АНАЛІЗ РОЗВ'ЯЗКІВ ОБЕРНЕНИХ ЗАВДАЧ ОЦІНКИ СТРУКТУРНИХ І ФУНКЦІОНАЛЬНИХ ХАРАКТЕРИСТИК ДОРОЖНІХ ПОКРИТТІВ

  • О. В. Трофімов Университет таможенного дела и финансов, Днепр.
Ключові слова: Ключові слова: дорожні покриття; оцінка структурних параметрів; обернені задачі; імовірнісний підхід.

Анотація

Запропоновано метод оцінки механічних і геометричних параметрів шаруватих основ, що ґрунтується на розв'язанні обернених задач для багатошарових пружних пакетів на базі інформаційно-імовірнісного (байєсівського) підходу. Суть методу полягає в блочно-параметричному наближенні апріорної щільності ймовірності та функції правдоподібності в просторі параметрів і модельних даних задачі.  

Посилання

Трофимов О.В. Многосеточные итерационные алгоритмы решения граничных задач для упругих и упругопластических слоистых пакетов с криволинейными границами // Вісник Академії митної служби України. Серія: Технічні науки. 2016. №1 (55). С. 119–137.
2. Трофимов О.В., Петрова Ю.В. Многосеточные итерационные алгоритмы построения сеток для упругих и упругопластических слоистых пакетов // Вісник Академії митної служби України. Серія: Технічні науки. 2015. №2(54). С. 69–81.
3. Animesh Das. Analysis of pavement structures. CRC Press, Taylor & Francis Group, 2015.
4. Backus G., Gilbert F. Uniqueness in the inversion of inaccurate gross Earth data // Philos. Trans. Royal Soc.: London. 1970. Vol. 266. Р. 123–192.
5. Berkovic G., Shafir E. Optical methods for distance and displacement measurements // Advances in Optics and Photonics. 2012. Vol. 4. P. 441–471.
6. Ceylan H., Gopalakrishnan K. Finite element based hybrid evolutionary optimization approach to solving rigid pavement inversion problem // Engineer-ing with Computers. 2014. Vol. 30. P. 1–13. https://doi.org/10.1007/s00366-012-0281-y.
7. Flintsch G., Katicha S., Bryce J., Ferne B., Nell S. Diefenderfer B. Assessment of Continuous Pavement Deflection Measuring Technologies. // SHRP 2 Report S2-R06F-RW-1. Washington, DC: 2013. TRB, National Academy of Sciences.
8. Göktepe Burak, Altun Selim. Artificial Intelligence Applications in the Backcalculation of the Mechanical Properties of Flexible Pavements // https://www.researchgate.net/publication/242632116_Artificial_Intelligence_Applications_in_the_Backcalculation_of_the_Mechanical_Properties_of_Flexible_Pavements#fullTextFileContent. 2009.
9. Hadidi R., Gucunski N. Probabilistic Inversion: A New Approach to Inversion Problems in Pavement and Geomechanical Engineering // In: Gopalakrishnan K., Ceylan H., Attoh-Okine N.O. (eds) Intelligent and Soft Computing in Infrastructure Systems Engineering. Studies in Computational Intelligence. 2009. Vol. 259. P. 21–45. Springer, Berlin, Heidelberg.
10. Ji. Richard, Siddiki Nayyarzia, Nantung Tommy, Kim Daehyeon. Evaluation of Resilient Modulus of Subgrade and Base Materials in Indiana and Its Implementation in MEPDG // The Scientific World Journal. 2014. 372838. 10.1155/2014/372838. P. 1–21.
11. Morosiuk G., Riley M., Odoki J.B. Modelling Road Deterioration and Works Effects. Version 2, HDM-4. // The Highway Development and Management Series. 2004. Vol. 6. Paris: World Road Association.
12. Nikolaides A. Highway Engineering. Pavements, Materials and Control of Quality. CRC Press, Taylor & Francis Group. 2014.
13. Park S., Park H.M., Hwang J. Application of Genetic Algorithm and Finite Ele-ment Method for backcalculating layer moduli of flexible pavements // KSCE J. Civ. Eng. 2010. Vol. 14. P. 183–190. https://doi.org/10.1007/s12205-010-0183-8.
14. Per Ullidtz Pavement Analysis. Amsterdam: Elsevier. 1987.
15. Saltan M., Terzi S. Backcalculation of Pavement Layer Thickness and Moduli Using Adaptive Neuro-fuzzy Inference System // In: Gopalakrishnan K., Ceylan H., Attoh-Okine N.O. (eds) Intelligent and Soft Computing in Infrastructure Systems Engineering. Studies in Computational Intelligence. 2009. Vol. 259. Springer, Berlin, Heidelberg.
P. 177-204.
16. Saltan M., Terzi S., Küçüksille E.U. Backcalculation of pavement layer moduli and Poisson’s ratio using data mining // Expert Systems With Applications. 2011. Vol. 38. No 3. P. 2600-2608.
17. Saric A., Pozder M. Artificial Neural Networks Application in the Backcalculation Process of Flexible Pavement Layers Elasticity Modulus. // In: Hadžikadić M., Avdaković S. (eds) Advanced Technologies, Systems, and Applications II. IAT 2017. Lecture Notes in Networks and Systems. Vol. 28. Springer, Cham. P. 549–559.
18. Tarantola A. Inverse Problem Theory and Methods for Model Parameter Estimation. Philadelphia: SIAM, 2005. Society for Industrial and Applied Mathematics.
19. Tarantola A., Valette B., Generalized nonlinear inverse problems solved using the least-squares criterion // Rev. Geophys. Space Phys., 1982. Vol. 20. No 2. P. 219–232.
20. Tikhonov A.N., Arsenin V.Y. Solutions of Ill-Posed Problems // John Wiley and Sons. 1977.
21. Zhang Y., Roesler J.R., Huang Z. A method for evaluating CRCP performance based on edge-loaded FWD test. // Mater Struct. 2020. Vol. 53. No 46. https://doi.org/10.1617/s11527-020-01481-0. Art. No. 46.
Опубліковано
2020-09-28
Як цитувати
ТрофімовО. В. (2020). АНАЛІЗ РОЗВ’ЯЗКІВ ОБЕРНЕНИХ ЗАВДАЧ ОЦІНКИ СТРУКТУРНИХ І ФУНКЦІОНАЛЬНИХ ХАРАКТЕРИСТИК ДОРОЖНІХ ПОКРИТТІВ. Проблеми обчислювальної механіки і міцності конструкцій, (31), 100-131. https://doi.org/10.15421/4220009