Identification of number and thickness of new test section pavement model layers using artificial intelligence methods

Journal Title: Roads and Bridges - Drogi i Mosty - Year 2012, Vol 11, Issue 2

Abstract

The paper presents methodology based on feedforward Artificial Neural Networks (ANN) techniques to estimate the most probable number and thickness of new test section flexible pavement layers. There is a consideration in the described method that only results from FWD measurements on surface of each asphalt concrete layer are known. Based on pavement mechanics theory and making a reference to typical flexible pavements used in Poland, the deflection basins were calculated. Theoretically determined deflection basins were used to train ANN. Finally an artificial neural network approach is used to estimate the wanted parameters of analyzed test section pavement layers. Comparing the ANN’s results with the real test section pavement construction it was found that parameters obtained with ANN can be used for further standard backcalculation procedure.

Authors and Affiliations

Andrzej Pożarycki

Keywords

Related Articles

Chemically modified bitumens with improved adhesion to aggregate

Durability of asphalt pavements is dependent on the use of high-quality road binders. Good bitumen should exhibit adequate viscoelastic properties, resistance to ageing and good adhesion to mineral aggregates. In order t...

Fatigue assessment procedure for metal bridge decks

Deck slabs are the most vulnerable elements of bridges. In case of metal decks (steel, aluminium) the frequently observed damage is due to fatigue cracks. Therefore a fatigue assessment procedure is important in design o...

Ocena właściwości krajowych popiołów lotnych wapiennych i metod ich uzdatniania

W artykule przedstawiono charakterystykę polskich popiołów lotnych wapiennych ze spalania węgla brunatnego. Szczególną uwagę poświęcono popiołom lotnym wapiennym powstającym w Elektrowni Bełchatów. Przedstawiono zmiennoś...

Modelowanie wpływu wybranych cech drogi na prędkość swobodną

W artykule przedstawiono założenia i istotę proponowanego szacowania łącznego wpływu cech drogi na prędkość, jeden z najistotniejszych parametrów drogi, charakteryzujący jej wartości użytkowe. Prędkość jest również tym e...

Wpływ cech pojazdów szynowych na odpowiedź dynamiczną mostu belkowego

Celem pracy jest ocena wpływu podstawowych cech pojazdów szynowych na odpowiedź dynamiczną mostu belkowego w szerokim zakresie prędkości ruchomego obciążenia cyklicznego. Rozważano następujące cechy: masy nieresorowane (...

Download PDF file
  • EP ID EP69445
  • DOI -
  • Views 144
  • Downloads 0

How To Cite

Andrzej Pożarycki (2012). Identification of number and thickness of new test section pavement model layers using artificial intelligence methods. Roads and Bridges - Drogi i Mosty, 11(2), 123-149. https://europub.co.uk/articles/-A-69445