Pavement prediction performance models and relation with traffic fatalities and injuries
type: Dataset
description: Ce papier présente quelques résultats d’une étude qui a pour objet la modélisation de l’évolution des caractéristiques de surface de différents revêtements routiers. Dans un premier temps, une base de données est constituée à partir de mesures réalisées sur le réseau routier national français au cours des deux dernières décennies. Cette base contient des informations relatives à la technique routière, au trafic, à l’âge et aux caractéristiques de surface (Coefficient de Frottement Transversal mesuré par le SCRIM et Profondeur Moyenne de Profil). Dans un deuxième temps, des lois d’évolutions sont proposées. Elles sont basées sur des méthodes de régression non-linéaire en première approche. Cette analyse statistique permet de déterminer les variables explicatives de l’évolution des caractéristiques de surface comme l’âge ou le trafic. Dans un troisième temps, les lois d’évolution obtenues dans le cadre de cette étude sont analysées et comparées à d’autres lois proposées dans des études antérieures. Enfin, les accidents s’étant produits sur quelques itinéraires sont corrélés aux niveaux d’adhérence relevés. Une des difficultés vient du fait que les mesures d’adhérence (CFT et PMP) sont ponctuelles (tous les ans, deux ans ou trois ans) et ne correspondent pas toujours au moment où se sont produits les accidents. Les lois d’évolution sont donc utilisées pour évaluer le niveau de coefficient de frottement et de macrotexture au moment de l’accident et corréler ainsi les données entre elles. Des valeurs seuils affinées au-delà desquelles le risque devient très important sont ainsi proposées par les auteurs.
issued: 2026-05-10T02:57:51.601500
language: en
modified: 2026-05-10T02:57:51.601505
contact point: Organization
  fn: CCSD
keyword: accident-de-la-route
keyword: adherence
keyword: coefficient-de-frottement
keyword: conference-papers
keyword: infoeu-reposemanticsconferenceobject
keyword: infoinfo-mocomputer-science-csmodeling-and-simulation
keyword: macrotexture
keyword: revetement-chaussee
landing page: SURF

Pavement prediction performance models and relation with traffic fatalities and injuries
type: Distribution
format: HTML
issued: 2026-05-10T02:57:51.603980
modified: 2026-05-10T02:57:51.592540
access URL: https://hal.science/hal-00851326

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type: Agent