Abstract
W dziedzinie utrzymania betonowych nawierzchni lotniskowych występuje wiele złożonych problemów trudnych do identyfikacji tradycyjnymi metodami diagnostycznymi. Do ich zrozumienia i rozwiązania mogą okazać się przydatne sztuczne sieci neuronowe. W pracy przedstawiono istotę sieci, jak również zakreślono obszary możliwych ich zastosowań do analizy zjawisk zachodzących w warstwie jezdnej nawierzchni lotniskowej i jej podbudowie na etapie użytkowania. Przedstawiono koncepcję zastosowania tego narzędzia w prognozowaniu napraw, ustaleniu przyczyn zaistniałych zjawisk oraz prognozy diagnostycznej związanej z dalszym procesem utrzymania i użytkowania. Celem pracy była aplikacja metody SSN do modelowania procesów utrzymaniowych, w tym przewidywania równości nawierzchni. Opracowano model neuronowy przeznaczony do oceny równości nawierzchni na podstawie danych uzyskanych z rzeczywistych odcinków nawierzchni. Przedstawiono metodykę badawczą i uzyskane wyniki terenowe. Zaprojektowano strukturę sieci i zweryfikowano uzyskany model neuronowy. Sformułowano wniosek dotyczący przydatności modelowania neuronowego do prognozowania równości nawierzchni. Zaproponowana metodyka może stanowić uzupełnienie w stosowanej diagnostyce nawierzchni.
Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
