ivdon3@bk.ru
Этап эксплуатации автомобильной дороги является одним из самых ответственных в ее жизненном цикле. Принимаемые на этом этапе решения оказывают прямое влияние на долговечность автомобильной дороги, безопасность и транспортные издержки ее пользователей. Оптимизация принимаемых решений является актуальной задачей, требующей всестороннего рассмотрения как технической, так и экономической составляющей. В рамках данной работы с использование алгоритмов искусственных нейронных сетей (ИНС), разработана математическая модель ИНС для определения интегрального уровня сохранности дорожной одежды, исходя из комплекса структурных и эксплуатационных факторов, включающих в себя модули упругости слоев дорожной одежды, продольную ровность, колейность, и наличие усталостных разрушений. На основе интегрального уровня сохранности дорожной одежды прогнозируется ее эксплуатационное состояние, назначается шкала для выбора управляющих воздействий позволяющих обеспечить ее требуемую долговечность.
Ключевые слова: искусственные нейронные сети, интегральный уровень сохранности, дефлектометр падающего веса, содержание автомобильной дороги, управление жизненным циклом автомобильных дорог
Рассматривается возможность использования искусственных нейронных сетей для оценки текущих характеристик дорожных одежд и их потенциальное применение при разработке стратегий обслуживания дорог. Результаты моделей показали сходимость между предполагаемыми значениями состояния дорожных одежд и фактическими значениями на всех этапах обучения. Результаты показывают, что органы дорожного хозяйства общего пользования могут использовать разработанные модели для определения оптимального подхода к содержанию дорог и определения наиболее эффективных мероприятий по восстановлению их пропускной способности и эксплуатационного состояния.
Ключевые слова: искусственные нейронные сети, алгоритм обратного распространения, дефлектометр падающего веса, дорожная одежда, техническое обслуживание, система управления состоянием дорожной одежды