DSpace Repository

USABILITY OF ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) FOR STRUCTURAL ANALYSIS OF HIGHWAY FLEXIBLE PAVEMENTS

Show simple item record

dc.creator SALTAN, Mehmet
dc.creator ALAEFARY, Fakhir
dc.date 2018-09-28T00:00:00Z
dc.date.accessioned 2019-07-09T12:17:02Z
dc.date.available 2019-07-09T12:17:02Z
dc.identifier http://dergipark.org.tr/jesd/issue/38660/313427
dc.identifier 10.21923/jesd.313427
dc.identifier.uri http://acikerisim.sdu.edu.tr/xmlui/handle/123456789/48612
dc.description The needfor an accurate assessment of the remaining life of a pavement is a problem ofrecent major expenditures from new pavement construction to pavementrehabilitation. So, it is necessary to accurately predict the remaining life ofthe pavement structure. For the purpose of future planning and budgeting, it isimportant to estimate the remaining life of each pavement section in thesystem. Remaining life is the extent of the useful life remaining in pavementsystem exposed to traffic and environmental factors. The remaining life can beexpressed in terms of years of life, number of load cycles remaining orpercentage of design. A number of different prediction models exist that usematerial properties developed from various Non-Destructive Testing (NDT)methods to predict the remaining life of a HMA pavement. In thisstudy, adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS), using Sugeno ANFIS isused to for predicting structural remaining life for flexible pavements. Inputvariables used the number of layers, actual traffic applications, modulus ofelasticity for (two asphalt, base and subgrade) layer and thickness for (twoasphalt and base) layer and the remaining life of the pavement as output. Az aresult the predicted results were compared with the results obtained from thecalculation and found that they are close to each other.
dc.description Birkaplamanın kalan ömrünü doğru bir şekilde değerlendirme ihtiyacı, sonzamanlarda yeni bir kaplama inşaatından kaplama rehabilitasyonuna kadar uzananbüyük harcamalar açısından önemi giderek artan bir sorun olmaktadır. Bunedenle, kaplama yapısının kalan ömrünü doğru bir şekilde tahmin etmekgerekmektedir. Gelecekte planlama ve bütçe oluşturmak amacıyla, sistemdeki herbir kaplama bölümünün kalan ömrünü tahmin etmek önemlidir. Kalan ömür, trafikve çevresel faktörlere maruz kalan kaplama sisteminin geriye kalan kullanışlıömrünün bir ölçüsü olmaktadır. Kalan ömür, yıl, kalan yük tekerlek sayısı veyatasarım ömür yüzdesi olarak ifade edilebilmektedir. Bitümlü Sıcak Karışım (BSK)kaplamanın kalan ömrünü tahmin etmek için, tahribatsız test yöntemlerinden eldeedilen malzeme özelliklerini kullanan farklı tahmin modelleri bulunmaktadır. Bu çalışmada esnek üstyapı kalan ömrü tahmini, Adaptif Ağ YapısınaDayalı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Tahminmetotlarında girdiler; tabaka sayısı, yük tekrar sayısı, elastisite modülü (ikiasfalt kaplama, temel tabakası ve taban zemini), tabaka kalınlığı (iki asfaltkaplama ve temel tabakası) olarak kullanılmış ve esnek üstyapı kalan ömrü çıktıolarak alınmıştır. Tahmin edilen sonuçlar hesaplanan sonuçlarlakarşılaştırılmıştır. Sonuç olarak tahmin edilen verilerin hesaplanan verilerleyakın sonuçlar verdiği görülmüştür.    
dc.format application/pdf
dc.language tr
dc.publisher Süleyman Demirel University
dc.publisher Süleyman Demirel Üniversitesi
dc.relation http://dergipark.org.tr/download/article-file/533920
dc.source Volume: 6, Issue: 3 396-405 en-US
dc.source 1308-6693
dc.subject Flexible Pavements,ANFIS,Remaining life of a pavement
dc.subject Esnek üstyapı,ANFIS,Kalan ömür
dc.title USABILITY OF ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) FOR STRUCTURAL ANALYSIS OF HIGHWAY FLEXIBLE PAVEMENTS en-US
dc.title ANFIS YÖNTEMİNİN ESNEK YOL ÜSTYAPILARININ YAPISAL ANALİZİNDE KULLANILABİLİRLİĞİ en-US
dc.type info:eu-repo/semantics/article


Files in this item

Files Size Format View

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account