Detailergebnis zu DOK-Nr. 78438
Ein gewichtetes neurales Multi-Output-Netzwerkmodell zur Prognose der Schädigung von Straßenbefestigungen aus Beton (Orig. engl.: A weighted multi-output neural network model for the prediction of rigid pavement deterioration)
Autoren |
F. Guo X. Zhao J. Gregory R. Kirchain |
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Sachgebiete |
11.1 Berechnung, Dimensionierung, Lebensdauer 11.3 Betonstraßen |
International Journal of Pavement Engineering 23 (2022) Nr. 8, S. 2631-2643, 3 B, 9 T, zahlr. Q
Eine performancebasierte Planung (Performance based planning PBP) von Straßenbefestigungen ist eine wichtige Maßnahme zur Unterstützung der Straßenbauverwaltungen im Hinblick auf Budgetierungen. Eine grundlegende Voraussetzung für PBP ist ein robustes Prognosemodell für den Schädigungsverlauf einer Straßenbefestigung. Eingangs der im Bericht dargestellten empirisch-theoretischen Untersuchungen werden die in der Literatur vorhandenen Modelle vorgestellt. Im Hauptteil der Untersuchungen wird ein neuartiges gewichtetes neuronales Netzwerkmodell entwickelt, welches mehrere Ausgänge aufweist. Das Modell prognostiziert gleichzeitig die Ebenheit (mittels IRI), die Verschiebungen und die Längs- und Querrisse. Für die Verifizierung des Modells standen die Iowa PMS-Datenbank mit 4 000 Untersuchungsabschnitten und Klimadaten aus dem LTPP-Untersuchungsprogramm zur Verfügung. Als Resümee wird herausgestellt, dass das Multi-Output-Netzwerkmodell bessere Prognosen liefert als vier Einzel-Output-Modelle.