طراحی مدل سرعت وسایل نقلیه بر خرابی بحرانی روسازی ‌انعطاف‌پذیر

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده فنی و مهندسی دانشگاه آزاد اسلامی بیرجند، بیرجند، ایران

2 استادیار، دانشکده فنی و مهندسی دانشگاه آزاد اسلامی بیرجند، بیرجند، ایران

چکیده

سرعت وسایل نقلیه می‌تواند بر عملکرد و خرابی روسازی ‌تأثیرگذار باشد، دو معیار مهم در خرابی‌های ناشی از عبور بار در روسازی انعطاف‌پذیر، ترک‌های خستگی و شیارشدگی است. کرنش کششی زیر لایه رویه و کرنش فشاری روی خاک بستر در برابر خستگی و شیارشدگی به عوامل مختلفی مانند خصوصیات بارگذاری وسایل نقلیه نظیر سرعت و مقدار بار عبوری وفشار سطح تماس بستگی دارد. در این پژوهش از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای مدل پیش‌بینی خرابی بحرانی روسازی انعطاف‌پذیر مبتنی بر سرعت وسایل نقلیه استفاده شده است. در ‌فرآیند استفاده از شبکه‌های عصبی، داده‌های شبکه عصبی ابتدا یک سری مقادیر تصادفی را به عنوان وزن‌ها و بایاس‌های اولیه شبکه انتخاب می‌کند و این یکی از معایب آن است. در این راستا از الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات برای بهینه‌سازی وزن شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود. در مقایسه با الگوریتم‌های بهینه‌سازی، الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO) برای پیاده‌سازی ساده‌تر است و می‌تواند نقطه بهینه را به سرعت پیدا کند. با توجه به نتایج در سرعت‌های پایین وسایل نقلیه، احتمال وجود خرابی‌های خستگی، شیارشدگی و افت و خیزروسازی بیشتر می‌شود و هرچه سرعت وسیله نقلیه کمتر شود، تعداد تکرار بار منجر به خرابی نیز کاهش می‌یابد و افزایش سرعت باعث می‌شود که خرابی در روسازی کمتر شود.

کلیدواژه‌ها


-منهاج، م. ب. (1393). مبانی شبکه‌های عصبی: هوش محاسباتی. دانشگاه امیر کبیر.
-Al-Qadi, L., Osman Erman, G., Jaime, A., Hernandez, A., & Gamez, I. (2016). Quantitative Assessment of the Effect of Wide-Base Tires on Pavement Response by Finite Element Analysis. Journal of the Transportation Research Board, 2590.
-Bhandari, S., Xiaohua, L., & Feng, W. (2022). Understanding the effects of structural factors and traffic loading on flexible pavement performance. International Journal of Transportation Science and Technology.doi.org/10.1016/j.ijtst.2022.02.004
-Chompoorat, T., Likitlersuang, S., & Jongvivatsakul, P. (2018). The Performance of Controlled Low-strength Material Base Supporting a High-volume Asphalt Pavement. KSCE Journal of Civil Engineering, 22(6), 2055-2063.
-Georgouli, K., Plati, C., & Loizos, A. (2021). Autonomous vehicles wheel wander: Structural impact on flexible pavements. Journal of Traffic and Transportation Engineering (Enlish Edition), 8(3), 388-398. doi.org/10.1016/j.jtte.2021.04.002
 -Hafez, M., Mousa, R., Awed, A., & El-Badawy, S. (2018). Soil Reinforcement Using Recycled Plastic Waste for Sustainable Pavements International Congress and Exhibition" Sustainable Civil Infrastructures: Innovative Infrastructure Geotechnology, Cham.
-Hanandeh, S. (2022). Introducing mathematical modeling to estimate pavement quality index of flexible pavements based on genetic algorithm and artificial neural networks. Case Studies in Construction Materials, 16, e00991. doi.org/10.1016/j.cscm.2022.e00991
 -Hernandez, J., Gamez, A., Al-Qadi, I., & De Beer, M. (2014). Analytical Approach for Predicting Three-Dimensional Tire-Pavement Contact Load. Journal of the Transportation Research Board, 2456.
Huang, Y. H. (2004). Pavement Analysis and Design. Prentice-Hall Inc.
-Issa, A., Haya, S., & Mohammad, G. (2022). Predicting pavement condition index using artificial neural networks approach. Ain Shams Engineering Journal, 1(13), 101490.doi.org/10.1016/j.asej.2021.04.033
-Javidi, M. M., & Roshan, E. F. (2013). Speech emotion recognition by using combination of C5.0, neural network and support vector machine classification methods. Journal of mathematics and Computer Science, 6, 191 - 200.
-Keymanesh, M. R., Pirhadi, A., Mirshekarian, B., & Jafarian, Y. A. (2016). Sensitive Analysis of the speed of vehicle on the bottom stress of flexible pavement using finite element software. Civil Engineering Journal, 115, 62-74.
-Khabiri, M. M. (2010). The effect of stabilized subbase containing waste construction materials on reduction of pavement rutting depth. Electronic Journal of Geotechnical Engineering, 15, 1211-1219.
Kim, J., Sholar, G. A., & Kim, S. (2008). Determination of accurate creep compliance and relaxation modulus at a single temperature for viscoelastic solids. Journal of Materials in Civil Engineering, 20(2), 147–156.
-Pauli, K., Antti, K., & Ville, H. (2015). Effect of Tire Configuration on the Performance of a Low-Volume Road Exposed to Heavy Axle Loads. Journal of the Transportation Research Board, 2474.
-Rith, M., Kim, Y. K., & Lee, S. W. (2018). Behavior of RCC-base composite pavement for heavy duty area. Construction and Building Materials, 175, 144-151.
-Subhy, A. (2017). Advanced analytical techniques in fatigue and rutting related characterizations of modified bitumen: literature review. Construction and Building Materials, 156, 28–45.