Detailergebnis zu DOK-Nr. 48268
Modelle zur Bestimmung der Beständigkeit von Betonzuschlag mit Neural-Netzwerk-Programmen (Orig. engl.: Neuronet-based approach to modeling the durability of aggregate in concrete pavement construction)
| Autoren |
R.L. McReynolds I.A. Basheer Y.M. Najjar |
|---|---|
| Sachgebiete |
9.5 Naturstein, Kies, Sand 11.3 Betonstraßen |
Washington, D.C.: National Academy Press, 1997 (Transportation Research Record (TRB) H. 1582) S. 29-33, 4 T, 9 Q
Die Beständigkeit von Zuschlägen für Betonstraßen wird in den USA üblicherweise durch Frost-Tau-Wechselbeanspruchung kleiner Betonbalken aus dem zu bewertenden Zuschlag geprüft und abgeschätzt. Dazu wird ein Beständigkeitsfaktor und die relative Dehnung der Probekörper bestimmt. Ein derartiger Beständigkeitstest dauert 3 bis 5 Monate und ist mit hohen Kosten verbunden, so daß man sich bemühte, die Beständigkeit der Zuschläge von einfacher zu messenden physikalischen Eigenschaften ableiten zu können. Als Grundlage für solche Überlegungen dienten die Daten von 750 Beständigkeitstests an Zuschlägen aus Kalkstein des Kansas Department of Transportation. Die weite Spreizung dieser Daten, bezogen auf einen einzelnen physikalischen Parameter, führte dazu, ein künstliches Neural-Netzwerk zu verwenden, um eine einfachere Kennzeichnung der Beständigkeit der Zuschläge zu ermöglichen. Für das Neural-Netzwerk wurden Modelle auf der Basis von 5 Grundeigenschaften der Zuschläge entwickelt: Frost-Tau-Wechsel-Widerstand der Zuschläge selbst, Wasseraufnahme, Dichten im trockenen und im wassergesättigten Zustand und salzsäureunlösliche Bestandteile. Die Neural-Netzwerke wurden als Software für PCs erstellt. Sie berechnen aufgrund der fünf Grunddaten den Beständigkeitsfaktor und die relative Dehnung des mit dem zu bewertenden Zuschlag hergestellten Betons. Die Präzision der Aussage verschiedener Neural-Netzwerkmodelle wurde überprüft und die Aussagefehler gewichtet. Mit den Modellen wurde es möglich, die Zuschläge mit großer Genauigkeit zu klassifizieren. Um die Anwendung zu veranschaulichen, werden mehrere Beispiele aufgeführt.