Тиратурян А.Н., Углова Е.В., Ляпин А.А. Исследование распределения энергии динамического воздействия транспортных средств в слоях нежесткой дорожной конструкции // Вестник Пермского национального исследователь-ского политехнического университета. Механика. -2017. -№ 2. -С. 178-194. DOI: 10.15593/perm.mech/2017.2.10 Tiraturyan A.N., Uglova E.V., Lyapin A.A. Studying the energy distribution of the dynamic influences of road transport on the layers of nonrigid pavements. PNRPU Mechanics Bulletin, 2017, no. 2, pp. 178-194 Рассмотрены вопросы изучения распределения рассеиваемой (диссипируе-мой) механической энергии, передаваемой на покрытие дорожной одежды при движении по ней автомобильного транспорта. Для численного моделирования процесса передачи энергии была усовершенствована аналитическая модель ди-намического напряженно-деформированного состояния многослойного полупро-странства путем введения подвижной системы координат. Изучение распределе-ния энергии осуществлялось для трех разнопрочных дорожных конструкций, для каждой из которых были получены амплитудно-временные характеристики напря-жений и деформаций на поверхности слоев покрытия, основания и грунта земляно-го полотна, на основе которых были построены динамические петли гистерезиса. Был осуществлен анализ площадей динамических петель гистерезиса на поверх-ности слоев покрытия, основания и грунта земляного полотна, что позволило вы-явить качественные и количественные зависимости распределения плотности рас-сеиваемой энергии в слоях дорожной одежды. Установлено, что с увеличением капитальности дорожной конструкции уменьшается плотность энергии, рассеивае-мой на ее поверхности, при этом темпы затухания энергии волновых полей в до-рожной конструкции, генерируемой воздействием расчетной нагрузки, в значитель-ной степени отличаются в зависимости от капитальности дорожной одежды и от различных типов конструктивных слоев, из которых она состоит. Наибольшее раз-личие при этом определяется свойствами материала, применяемого в качестве слоя основания (укрепленное, неукрепленное). На основе проведенных исследо-ваний предложен новый подход к оценке проектного ресурса нежестких дорожных конструкций с позиций энергии, передаваемой на ее поверхность в течение всего срока службы. The paper deals with studying the distribution of the scattered (dissipating) mechanical energy transferred to the pavement cover when it is used by road transport. For the numerical simulation of the energy transfer process we improved the analytical model of the dynamic stress-strain state of the multilayered half-space by introducing the moving coordinate system. The energy distribution was studied for three road structures with different strengths. For each structure we obtained the amplitude-time characteristics of stress and strain on the surface of the coating layers, on the base and subgrade soil which have been used to build the dynamic hysteresis loops. We analyzed the areas of the dynamic hysteresis loops on the surface of the coating layers as well as the base and subgrade soil, whic...
Постановка задачи. Рассматриваются вопросы использования искусственных нейронных сетей при решении задач обработки результатов инструментальных регистраций чаш прогибов нежесткой дорожной одежды с использованием установок ударного нагружения FWD . Результаты. Проведен анализ и отмечены недостатки существующих методов обработки экспериментальных чаш прогибов, в частности метода обратного расчета модулей упругости слоев дорожных одежд, заключающиеся в длительном времени выполнения расчетов и неустойчивости получаемых результатов. Построена структура искусственной нейронной сети для определения модулей упругости слоев дорожной одежды. Обучение искусственной нейронной сети осуществлялось с использованием метода обратного распространения ошибки. Выводы. Разработанная нейронная сеть продемонстрировала хорошие результаты при обучении по тестовому набору данных, а также высокую точность прогнозирования модулей упругости слоев дорожных одежд. Statement of the problem. The article is devoted to the use of artificial neural networks in solving the problems of processing the results of instrumental recording of bowls of deflections of non-rigid road surfacing using FWD shock loading settings. Results. The analysis was carried out, the shortcomings of the existing processing methods were identified, in particular the backcalculation method, which involves a long calculation time, and the instability of the results obtained. The structure of the artificial neural network was designed to determine the elastic moduli of the pavement layers. Training of an artificial neural network was carried out using the method of back propagation of error. Conclusions. The developed neural network has shown good results in training on the test data set, as well as high accuracy of prediction of the elastic moduli of the pavement.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.