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Detailergebnis zu DOK-Nr. 50501

Anwendung künstlicher neuronaler Netzwerke zur Abschätzung der verbleibenden Nutzungsdauer von Asphaltfahrbahnbefestigungen (Orig. engl.: Estimate remaining life of flexible pavement systems using Artificial Neural Networks)

Autoren	S. Nazarian C. Ferregut I.N. Abdallah
Sachgebiete	11.1 Berechnung, Bemessung, Lebensdauer

Computational intelligence applications in pavement and geotechnical systems: Proceedings of the 2nd International Workshop on Artificial Intelligence and Mathematical Methods in Pavement and Geomechanical Systems, Newark, Delaware, USA, 11-12 August 2000. Rotterdam u.a.: Balkema, 2000, S. 121-132, 9 B, 1 T, 11 Q

Zur Erleichterung der Bestimmung des Verhaltens von Asphaltfahrbahnbefestigungen wurde ein Netzwerk von Modellen künstlicher neuronaler Netzwerke (Artificial Neural Network, ANN) entwickelt. Mit diesem Netzwerk können insbesondere die in den Schichtgrenzen von drei- und vierschichtigen Systemen auftretenden kritischen Dehnungen vorhergesagt werden. Als Eingabedaten werden z.B. Verformungswerte, die mit dem Falling-Weight-Deflectometer (FWD) gemessen wurden, und die Schichtdicken verwendet. Zwei Ebenen der ANNs werden benutzt. Mit der ersten Ebene wird die Tiefe der starren Schicht bestimmt; mit der zweiten Ebene wird unter Verwendung der Eingabedaten und des Ergebnisses der ersten Ebene der Modul der Asphaltschicht und die in der Schichtgrenze auftretenden kritischen Zug- und Druckdehnungen berechnet. Die ermittelten Parameter können dann in die Modellgleichungen eingesetzt werden, mit denen die verbleibende Nutzungsdauer infolge Ermüdungsrissbildung und Spurrinnenbildung berechnet werden kann. In dem Beitrag sind der Aufbau der ANN-Modelle sowie Ergebnisse für drei- und vierschichtige Fahrbahnbefestigungen enthalten.