Développement d’un système pour le suivi du comportement fonctionnel et structural des chaussées

Résumé

Cette recherche propose un modèle d’acquisition intelligent pour le suivi de l’état des chaussées et du trafic circulant sur celles-ci. L’objectif principal est de créer des chaussées connectées à l’aide d’une plate-forme de gestion des infrastructures, dans le but de proposer des interventions sur les chaussées à moindre coût pour la société. La structure de la chaussée peut ainsi être surveillée de façon permanente et le transfert d’informations s’effectuer en temps réel et de façon continue, avec le support de modules cellulaires, ultimement 5G, permettant de qualifier la qualité de la structure en tout temps et à partir de quelque endroit que ce soit. L’intérêt d’une telle innovation pour l’ensemble des parties prenantes de l’industrie routière est significatif, autant pour les ministères que pour les municipalités, les ingénieurs conseils, les fournisseurs, les universitaires et bien entendu la population qui doit avoir accès aux bénéfices associés aux taxes qu’elle paye. À ce titre, le but premier de cette recherche est de concevoir et de valider un nouveau système mécanique inséré sous la couche de surface de la chaussée, qui mesure les déformations et le tassement de celle-ci à différentes profondeurs et selon plusieurs espacements horizontaux. Ce système mesure des caractéristiques électriques qui sont bien corrélées avec les bassins de déflexion ou de tassement sous charge. À partir de ces bassins de déflexion, la recherche fait ainsi ressortir la possibilité de déterminer les charges, via ces capteurs, et d’envoyer l’information recueillie dans une base de données. L’analyse subséquente permet alors, de déterminer : • Le tassement des couches de la chaussée ; et, • L’intensité des charges sur une chaussée donnée. Cette analyse est effectuée en corrélant le tassement des couches de la chaussée, déduit des caractéristiques électriques, et la charge, via les modules de rigidité. Le système est intégré à la chaussée afin de déduire les tassements en ne retenant que les distorsions dynamiques significatives dans le temps et du fait même, en éliminant le bruit. Le système transmet par la suite, les données colligées au modèle d’acquisition qui les transforme en informations pouvant être utilisées par les gestionnaires des réseaux routiers, c’est-à-dire des charges sous essieu. Les résultats d’acquisition permettent d’obtenir le spectre de charges que subit la chaussée en temps réel, qui représente une donnée d’entrée importante au logiciel de dimensionnement et d’évaluation structurale des chaussées AASHTO 2002. Un prototype est conçu au laboratoire des enrobés de l’ETS et les essais réalisés afin de dégager la fonction qui relie les caractéristiques électriques et les charges. Ce module proposé est opérationnel. Le but second de cette recherche est de concevoir et de valider une approche intégrée LiDARvidéo qui permet d’associer automatiquement un niveau de dégradation d’une surface de chaussée à une image collectée avec une caméra et un relevé laser par LiDAR (Time of Flight). Ces données digitales et de profondeur permettent de qualifier, de façon autonome, avec un modèle d’apprentissage supervisé, les déformations verticales et les fissures de surface (nid-de-poule, fissure longitudinale, transversale ou en maille, ornière, etc.). Ces données digitales et de profondeur, permettent également de construire une base de données fonctionnelle pour avoir une vue d’ensemble de l’état de la chaussée, à un moment précis de son cycle de vie. Ceci devient alors une base de référence fiable permettant à terme de sélectionner l’intervention d’entretien ou de réhabilitation la plus appropriée en fonction de la localisation, du type et de la sévérité des dégradations identifiées et catégorisées, et du diagnostic de leurs causes, tout en ayant une évolution du profil des dégradations dans le temps (déformations et fissures).

Date	11 oct. 2020
langue originale	Français
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Gabriel J. Assaf (Directeur(-trice))