Belagseinbau optimieren mit künstlicher Intelligenz

--> https://acoustic-mixture-testing.gundp.ch/ <--

Mit dem Tool können mit wenigen Klicks die zu erwartende akustische Wirkung von SDA4-Belägen ermittelt werden. Dabei eignet sich das Tool besonders für:

• Lärmfachstellen: Sicherstellung, dass die bestellten lärmarmen Beläge auch tatsächlich lärmarm sind.
• Tiefbauämter: Festlegen der genauen Spezifikationen von lärmarmen Belägen
• Mischgutwerke: Prüfen der Belagsrezeptur und Optimierung nach den werkseigenen Möglichkeiten.

Mit dem Tool kann somit auf teure Testeinbauten verzichtet und basierend auf dem Algorithmus die akustische Wirkung ermittelt werden. Innerhalb des Tools wird ebenfalls eine Berechnung des zu erwartenden Hohlraumgehalts dargestellt.

Wie funktioniert das Tool und wie erhalte ich Zugang?

Das Tool ist auf der Seite https://acoustic-mixture-testing.gundp.ch/ als Webtool umgesetzt. Zugang zum Modell kann durch die Registrierung eines Benutzers erlangt werden. Danach kann man seine Beläge mit dem Modell testen. Bei Bedarf kann ein Bericht des getesteten Belags generiert werden, der heruntergeladen werden kann.

Modellierung der Akustik des Strassenbelags

Die Grundzutat eines Belags stellt ein Korngefüge dar. Diese Gesteinsmischung wird mit einem bitumenhaltigen Bindemittel vermengt und erhitzt. Damit kann der Asphalt auf der Strasse aufgetragen und verdichtet (gewalzt) werden. Dabei ist gerade bei lärmarmen Belägen die Zusammensetzung des Mischguts äusserst entscheidend.

Seit mehr als zehn Jahren werden in der Schweiz intensiv lärmarme Beläge eingebaut. Dabei kann die akustische Wirkung mit dem CPX-Verfahren vermessen und überprüft werden. Mit der Digitalisierung der Einbauprotokollen von mehr als 100 verschiedenen Belagseinbauten und ca. 850 Messpunkten wurde ein KI-Modell trainiert, um die akustische Wirkung einer Belagsmischung vorhersagen zu können.

Validierung des Modells

Das Modell wurde mit einem Teil des Datensatzes (20% der Datenpunkte) validiert um die Vorhersagekraft des Modells zu testen. Die Validierung zeigte, dass das Modell eine sehr gute Vorhersageleistung zeigt. Denn die Übereinstimmung zwischen den gemessenen und den modellierten Punkten ist sehr gross. Dies gilt von den besten Werten (-9 dB) bis hin zu den schlechtesten Werten (-3.5 dB). Dies zeigt ebenfalls die Wichtigkeit, die Mischung zu optimieren. Denn die Bandbreite an akustischer Leistung bei einem Belagseinbau kann gross sein.