Yıl: 2018 Cilt: 22 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 901 - 912 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.19113/sdufbed.32804 İndeks Tarihi: 25-11-2020

Bitümlü Sıcak Karışım Üstyapılarda Görülen Yüzey Bozulmaları ile Düzgünsüzlük Arasındaki İlişkilerin Modellenmesinde Bazı Yaklaşımlar

Öz:
Esnek üstyapılarda görülen yüzey bozulmaları ile düzgünsüzlük arasındailişkilerin araştırıldığı çalışmalar incelendiğinde sınırlı sayıda yüzey bozulma türünündikkate alındığı görülmektedir. Literatüre katkı sağlamak amacıyla bu çalışmada, 13adet yüzey bozulma türü ve bozulma şiddetleri ile birlikte toplam 32 adet üstyapıbozulması ile IRI arasındaki ilişkilerin matematiksel modelleme analizi yapılmıştır.Modelleme çalışmalarında doğrusal regresyon, değişkenli uyarlamalı regresyon eğrileri(MARS) ve yapay sinir ağları (YSA) yaklaşımları kullanılmıştır. Oluşturulan modellerintahmin yetenekleri ortalama mutlak hata (OMH), kök ortalama karesel hata (KOKH),ortalama mutlak göreceli hata (OMGH) ve regresyon katsayısı (R2) istatistikselkarşılaştırma yöntemleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Tahmin yeteneği en yüksekolan modelin YSA yaklaşımı kullanılarak oluşturulan model olduğu tespit edilmiştir.Ayrıca, YSA yaklaşımında girdi değişkenlerinin çıktı değişkeni üzerindeki etkileribağlantı ağırlıklarına göre değerlendirilmiştir. Bu değerlendirmeye göre, üstyapıbozulmaları oluşma nedenlerine (mekanizmalarına) göre incelendiğinde, IRI üzerinde% 43.8 yük kaynaklı, % 39 diğer sebepler kaynaklı ve % 17.2 iklim kaynaklıbozulmaların etkili olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Anahtar Kelime:

Some Approaches to the Modeling of Relationships between Surface Distresses and Roughness in Hot-Mixed Asphalts

Öz:
When studies investigating the relationship between pavement roughness and surface distresses seen in flexible pavements are examined, a limited number of surface distress types are considered to be taken into account. In order to contribute to the literature, in this study, mathematical modeling analysis of relations between IRI and a total of 32 pavement distresses with 13 types of surface distress types and severities were carried out. Linear regression, multivariate adaptive regression splines (MARS) and artificial neural networks (ANN) approaches are used in modeling studies. Estimating capabilities of the analyzed mathematical models were evaluated using statistical comparison methods such as mean absolute error (MAE), root mean squared error (RMSE), mean absolute relative error (MARE) and regression coefficient (R2). The model constructed using the ANN approach was ascertained to be the model with the highest prediction accuracy. In addition, in the ANN approach, the effects on the output variable of the input variables are evaluated according to the connection weights. According to this evaluation, when pavement distresses are examined according to the cause of distress, it is concluded that 43.8 % of IRI is caused by load, 39 % is caused by other causes and 17.2 % is caused by climate.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • [1] AASHTO. 1993. Guide for Design of Pavement Structures. American Association of State Highway and Transportation Officials, Washington D.C, 624s.
  • [2] Hozayen, H.A., Alrukaibi, F. 2009. Development of Acceptance Measures for Long Term Performance of BOT Highway Projects. ss 335- 48. Masad, E., Alnuaimi, N.A., Sayed, T. and AlQadi, I.L. ed. 2009. Efficient Transportation and Pavement Systems: Characterization, Mechanisms, Simulation, and Modeling, Taylor&Francis Group, London, 912s.
  • [3] Al-Omari, B., Darter, M.I. 1995. Effect Of Pavement Deterioration Types on IRI and Rehabilitation. Transportation Research Record, 1505(1995), 57-65.
  • [4] Aguiar-Moya, J.P., Prozzi, J.A., de Fortier Smit, A. 2011. Mechanistic-Empirical IRI Model Accounting for Potential Bias. Journal of Transportation Engineering, 137(5), 297-304.
  • [5] Mactutis, J., Alavi, S., Ott, W. 2000. Investigation of Relationship Between Roughness and Pavement Surface Distress Based on Westrack Project. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 1699(2000), 107-113.
  • [6] Sandra, A.K., Sarkar, A.K. 2013. Development of a Model for Estimating International Roughness Index from Pavement Distresses. International Journal of Pavement Engineering, 14(8), 715- 724.
  • [7] Attoh-Okine, N.O., Mensah. S., Nawaiseh, M. A New Technique for using Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) in Pavement Roughness Prediction. Proceedings of the Institution of Civil Engineers-Transport, 156(1), 51-55.
  • [8] Lin, J.D., Yau, J.T., Hsiao, L.H. 2003. Correlation Analysis between International Roughness Index (IRI) and Pavement Distress by Neural Network. 82nd Annual Meeting of the Transportation Research Board, 12-16 January, Washington, D.C., 1-21.
  • [9] Chandra, S., Sekhar, C.R., Bharti, A.K., Kangadurai, B. 2013. Relationship Between Pavement Roughness and Distress Parameters for Indian Highways. Journal of Transportation Engineering, 139(5), 467-475.
  • [10] Pan, N.F., Ko, C.H., Yang, M.D., Hsu, K.C. 2011. Pavement Performance Prediction Through Fuzzy Regression. Expert Systems with Applications, 38(8), 10010-10017.
  • [11] Moazami, D., Behbahani, H., Muniandy, R. 2011. Pavement Rehabilitation and Maintenance Prioritization of Urban Roads Using Fuzzy Logic. Expert Systems with Applications, 38(10), 12869-12879.
  • [12] Karaşahin, M., Terzi, S. 2014. Performance Model For Asphalt Concrete Pavement Based on the Fuzzy Logic Approach. Transport, 29(1), 18-27.
  • [13] Yang, J., Lu, J., Gunaratne, M., Xiang, Q. 2003. Overall Pavement Condition Forecasting Using Neural Networks—An Application to Florida Highway Network. 82nd Annual Meeting of the Transportation Research Board, 12-16 January, Washington, D.C., 1-28.
  • [14] Attoh-Okine, N.O. 1999. Analysis of Learning Rate and Momentum Term in Back-Propagation Neural Network Algorithm Trained to Predict Pavement Performance. Advances in Engineering Software, 30(4), 291-302.
  • [15] Terzi, S. 2007. Modeling the Pavement Serviceability Ratio of Flexible Highway Pavements by Artificial Neural Networks. Construction and Building Materials, 21(3), 590- 593.
  • [16] Choi, J.H., Adams, T.M., Bahia, H.U. 2004. Pavement Roughness Modeling Using Back‐Propagation Neural Networks. Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering, 19(4), 295-303.
  • [17] Terzi, S. 2013. Modeling for Pavement Roughness Using the ANFIS Approach. Advances in Engineering Software, 57(2013), 59-64.
  • [18] ASTM. 2009. ASTM E 950: Standard Test Method for Measuring the Longitudinal Profile of Traveled Surfaces with an Accelerometer Established Inertial Profiling Reference. . ASTM International. West Conshohocken, PA, 6s.
  • [19] ASTM. 2011. ASTM D 6433-11: Standard Practice for Roads and Parking Lots Pavement Condition Index Surveys. ASTM International. West Conshohocken, PA, 49s.
  • [20] Friedman, J.H. 1991. Multivariate Adaptive Regression Splines. The Annals of Statistics, 19(1), 1-67.
  • [21] Weber, G.W., Batmaz, İ., Köksal, G., Taylan, P., Yerlikaya-Özkurt, F. 2012. CMARS: A New Contribution to Nonparametric Regression with Multivariate Adaptive Regression Splines Supported by Continuous Optimization. Inverse Problems in Science and Engineering, 20(3), 371-400.
  • [22] Attoh-Okine, N.O., Cooger, K., Mensah, S. 2009. Multivariate Adaptive Regression (MARS) and Hinged Hyperplanes (HHP) for Doweled Pavement Performance Modeling. Construction and Building Materials, 23(9), 3020-3023.
  • [23] Kecman, V., 2001. Learning and Soft Computing: Support Vector Machines, Neural Networks, and Fuzzy Logic Models. MIT Press, Massachussetts, USA, 541s.
  • [24] Kok, B.V., Yılmaz, M., Şengöz, B., Şengur, A., Avcı, E. 2010. Investigation of Complex Modulus of Base and SBS Modified Bitumen with Artificial Neural Networks. Expert Systems with Applications, 37(12), 77775-77780.
  • [25] Olden, J.D., Joy, M.K., Death, R.G. 2004. An Accurate Comparison of Methods for Quantifying Variable Importance in Artificial Neural Networks Using Simulated Data. Ecological Modelling, 178(3-4), 389-397.
APA Kırbaş U, Karasahin M, DEMİR B, KOMUT M, ÜNAL E (2018). Bitümlü Sıcak Karışım Üstyapılarda Görülen Yüzey Bozulmaları ile Düzgünsüzlük Arasındaki İlişkilerin Modellenmesinde Bazı Yaklaşımlar. , 901 - 912. 10.19113/sdufbed.32804
Chicago Kırbaş Ufuk,Karasahin Mustafa,DEMİR Birol,KOMUT Muhammet,ÜNAL Emine Nazan Bitümlü Sıcak Karışım Üstyapılarda Görülen Yüzey Bozulmaları ile Düzgünsüzlük Arasındaki İlişkilerin Modellenmesinde Bazı Yaklaşımlar. (2018): 901 - 912. 10.19113/sdufbed.32804
MLA Kırbaş Ufuk,Karasahin Mustafa,DEMİR Birol,KOMUT Muhammet,ÜNAL Emine Nazan Bitümlü Sıcak Karışım Üstyapılarda Görülen Yüzey Bozulmaları ile Düzgünsüzlük Arasındaki İlişkilerin Modellenmesinde Bazı Yaklaşımlar. , 2018, ss.901 - 912. 10.19113/sdufbed.32804
AMA Kırbaş U,Karasahin M,DEMİR B,KOMUT M,ÜNAL E Bitümlü Sıcak Karışım Üstyapılarda Görülen Yüzey Bozulmaları ile Düzgünsüzlük Arasındaki İlişkilerin Modellenmesinde Bazı Yaklaşımlar. . 2018; 901 - 912. 10.19113/sdufbed.32804
Vancouver Kırbaş U,Karasahin M,DEMİR B,KOMUT M,ÜNAL E Bitümlü Sıcak Karışım Üstyapılarda Görülen Yüzey Bozulmaları ile Düzgünsüzlük Arasındaki İlişkilerin Modellenmesinde Bazı Yaklaşımlar. . 2018; 901 - 912. 10.19113/sdufbed.32804
IEEE Kırbaş U,Karasahin M,DEMİR B,KOMUT M,ÜNAL E "Bitümlü Sıcak Karışım Üstyapılarda Görülen Yüzey Bozulmaları ile Düzgünsüzlük Arasındaki İlişkilerin Modellenmesinde Bazı Yaklaşımlar." , ss.901 - 912, 2018. 10.19113/sdufbed.32804
ISNAD Kırbaş, Ufuk vd. "Bitümlü Sıcak Karışım Üstyapılarda Görülen Yüzey Bozulmaları ile Düzgünsüzlük Arasındaki İlişkilerin Modellenmesinde Bazı Yaklaşımlar". (2018), 901-912. https://doi.org/10.19113/sdufbed.32804
APA Kırbaş U, Karasahin M, DEMİR B, KOMUT M, ÜNAL E (2018). Bitümlü Sıcak Karışım Üstyapılarda Görülen Yüzey Bozulmaları ile Düzgünsüzlük Arasındaki İlişkilerin Modellenmesinde Bazı Yaklaşımlar. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 22(2), 901 - 912. 10.19113/sdufbed.32804
Chicago Kırbaş Ufuk,Karasahin Mustafa,DEMİR Birol,KOMUT Muhammet,ÜNAL Emine Nazan Bitümlü Sıcak Karışım Üstyapılarda Görülen Yüzey Bozulmaları ile Düzgünsüzlük Arasındaki İlişkilerin Modellenmesinde Bazı Yaklaşımlar. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 22, no.2 (2018): 901 - 912. 10.19113/sdufbed.32804
MLA Kırbaş Ufuk,Karasahin Mustafa,DEMİR Birol,KOMUT Muhammet,ÜNAL Emine Nazan Bitümlü Sıcak Karışım Üstyapılarda Görülen Yüzey Bozulmaları ile Düzgünsüzlük Arasındaki İlişkilerin Modellenmesinde Bazı Yaklaşımlar. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, vol.22, no.2, 2018, ss.901 - 912. 10.19113/sdufbed.32804
AMA Kırbaş U,Karasahin M,DEMİR B,KOMUT M,ÜNAL E Bitümlü Sıcak Karışım Üstyapılarda Görülen Yüzey Bozulmaları ile Düzgünsüzlük Arasındaki İlişkilerin Modellenmesinde Bazı Yaklaşımlar. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 2018; 22(2): 901 - 912. 10.19113/sdufbed.32804
Vancouver Kırbaş U,Karasahin M,DEMİR B,KOMUT M,ÜNAL E Bitümlü Sıcak Karışım Üstyapılarda Görülen Yüzey Bozulmaları ile Düzgünsüzlük Arasındaki İlişkilerin Modellenmesinde Bazı Yaklaşımlar. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 2018; 22(2): 901 - 912. 10.19113/sdufbed.32804
IEEE Kırbaş U,Karasahin M,DEMİR B,KOMUT M,ÜNAL E "Bitümlü Sıcak Karışım Üstyapılarda Görülen Yüzey Bozulmaları ile Düzgünsüzlük Arasındaki İlişkilerin Modellenmesinde Bazı Yaklaşımlar." Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 22, ss.901 - 912, 2018. 10.19113/sdufbed.32804
ISNAD Kırbaş, Ufuk vd. "Bitümlü Sıcak Karışım Üstyapılarda Görülen Yüzey Bozulmaları ile Düzgünsüzlük Arasındaki İlişkilerin Modellenmesinde Bazı Yaklaşımlar". Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 22/2 (2018), 901-912. https://doi.org/10.19113/sdufbed.32804