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Detailergebnis zu DOK-Nr. 46221

Die Anwendung von künstlichen Neuralnetzen für die Beurteilung von Fugen in Betonstraßen (Orig. engl.: Application of artificial neural networks to concrete pavement joint evaluation)

Autoren	A.M. Ioannides M.I. Hammons D.R. Alexander
Sachgebiete	11.1 Berechnung, Dimensionierung, Lebensdauer 11.3 Betonstraßen 14.7 Tragfähigkeitsprüfungen

Transportation Research Record (TRB) H. 1540, 1996, S. 56-64, 2 B, 5 T, 23 Q

In den USA wurde eine neue Methode der Bewertung der Alterung und der Spannungsübertragung durch Fugen in Betonstraßen entwickelt. Die neue Methode erübrigt die A-priori-Annahme und es können Meßergebnisse von Fallgewichtsgeräten direkt verwendet werden. Die Datengrundlage wird dabei generell durch die Verwendung von WESTERGAARD-Integralen geschaffen, so daß eine Nachbewertung des Verhaltens der Fugen durch die Anwendung von Neuralnetzalgorithmen möglich wird. Das künstliche Neuralnetz (ANN) ist ein System moderner Computer. Es kann Berechnungen ausführen, für die es keine logischen Regeln gibt. Die Beurteilung von Fugen in Betonstraßen in situ wird beschrieben, wobei auf die Ergebnisse einer früheren Studie zurückgegriffen wird. Die WESTERGAARD-Lösung bezüglich des Lastübertragungsproblems zwischen den Rändern von Betonplatten wird erörtert. Das ANN wird im einzelnen, nachdem es bei einer ganzen Anzahl von Untersuchungen im vorgenannten Sachzusammenhang angewandt wurde, erläutert. Abschließend wird ein Vergleich des ANN-Systems mit statistischen Vorhersagen durchgeführt. Die merklich rationellere Gewinnung von Ergebnissen spricht für eine zukünftig umfassendere Anwendung des ANN-Systems.