research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Evaluation of the Acceptance of the Hot Mix Asphalt Paving Mixture Using Backpropagation Artificial Neural Network
تقييم القبول لمزيج التبليط الإسفلتي الحار باستخدام الشبكة العصبية الاصطناعية ذات ألانتشار الخلفي

Author: Mohammed Y. Taha أ.م.د. محمد ياسين طه
Journal: AL Rafdain Engineering Journal مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2011 Volume: 19 Issue: 2 Pages: 40-54
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

The asphalt content in hot mix asphalt paving mixture is a key factor in producing quality pavements. In recent years, the artificial neural networks approach has attracted wide attention and found a growing number of pavement applications. This paper explores the feasibility of using the backpropagation artificial neural network with sigmoid function as activation function by MATLAB 7.8 software to determine the acceptability of the hot mix asphalt paving mixtures based on the percent of asphalt content and aggregate gradation using their Marshall properties. Several networks architectures, using two hidden layers with different numbers of nodes, are tested to obtained the best results. The results showed that the network ( 10-20-10-3) had the best performance, and this network can be used as appropriated method for determining the asphalt content and aggregate gradation acceptability of hot mix asphalt paving mixture. This work concludes that the artificial neural network is a good method which can reduce the time consumed and can be used as a tool in evaluating the hot mix asphalt paving mixtures

الخلاصة المحتوى الإسفلتي في المزيج الإسفلتي الحار هو عامل رئيسي في تحديد نوعية جودة التبليط. استقطبت الشبكات العصبية الاصطناعية خلال السنوات الأخيرة كمنهج اهتماما واسعا وشهدت إقبالا متزايدا في تطبيقات التبليط . إن هذه الورقة تبحث في جدوى استخدام الشبكة العصبية الاصطناعية ذات الانتشار الخلفي مع الدالة الأسية (sigmoid) كدالة تنشيط وباستخدام برنامج MATLAB لتحديد صلاحية قبول المزيج الإسفلتي الحار باستخدام خواص مارشال له واعتمادا على إيجاد نسبة المحتوى الإسفلتي وتدرج الركام. ولهذا الغرض تم فحص هياكل للشبكات ذات طبقتين مخفيتين وبأعداد مختلفة من العقد لتحديد أفضلها. أظهرت النتائج إن الشبكة( 3-10-20-10){ 10 مدخلات، 20 عصبون في الطبقة المخفية الأولى، 10 عصبونات في الطبقة المخفية الثانية و3 مخرجات} هي الأفضل أداءا. وهذه الشبكة يمكن استخدامها كطريقة مناسبة لتحديد صلاحية نسب المحتوى الإسفلتي وتدرج الركام المقبولة في المزيج الإسفلتي الحار. أستنتج من هذا العمل إن الشبكات العصبية الاصطناعية طريقة جيدة لتقليل الوقت المستهلك ويمكن استخدامها كوسيلة لتقييم مزجات التبليط الإسفلتي الحار.

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2011 (1)