both systems are based on Image Processing and Computational Vision techniques, with using programming in Python and OpenCV and SciKit libraries. The truck image extraction system was necessary for the creation of image base, to be used on the axle detection system. Thereunto, image segmentation, axle detection and classification on images were made. In segmentation was used adaptive threshold technique, followed by mathematical morphology and on another time, LBP texture descriptors; for detection, was used Hough Transform. Performance analysis on these methods wielded 69.2% on image save rate, on trucks entirely framed on the image. About axle detection, the truck image segmentation using a combination of adaptive threshold and mathematical morphology wielded 57.7% on axle detection, whilst achieving 65.6% of false detection. Using LBP wielded, on the same images, 68.3% on axle detection and 84.2% of false detection. These excesses was a negative result and can be related to intrinsic issues on the external road traffic environment. Two main factors affected the result: lighting condition changes and the movement of tree leaves and branches. Disregarding these two factors, the proposed system had 90.4% axle truck detection rate using adaptive threshold and mathematical morphology and 93.5% using LBP, and the false detection, changed for 66.5% e 54.7%. Thus, both proposed systems are considered promising.

A caracterização das cargas do tráfego é de grande importância para o dimensionamento de pavimentos, bem como para a quantificação do desempenho para fins de gerência de pavimentos. A utilização de abordagens empíricas para determinar os efeitos das cargas do tráfego nas estruturas de pavimentos, datadas dos anos 1960, apresentam sérias limitações, pois seus resultados são válidos somente para os mesmos, ou muito similares, fatores intervenientes que prevaleciam quando do seu desenvolvimento. Os fatores relativos às solicitações do tráfego e às características dos veículos (tipo de eixo, tipo de rodagem, pressão de enchimento dos pneus e tipo de suspensão) são bem diferentes, atualmente, daquelas existentes há 50 anos. Tendo em vista que os modelos de desempenho são importantes ferramentas dos sistemas de gerência de pavimentos (SGP) para prever a evolução da condição ao longo do tempo e/ou tráfego acumulado e, portanto, dependentes de uma consistente caracterização do tráfego, o objetivo desta pesquisa foi analisar os efeitos da caracterização do tráfego sobre o desempenho dos pavimentos, a partir da geração de modelos estatísticos baseados no conceito proposto pelo método da AASHTO 2002, de espectros de carga por eixo dos veículos comerciais de carga, comparando-os com o conceito de equivalência de carga, desenvolvido a partir do AASHO Road Test na década de 1950. Dados de pesagens realizadas no ano de 2008 no Posto de Pesagem de Veículos da SP-160 Rodovia dos Imigrantes, km 28, pista Sul, foram utilizados para o desenvolvimento dos espectros de carga e posterior modelagem. Testes estatísticos e práticos foram realizados para determinar a variabilidade mensal dos Fatores de Veículos (FV) em relação ao valor médio do ano de 2008. Apesar da análise estatística com a aplicação do teste Kolmogorov-Smirnov (K-S) ter apresentado diferenças significativas entre os espectros mensais e anuais, a variação observada nos fatores de tráfego não resultou em diferenças práticas na espessura final do pavimento. Os modelos estatísticos foram desenvolvidos separadamente para cada classe de veículo e de eixos que o compunha, tendo sido usadas distribuições de probabilidade Log-normal e Weibull para modelar os espectros de carga. Os parâmetros dos modelos foram obtidos através do método dos mínimos quadrados, complementado com a realização de testes K-S e Qui-quadrado, destacando-se a obtenção de coeficientes de determinação (R2) superiores a 0,90. A comparação entre os resultados previstos pelos modelos e os dados originais, feita tanto pela abordagem empírica como empírico-mecanística, com uso dos programas computacionais ELSYM5 e MEPDG, evidencia o modelo Weibull como o mais indicado para aplicação em rodovias brasileiras com características de tráfego semelhantes às da Rodovia dos Imigrantes. / The characterization of traffic loads is of great importance for pavement design, as well as for the measurement of performance in a pavement management system. The use of empirical approaches to determine the effects of traffic load on pavement structures, dating from the 1960\'s, presents serious limitations, since its results are just valid for the same or very similar intervening factors that prevailed at the time of its development. The traffic load factors and vehicle characteristics (axle type, tire type, tire inflation pressure, and suspension type) are quite different today from those existing 50 years ago. Given that the performance models are important tools of pavement management systems (PMS) to predict the evolution of pavement condition over time and/or accumulated traffic and therefore dependent on a consistent characterization of the traffic, the objective of this research was to analyze the effects of traffic characteristics on pavement performance through the generation of statistical models based on the concept proposed by the AASHTO 2002 method, axle load spectra of commercial vehicles, comparing them with the concept of load equivalence factor, developed through the AASHO Road Test in the 1950s. Data collected in 2008 in a weighing station located on Immigrant Highway - SP-160, km 28, southern runway, were used for the development of load spectra and subsequent modeling. Practical and statistical tests were performed to determine the variability of monthly vehicle-factors (FV) to the mean value for the year 2008. Despite the statistical analysis, performed by applying the Kolmogorov-Smirnov (KS) test, have shown significant differences between the monthly and annual spectra variation, there were not practical differences in the final thickness of the pavement associated to changes in vehicle-factors. Statistical models were developed for each vehicle class and for its axles, having been used Log-normal and Weibull probability distributions to model the load spectra. The model parameters were obtained from the method of least squares, complemented by the KS and chi-square tests, being important to mention that the coefficients of determination (R2) were greater than 0.90. The comparison between the results predicted by the models and the original data, made either by empirical and empiricalmechanistic approaches, with use of computer programs ELSYM5 and MEPDG, shows that the Weibull model is the most suitable for application in Brazilian highways with similar traffic characteristics to the Immigrants Highway.

This Master´s thesis deals with construction design adjustable track of tractor rear axle in a company Zetor Tractors a.s. At the very beginning there is an overview of different possibilities adjustable track from other world´s producers of tractors. Afterwards there is my constructional working from selection variant of suspension to final project. In this case the thesis contains required calculations of the whole device. Thesis also contains the stress and strain analysis of significant part of construction using a numerical approach of finite element method (FEM) and drawing documentation of the project constructed device.

A presente pesquisa tem por objetivo desenvolver um sistema automático de detecção de eixos de caminhões a partir de imagens. Para isso, são apresentados dois sistemas automáticos: o primeiro para extração de imagens de caminhões a partir de filmagens de tráfego rodoviário feitas em seis locais de uma mesma rodovia situada no Estado de São Paulo, e o segundo, para detecção dos eixos dos caminhões nas imagens. Ambos os sistemas foram fundamentados em conceitos de Processamento de Imagens e Visão Computacional e o desenvolvimento foi feito utilizando programação em linguagem Python e as bibliotecas OpenCV e SciKit. O salvamento automático das imagens de caminhões foi necessário para a construção do banco de imagens utilizado no outro método: a detecção dos eixos dos veículos identificados. Neste estágio foram realizadas a segmentação da imagem do caminhão, a detecção propriamente dita e a classificação dos eixos. Na segmentação dos veículos, utilizou-se as técnicas de limiarização adaptativa seguida de morfologia matemática e em outra ocasião, o descritor de texturas LBP; enquanto na detecção, a Transformada de Hough. Da análise de desempenho desses métodos, a taxa de salvamento das imagens foi 69,2% considerando todos os caminhões que se enquadraram nos frames. Com relação às detecções, a segmentação das imagens dos caminhões feita utilizando limiarização adaptativa com morfologia matemática ofereceu resultados de 57,7% da detecção do total de eixos dos caminhões e 65,6% de falsas detecções. A técnica LBP forneceu, para os mesmos casos, respectivamente, 68,3% e 84,2%. O excesso de detecção foi um ponto negativo dos resultados e pode ser relacionado aos problemas do ambiente externo, geralmente intrínsecos às cenas de tráfego de veículos. Dois fatores que interferiram de maneira significativa foram a iluminação e a movimentação das folhas e galhos das árvores devido ao vento. Desconsiderando esse inconveniente, derivado dos fatores recém citados, as taxas de acerto dos dois tipos de segmentação aumentariam para 90,4% e 93,5%, respectivamente, e as falsas detecções mudariam para 66,5% e 54,7%. Desse modo, os dois sistemas propostos podem ser considerados promissores para o objetivo proposto. / This research aims to develop an automatic truck axle detection system using images. Two automatic systems are presented: one for the extraction of truck images from road videos recorded in a São Paulo state highway and one for the axle detection on images. Both systems are based on Image Processing and Computational Vision techniques, with using programming in Python and OpenCV and SciKit libraries. The truck image extraction system was necessary for the creation of image base, to be used on the axle detection system. Thereunto, image segmentation, axle detection and classification on images were made. In segmentation was used adaptive threshold technique, followed by mathematical morphology and on another time, LBP texture descriptors; for detection, was used Hough Transform. Performance analysis on these methods wielded 69.2% on image save rate, on trucks entirely framed on the image. About axle detection, the truck image segmentation using a combination of adaptive threshold and mathematical morphology wielded 57.7% on axle detection, whilst achieving 65.6% of false detection. Using LBP wielded, on the same images, 68.3% on axle detection and 84.2% of false detection. These excesses was a negative result and can be related to intrinsic issues on the external road traffic environment. Two main factors affected the result: lighting condition changes and the movement of tree leaves and branches. Disregarding these two factors, the proposed system had 90.4% axle truck detection rate using adaptive threshold and mathematical morphology and 93.5% using LBP, and the false detection, changed for 66.5% e 54.7%. Thus, both proposed systems are considered promising.

A caracterização das cargas do tráfego é de grande importância para o dimensionamento de pavimentos, bem como para a quantificação do desempenho para fins de gerência de pavimentos. A utilização de abordagens empíricas para determinar os efeitos das cargas do tráfego nas estruturas de pavimentos, datadas dos anos 1960, apresentam sérias limitações, pois seus resultados são válidos somente para os mesmos, ou muito similares, fatores intervenientes que prevaleciam quando do seu desenvolvimento. Os fatores relativos às solicitações do tráfego e às características dos veículos (tipo de eixo, tipo de rodagem, pressão de enchimento dos pneus e tipo de suspensão) são bem diferentes, atualmente, daquelas existentes há 50 anos. Tendo em vista que os modelos de desempenho são importantes ferramentas dos sistemas de gerência de pavimentos (SGP) para prever a evolução da condição ao longo do tempo e/ou tráfego acumulado e, portanto, dependentes de uma consistente caracterização do tráfego, o objetivo desta pesquisa foi analisar os efeitos da caracterização do tráfego sobre o desempenho dos pavimentos, a partir da geração de modelos estatísticos baseados no conceito proposto pelo método da AASHTO 2002, de espectros de carga por eixo dos veículos comerciais de carga, comparando-os com o conceito de equivalência de carga, desenvolvido a partir do AASHO Road Test na década de 1950. Dados de pesagens realizadas no ano de 2008 no Posto de Pesagem de Veículos da SP-160 Rodovia dos Imigrantes, km 28, pista Sul, foram utilizados para o desenvolvimento dos espectros de carga e posterior modelagem. Testes estatísticos e práticos foram realizados para determinar a variabilidade mensal dos Fatores de Veículos (FV) em relação ao valor médio do ano de 2008. Apesar da análise estatística com a aplicação do teste Kolmogorov-Smirnov (K-S) ter apresentado diferenças significativas entre os espectros mensais e anuais, a variação observada nos fatores de tráfego não resultou em diferenças práticas na espessura final do pavimento. Os modelos estatísticos foram desenvolvidos separadamente para cada classe de veículo e de eixos que o compunha, tendo sido usadas distribuições de probabilidade Log-normal e Weibull para modelar os espectros de carga. Os parâmetros dos modelos foram obtidos através do método dos mínimos quadrados, complementado com a realização de testes K-S e Qui-quadrado, destacando-se a obtenção de coeficientes de determinação (R2) superiores a 0,90. A comparação entre os resultados previstos pelos modelos e os dados originais, feita tanto pela abordagem empírica como empírico-mecanística, com uso dos programas computacionais ELSYM5 e MEPDG, evidencia o modelo Weibull como o mais indicado para aplicação em rodovias brasileiras com características de tráfego semelhantes às da Rodovia dos Imigrantes. / The characterization of traffic loads is of great importance for pavement design, as well as for the measurement of performance in a pavement management system. The use of empirical approaches to determine the effects of traffic load on pavement structures, dating from the 1960\'s, presents serious limitations, since its results are just valid for the same or very similar intervening factors that prevailed at the time of its development. The traffic load factors and vehicle characteristics (axle type, tire type, tire inflation pressure, and suspension type) are quite different today from those existing 50 years ago. Given that the performance models are important tools of pavement management systems (PMS) to predict the evolution of pavement condition over time and/or accumulated traffic and therefore dependent on a consistent characterization of the traffic, the objective of this research was to analyze the effects of traffic characteristics on pavement performance through the generation of statistical models based on the concept proposed by the AASHTO 2002 method, axle load spectra of commercial vehicles, comparing them with the concept of load equivalence factor, developed through the AASHO Road Test in the 1950s. Data collected in 2008 in a weighing station located on Immigrant Highway - SP-160, km 28, southern runway, were used for the development of load spectra and subsequent modeling. Practical and statistical tests were performed to determine the variability of monthly vehicle-factors (FV) to the mean value for the year 2008. Despite the statistical analysis, performed by applying the Kolmogorov-Smirnov (KS) test, have shown significant differences between the monthly and annual spectra variation, there were not practical differences in the final thickness of the pavement associated to changes in vehicle-factors. Statistical models were developed for each vehicle class and for its axles, having been used Log-normal and Weibull probability distributions to model the load spectra. The model parameters were obtained from the method of least squares, complemented by the KS and chi-square tests, being important to mention that the coefficients of determination (R2) were greater than 0.90. The comparison between the results predicted by the models and the original data, made either by empirical and empiricalmechanistic approaches, with use of computer programs ELSYM5 and MEPDG, shows that the Weibull model is the most suitable for application in Brazilian highways with similar traffic characteristics to the Immigrants Highway.