Optimization the Number and Place of Pavement ConditionSurveyed Inspection Units Using GA
محل انتشار: پانزدهمین کنفرانس دانشجویان عمران سراسر کشور
سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,046
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:
CESC15_328
تاریخ نمایه سازی: 12 دی 1393
چکیده مقاله:
Determine the pavement condition is important part of pavement management for selecting the maintenance and rehabilitation (M&R) activities. It is required to a visual inspection and the first step is dividing pavement sections of a network into smaller units as inspection units. Surveying all of these is costly and time consuming for transportation agencies. So the strategies for selecting specific number of inspection units as surveyed inspection units are appliedfor acceptably accurate pavement condition. In this paper develops genetic algorithm (GA) for determining pavement condition with optimal number and place of surveyed inspection units. The results of this paper show GA is applicative for solving the present problem and it helps to managers and human inspectors for optimal decision in inspection process and M&R activities. The numerical results describe that the 60% of surveyed inspection units achieved to optimal network for case study pavement network
کلیدواژه ها:
Pavement Management ، Pavement Condition ، Genetic Algorithm ، Surveyed Inspection Units ، Maintenance and Rehabilitation activities
نویسندگان
Ashkan Allahyari Nik
M.Sc. Student, Department of Civil Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran,
Fereidoon Moghadas Nejad۲
Associate Professor, Department of Civil and Environmental Engineering, Amirkabir University, Tehran, Iran
Alireza Khavandi Khiavi۳
Assistant Professor, Department of Civil Engineering, Zanjan University, Tehran, Iran
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 :