DOI QR코드

DOI QR Code

The Permanent Deformation of Asphalt Pavement by Artificial Neural Networks

인공신경망을 이용한 아스팔트포장의 소성변형파손모형

  • Lee, Kwan-Ho (Department of Civi & Environmental Engineering, Kongju National University)
  • 이관호 (국립공주대학교 건설환경공학부)
  • Received : 2010.06.14
  • Accepted : 2010.08.10
  • Published : 2010.08.31

Abstract

The permanent deformation of asphalt pavement is one of the most important load-related distresses in asphalt pavement. In order to evaluate the permanent deformation, the repeated triaxial load test with different temperature and air void of hot mix asphalt was carried out. The permanent deformation prediction model has been validated by the multiple regression approach and the artificial neural networks.

본 아스팔트 포장의 소성변형은 우리나라 도로포장의 대표적인 파손유형 중 하나이다. 소성변형을 평가하기 위하여 동하중을 이용한 삼축압축 반복재하시험을 수행하였다. 실험결과(하중 및 변형)를 이용하여 국내 아스팔트 포장의 소성변형 파손을 평가 및 예측할 수 있는 파손모형을 개발하였다. 파손모형은 다중회귀분석 및 인공신경망을 이용하여 비교 및 평가하였다.

Keywords

References

  1. 현성철, "회귀분석과 인공신경망을 이용한 아스팔트혼합물의 소성변형 모델", 공주대학교, 석사학위논문, pp. 75, 8월, 2008.
  2. 박태성, "삼축 압축 반복하중 재하시험에 의한 아스팔트 혼합물의 소성변형 예측모델 개발", 경성대학교, 석사학위논문, pp. 70, 2월 2007.
  3. Fujie Zhou, Tom Scullion and Lijun Sun, (2004), "Verification and Modeling of Three-Stage Permanent Deformation Behavior of Asphalt Mixes", Journal of Transportation Engineering, Vol. 130 No.-494
  4. Hussain U. Bahia and Timothy P. Fiemel, (1998), "Optimization of Constructibility and Resistance to Traffic: A New Design Approach for HMA Using the Superpave Compactor", 1998 AAPT, pp. 189-213
  5. Kamil E. Kaloush and Matthew W. Witczak,, "Simple Performance Test for Permanent Deformation of Asphalt Mixture", 2002 Annual Transportation Research Board Meeting
  6. 서혜선, "SPSS를 활용한 회귀분석", SPSS아카데미, 2003.
  7. 박지호, 김영욱, "국내 연약지반의 신뢰성 있는 강성지수 추정을 위한 인공신경망 이론의 적용", 명지대학교 대학원, 석사학위논문 , 2월, 2005.