Application of Genetic Algorithm for Inspection Process in the PMS by Optimal Surveyed Inspection Units
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 746
فایل این مقاله در 13 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:
TTC14_320
تاریخ نمایه سازی: 30 دی 1394
چکیده مقاله:
Pavement is an important infrastructure that requires to maintenance andrehabilitation (M&R) activities in the pavement management system (PMS).An important part of PMS is the pavement inspection process. This processconducts for determining the pavement condition index (PCI) and starts fromdividing a network to sections and continues to smaller units as inspectionunits. Surveying all of these is costly and time consuming for transportationagencies. So the strategies for selecting specific number of inspection units assurveyed inspection units are applied for acceptably accurate pavementcondition. In this paper develops genetic algorithm (GA) for determining thepavement condition with optimal number and place of surveyed inspectionunits. The GA with objective function of minimizing the total network error iscoded in an m-file of MATLAB software. To demonstrate the effect ofproposed GA for solving the present problem, a pavement network wasapplied as a case study that is located in district No.16 of Tehran municipality.The results illustrates that the methodology of this research can to present anautomated framework for the pavement inspection process and it helpsmanagers and inspectors for better decision making with minimum error andtime.
کلیدواژه ها:
Pavement management system ، Inspection process ، Pavement condition index ، Optimal Surveyed inspection units ، Genetic algorithm ، Maintenance and Rehabilitation
نویسندگان
Ashkan Allahyari Nik
M.Sc. Student, Department of Civil Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Fereidoon Moghadas Nejad
Associate Professor, Department of Civil and Environmental Engineering, Amirkabir 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 :