Article Dans Une Revue BLPC - Bulletin des Laboratoires des Ponts et Chaussées Année : 2004

Statistical methods used for predicting pavement evolution

Méthodes statistiques de prévision de l'évolution d'une chaussée

Résumé

This study conducted as a joint undertaking by the LCPC laboratory and the Québec Transportation Ministry's Roads Laboratory Division (DLC/MTQ), has enabled evaluating various methods for modeling pavement evolution, in particular by esting their applicability to the data stemming from a test-section monotoring program. Three methods have been considered herein ; they have been derived from : 1) association of an iterative adjustment process with a multilinear regression ; 2) application of "survival laws" theory; and 3) non linear regression. Each of these three methods is discussed in depth and it will be shown both how and to what extend they enable identifying the set of variables that govern pavement behavior (the so-called "explanatory" variables). These methods then get applied to data yielded from the Quebec Transportation Ministry's test section monitoring program in order to model the evolution of thermal shrinkage cracking on flexible pavements (i.e. pavements containing thick bituminous layers). This study has demonstrated both the importance and difficulty involved in identifying the explanatory variables behind the trends encountered during modeling. To overcome at least in part this difficulty, a so-called "robust" section hypothesis has been introduced ; its purpose is intended to incorporate the explanatory variables heretofore unidentified and hence correlate with a greater level of precision the behavior of a given family with that of a specific section in this family.

Cette étude, conduite par le Laboratoire Central des Ponts et Chaussées (LCPC) en collaboration avec la Direction du Laboratoire des Chaussées du Ministère des transports du Québec (DLC/MTQ), a permis d'évaluer différentes méthodes de modélisation de l'évolution des chaussées, en testant notamment leur application au traitement de données issues d'un programme de suivi de sections tests. Trois méthodes ont été considérées : 1 - une méthode associant un procédé d'ajustement itératif et une régression multilinéaire ; 2 - une méthode résultant de l'application de la théorie des "lois de survie" et, enfin, 3 - une méthode statistique de régression non linéaire. Ces trois méthodes sont présentées en détail et on montre comment -et dans quelles limites- elles peuvent permettre d'identifier les variables qui gouvernent le comportement des chaussées (variables dites "explicatives"). Elles sont ensuite appliquées aux données issues du programme de suivi de sections tests du MTQ, pour modéliser l'évolution de la fissuration de retrait thermique sur les chaussées souples (c'est-à-dire bitumineuses épaisses). L'étude montre l'importance et la difficulté d'identifier les variables explicatives des évolutions modélisées. Pour y remédier partiellement, une hypothèse, dite de "robustesse" des sections, est introduite. Elle permet notamment de prendre en compte les variables explicatives non identifiées et ainsi, de passer de façon plus rigoureuse du comportement d'une famille à celui d'une section particulière de famille.

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hal-05216796 , version 1 (20-08-2025)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : hal-05216796 , version 1

Citer

Philippe Lepert, Yves Savard, Diane Leroux, Michel Reche. Méthodes statistiques de prévision de l'évolution d'une chaussée. BLPC - Bulletin des Laboratoires des Ponts et Chaussées, 2004, 250-251, pp 13-31. ⟨hal-05216796⟩
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