Computational Inverse Technique in Nondestructive Detection of Flaws in Railway Tracks Using Genetic Algorithm
محل انتشار: نهمین کنگره بین الملی مهندسی عمران
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,470
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICCE09_704
تاریخ نمایه سازی: 7 مهر 1391
چکیده مقاله:
Computational inverse techniques in conjunction with nondestructive methods have been proposed as potentially valuable tools for evaluating the substructure performance, determining locations along the track that require maintenance, and identifying appropriate solutions. In this paper, development of a Finite Element Analysis based on GA computing model is proposed for detecting uneven local settlement of ballast from simulated FWD data without the need for destructive field tests. For this purpose, the inverse problem is expressed as a minimization problem with the objective function being the mean square root of the differences between the measured quantities and the corresponding computed quantities from the assumed structural configuration. This objective function is used by the Genetic Algorithm (GA) to measure the fitness of individuals in a population of candidate solutions. The unknown parameter set to be identified is the reference loose sleeper number to indicate the location of settlement (in other words, reference number of springs with zero stiffness). The results indicate that the GA computational inverse technique has the potential to solve the inverse structural identification problems in a systematic and robust way
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Parisa Haji Abdulrazagh
PhD Candidate, School of Civil Engineering, College of Engineering, University of Tehran
Kambiz Behnia
Associate Professor, School of Civil Engineering, College of Engineering, University of Tehran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :