Abstract
Load managing method on road became necessary since overloaded vehicles occur damage on road facilities and existing systems for preventing this damage still show many problems. Accordingly, efficient managing system for preventing overloaded vehicles could be organized by using the road itself as a scale by applying genetic algorithm to analyze the load and the drive information of vehicles. First of all, accurate analysis of load using the behavior of road itself is needed for solving illegal axle manipulation problems of overloaded vehicles and for installing intelligent embedded load analyzing system. Accordingly in this study, to use the behavior of road, the transformation was measured by installing underground box type indoor model and indoor experiment was held using genetic algorithm and 10% error were checked.
과적차량은 도로 및 교량 구조물과 도로 횡단 시설물 등에 손상요인으로 작용하며 기존의 단속 시스템은 많은 문제점을 내포하고 있어서 이에 대한 대처방안이 요구되고 있다. 이에 유전자 알고리즘 기법을 적용, 도로자체를 저울로 하여 주행중인 차량의 하중 및 주행정보를 분석한다면 지능형 임베디드 도로 시스템을 통한 효율적인 과적 단속이 이루어 질 수 있다 고 판단된다. 과적차량의 불법 축조작을 통한 단속의 문제점 해결 및 도로의 지능화를 위한 임베디드 차량하중분석 시스템을 위해서는 우선적으로 도로자체의 거동을 이용한 차량하중 분석의 정확성이 요구되며, 이에 본 연구에서는 일반도로에서의 변형적 특성을 이용할 수 있도록 Box형 도로 매설물 구조의 실내모형을 설치하여 도로의 변형을 측정하고, 차량의 통제가 필요없는 유전자알고리즘 기법의 차량하중 분석 방법을 위한 실내 기초실험을 실시하였으며 10%범위의 오차를 확인하였다.
