Härtill 3 uppsatser

Lic.-avh. (sammanfattning) Stockholm : Kungliga Tekniska högskolan, 2024

A well-functioning street network is pivotal in the socio-economic development of a region. Street networks not only facilitate the movement of people and goods but also allocate space for utility services. Maintaining the street network in good condition and meeting the sustainability targets necessitate implementing optimal street maintenance strategies, leading to an efficient utilization of taxpayers' money. The objectives of this Licentiate thesis are to analyse pavement management practices and challenges faced by Swedish municipalities, specifically focusing on asphalt concrete (AC) pavements within street networks. Additionally, it seeks to integrate a sustainability tool into pavement maintenance to select maintenance measures that contribute to sustainability goals at the municipal street network management level. Furthermore, the study aims to enhance municipal level pavement maintenance approaches through the implementation of machine learning (ML) models within a pavement management system (PMS). Within this context, three individual studies were conducted—two case studies and a survey involving Swedish municipalities. One case study explores sustainability framework application, whereas the other investigates the utilization of ML models in municipal AC pavement maintenance. The survey investigates the practices and challenges faced by municipal street network administrations in AC pavement maintenance.

Ett väl fungerande gatunät är avgörande för den socioekonomiska utvecklingen av en region. Gatunätet underlättar inte bara mobiliteten för människor och varor utan möjliggör också väl fungerande samhällstjänster. Effektiv användning av skattebetalarnas pengar åstadkommas genom att man underhåller gatunätet i gott skick och tillgodoser att man uppnår hållbarhetsmålen. Detta kräver att man implementerar optimala underhållsstrategier. Syftet med denna studie är att analysera vägunderhållsmetoder för vägbeläggningar inklusive utmaningar som svenska kommuner står inför. Särskilt fokus är på asfaltbeläggningar inom gatunätet. Vidare ingår att integrera ett hållbarhetsverktyg för vägunderhåll som möjliggör att man kan välja underhållsåtgärder som bidrar till att gatunätsförvaltningen kan nå kommunala hållbarhetsmålen. Studien syftar slutligen till att förbättra kommunala gatuunderhållsstrategier genom att implementera maskininlärningsmodeller inom ett vägförvaltningssystem (PMS). Inom Licentiatavhandlingen genomfördes tre studier – två fallstudier och en enkät med svenska kommuner. En fallstudie utforskar tillämpningen av hållbarhetsramverk, medan den andra undersöker användningen av maskininlärningsmodeller vid kommunalt underhåll av asfaltbeläggningar. Enkäten undersöker praxis och utmaningar för kommunala gatunätsförvaltningar vid underhåll av asfaltbeläggningar.