Roads and Bridges - Drogi i Mosty
21, 1, 2022, 81-97

Neural networks in diagnostics of concrete airfield pavements

Małgorzata Linek Mail
Kielce University of Technology, Faculty of Civil Engineering and Architecture, 7 Tysiąclecia Państwa Polskiego Av., 25-314 Kielce
Piotr Nita Mail
Air Force Institute of Technology, Airport Department, 6 Księcia Bolesława St., 01-494 Warszawa
Published: 2022-03-31

Abstract

Concrete airfield pavement maintenance encompasses many complex problems, which are difficult to identify using traditional diagnostic methods. Artificial neural networks may prove useful in understanding and solving of such problems. The article presents the nature of neural networks and the possible fields of their application in analysis of processes occurring in airfield surface layers and base layers during service. The presented concepts include the use of neural networks in repair prediction, identification of causes of the observed phenomena and diagnostic predictions for future maintenance and service. The aim of the work is to apply artificial neural networks to modeling of maintenance processes, including prediction of pavement evenness. A neural network model was prepared for assessment of pavement evenness based on data obtained from real pavement sections. Research methodology and the obtained field results were described. The structure of the neural network was designed and verified. Conclusions were formulated regarding suitability of neural modeling for pavement evenness prediction. The proposed methodology may complement the methods currently used in pavement diagnostics.

Keywords


airfield pavements, artificial neural networks, concrete pavement diagnostics, concrete pavements, pavement evenness.

Full Text:

PDF PDF

References


Bałuch H., Bałuch M.: Sieci neuronowe jako narzędzie rozwiązywania problemów z zakresu dróg kolejowych. Problemy Kolejnictwa, 124, 1997, 35-62

Błażejowski K., Szustakowski J.: Neuronowa metoda interpretacji wyników badań grubości warstw nawierzchni z penetroradaru. Drogownictwo, 51, 9, 1996

McCulloch W.S., Pitts W.: A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics, 5, 1943, 115-133, DOI: 10.1007/BF02478259

Sand A., Saka M.P.: Prediction of ultimate shear strength of reinforced concrete deep beams using neural networks. Journal of Structural Enginering, 127, 7, 2001, DOI: 10.1061/(ASCE)0733-9445(2001)127:7(818)

Osowski S.: Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2006

Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 1993

Tadeusiewicz R., Gonciarz T., Borowik B., Leper B.: Odkrywanie sieci neuronowych przy użyciu programów C#. Polska Akademia Umiejętności, Kraków, 2007

Waszczyszyn Z., Ziemiański L.: Neural networks in mechanics of structures and materials - new results and prospects of applications. Computers and Structures, 79, 22-25, 2001, 2261-2276, DOI: 10.1016/S0045-7949(01)00083-9

Waszczyszyn Z.: Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w inżynierii lądowej. XLI Konferencja Naukowa KILiW PAN i KN PZITB, Krynica, 1995

Hoła J., Schabowicz K.: New technique of nondestructive assessment of concrete strength using artificial intelligence. NDT&E International, 38, 4, 2005, 251-259, DOI: 10.1016/j.ndteint.2004.08.002

Bayrak M.B., Ceylan H.: Neural Network-Based Approach for Analysis of Rigid Pavement Systems Using Deflection Data. Transportation Research Record, 2068, 1, 2008, 61-70, DOI: 10.3141/2068-07

Alsugair A.M., Al-Qudrah A.A.: Artificial Neural Network Approach for Pavement Maintenance. Journal of Computing in Civil Engineering, 12, 4, 1998, 249-255, DOI: 10.1061/(ASCE)0887-3801(1998)12:4(249)

Sundin S., Braban-Ledoux C.: Artificial Intelligence- Based Decision Support Technologies in Pavement Management. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 16, 2, 2001, 143-157, DOI: 10.1111/0885-9507.00220

Lin J.D., Yau J.T., Hsiao L.H.: Correlation analysis between international roughness index (IRI) and pavement distress by neural network. 82nd Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington, DC, USA, 2003, https://www.researchgate.net/publication/228848218_Correlation_analysis_between_international_roughness_index_IRI_and_pavement_distress_by_neural_network (30.01.2022)

Abdelrahim A.M., George K.P.: Artificial neural network for enhancing selection of pavement maintenance strategy. Transport Research Record, 1699, 1, 2000, 16-22, DOI: 10.3141/1699-03,

Domitrović J., Dragovan H., Rukavina T., Dimter S.: Application of an Artificial Neural Network in Pavement Management System, Tehnički vjesnik - Technical Gazette, 25, Suppl. 2, 2018, 466-473, DOI: 10.17559/TV-20150608121810

Linek M.: Neural Model of Projecting Compressive Strength of Cement Concrete Intended for Airfield Pavements. XV International Conference on Durability of Building Materials and Components, Barcelona, 2020

Linek M.: Neural model of projecting flexural strength of cement concrete intended for airfield pavements. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 664, 2019, 012013, DOI: 10.1088/1757-899X/664/1/012013

Glinicki M.A.: Inżynieria betonowych nawierzchni drogowych. PWN, Warszawa, 2019

Glinicki M.A.: Materiałowe aspekty równości nawierzchni betonowej. Drogownictwo, 75, 4, 2020, 99-108

Nita P.: Budowa i utrzymanie nawierzchni lotniskowych. WKiŁ, Warszawa, 2008

Szpinek S.: Badania równości nawierzchni lotniskowych. Drogownictwo, 79, 6, 2014, 183-191

Szydło A.: Nawierzchnie drogowe z betonu cementowego. Polski Cement, Kraków, 2004

Wesołowski M., Pietruszewski P., Poświata A., Kowalska D.: Ocena równości nawierzchni lotniskowych w aspekcie obowiązujących dokumentów normatywnych. Przegląd Komunikacyjny, 12, 2018, 24-29

Dziennik Urzędowy Urzędu Lotnictwa Cywilnego, poz. 41, z dnia 2 lipca 2021 r. w sprawie ogłoszenia tekstu Załącznika 14, tomu I do Konwencji o międzynarodowym lotnictwie cywilnym

PN-EN 13036-5:2020 Cechy powierzchniowe nawierzchni drogowych i lotniskowych. Metody badań. Określenie wskaźników nierówności podłużnej

NO-17-A502:2015 Nawierzchnie lotniskowe – Badanie równości


Neural networks in diagnostics of concrete airfield pavements

  
Linek, Małgorzata; Nita, Piotr. Neural networks in diagnostics of concrete airfield pavements. Roads and Bridges - Drogi i Mosty, [S.l.], v. 21, n. 1, p. 81-97, mar. 2022. ISSN 2449-769X. Available at: <>. Date accessed: 22 May. 2022. doi:http://dx.doi.org/10.7409/rabdim.022.005.