مهندسی زیر ساخت های حمل و نقل

مهندسی زیر ساخت های حمل و نقل

بهینه سازی زمان بازدیدهای میدانی در روسازی های آسفالتی با استفاده از شاخص ناهمواری با در نظر گرفتن مباحث هزینه ای

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکترا، گروه مهندسی عمران، دانشگاه پیام نور، تهران
2 استادیار، گروه مهندسی عمران، دانشگاه پیام نور، تهران
چکیده
باتوجه به هزینه‌های گزافی که سالانه جهت ترمیم و بهسازی روسازی‌های آسفالتی پرداخت می‌شود و همچنین باتوجه به گسترش روزافزون استفاده از الگوریتم‌های ابتکاری و فرا ابتکاری، هدف اصلی این مقاله تعیین مناسب‌ترین زمان برای برداشت‌های میدانی در مدیریت روسازی با بکارگیری الگوریتم‌ ژنتیک خواهد بود تا ضمن جلوگیری از هزینه‌های بیشتر، برنامه‌ریزی بهتری جهت نگهداری و تعمیر روسازی داشته باشیم تا همواره جاده‌ها سطح خدمت قابل قبولی داشته باشند؛ منتها باید شاخص‌های مؤثر بر هزینه‌های مختلف نیز مشخص شده و همگام با تعیین بهترین زمان انجام بازرسی، این هزینه‌ها نیز بهینه‌سازی شوند. به این منظور باتوجه به عوامل مؤثر بر زمان بهینه بازدیدهای میدانی و به کمک الگوریتم ژنتیک، برنامه موردنیاز در نرم‌افزار متلب پیاده شده و برای نمونه‌های مختلف از استان خوزستان تست شد که نتایج آن بسیار چشمگیر و منطقی می‌باشد. باتوجه به نتایج بدست آمده، مشاهده می‌شود که می‌توان با بهره‌گیری از این روش و تعیین مناسب‌ترین زمان برداشت میدانی یک مسیر، از صرف هزینه‌های گزاف و جبران‌ناپذیر جلوگیری کرد؛ به کمک این روش و با داشتن اطلاعات اولیه مسیر، می‌توان بهترین زمان برداشت میدانی را تعیین کرده تا بتوان از خرابی بیش از حد مسیر و در نتیجه هزینه‌های زیاد جلوگیری کرده و ضمن حفظ سطح سرویس‌دهی مسیر در حالت موردنظر، رضایت استفاده‌کنندگان را نیز جلب کرد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Optimizing the time of field visits in asphalt pavements by using the roughness index, considering the cost issues

نویسندگان English

Jalal Ayoubinejad 1
Ali AkbariMotlagh 2
1 Ph.D. Candidate, Department of Civil Engineering, Payame Noor University, Tehran, I. R. Iran.
2 Assistant Professor, Department of Civil Engineering, Payame Noor University, Tehran, I. R. Iran.
چکیده English

Considering the exorbitant costs that are paid annually for the repair and improvement of asphalt pavements and also considering the increasing use of heuristic and meta-heuristic algorithms, the main goal of this article is to determine the most appropriate time for field surveys in pavement management by using the genetics algorithm to prevent more expenses and have better planning for pavement maintenance and repair so that the roads always have an acceptable level of service. However, the indexes affecting different costs should also be determined and these costs should be optimized at the same time as determining the best time to conduct the inspection. For this purpose, according to the factors affecting the optimal time of field surveys and with the help of genetic algorithm, the required program was implemented in MATLAB software and tested for different samples from Khuzestan province that the results of which are very impressive and reasonable. According to the obtained results, it can be seen that by using this method and determining the most appropriate time for field survey of a road, it is possible to avoid excessive and irreparable expenses; With the help of this method and having the basic information of the road, it is possible to determine the best time for field survey in order to prevent excessive damage to the road as well as high costs, and while maintaining the service level of the rosd in the desired state, the satisfaction of the users also attracted

کلیدواژه‌ها English

Asphalt pavement
field visit
IRI
Cost
genetic algorithm
 ابطحی، س. م. 1389. "آسفالت­های سرد حفاظتی". انتشارات جهاد دانشگاهی واحد دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان.
رحیمی، ک. و زنگانه ­رنجبر، پ. 1389. "ارائه مدلی جهت اولویت­بندی تعمیر و بهسازی روسازی­های آسفالتی". همایش ملی یافته­های نوین در مهندسی عمران، دانشگاه آزاد اسلامی واحد نجف آباد، ص. 3-5.
شورمیج، ا. 1391. "ارزیابی شرایط روسازی بر هزینه­های عملیاتی وسایل نقلیه با استفاده از HDM-4 در شبکه راه­های استان خوزستان". پایان­نامه کارشناسی ارشد، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران.
فخری، م. 1386. "حدود شاخص بین­المللی ناهمواری برای راه­های ایران". انتشارات پژوهشکده حمل­ونقل، تهران.
فخری، م.، آلاله، م. و ادریسی، ع. 1395. "ارائه مدل بهینه تعمیر و نگهداری روسازی با در نظر گرفتن هزینه کاربران برای ایران". نشریه مهندسی حمل­ونقل، 7(3): 523-540.
قلی­پور ا. ح.، معهود، م.، حجت­پناه، ش. و محسنی، م. 1397. "ارزیابی استفاده از راهکار سامانه مدیریت روسازی آسفالت در کاهش هزینه و بهبود کیفیت، مدیریت تعمیر و نگهداری معابر شهر تهران (مطالعه موردی: بزرگراه شهید همت)". پنجمین کنفرانس دستاوردهای اخیر در مهندسی ­عمران، معماری ­و شهرسازی، مؤسسه آموزش عالی نیکان، تهران.
مرکز آمار ایران. 1400. "استان خوزستان- فصل اول: سرزمین و آب­وهوا". وزارت کشور، تهران.
Al-Mansour, A., Wayne Lee, W. K. and Al-Qaili, A. H. 2022. Prediction of pavement maintenance performance using an expert system”. Appl. Sci. J., 12: 4802. https://doi.org/10.3390/app12104802
Almassy, K.., Pusztai, G., Gaspar, L. and Logo, J. 2019. Optimization methods of the pavement managemnet system of Budapest. J. Civ. Eng. Manag., 25(8): 798-804.
Domitrovic, J., Dragovan, H., Rukavina, T. and Dimter, S. 2018. Application of an artificial neural network in pavement management system. Tech. Gaz., 25(S2): 466-473.
Moghaddasnejad, F., Maskani, R., Rasouli, A. and Imaninasab, R. 2012. Prediction of pavement condition and maintenance and rehabilitation action using artificial neural network and expert system”. 13th International Conference on Transport and Traffic Engineering, Tehran.
Pantuso, A., Loprencipe, G., Bonin, G. and Burkhanbaiuly Teltayev, B. 2019. “Analysis of pavement condition survey data for effective implementation of a network level pavement management program for Kazakhstan”. Sustain. J., 11(3): 901. doi: 10.3390/su11030901
Sandamal, K., Shashprabha, S., Muttil, N. and Rathnayake, U. 2023. Pavement roughness prediction using explainable and supervised machine learning technique for long-term performance”. Sustain. J., 15(12): 9617. https://doi.org/10.3390/su15129617
Salini, R., Xu, B. and Lenngren, C. A. 2015. Application of artificial intelligence for optimization in pavement management. Int. J. Eng. Tech. Innov., 5(3): 189-197.
Woo, S. and Yeo, H. 2016. Optimization of pavement inspection schedule with traffic demand prediction. Proc.- Soc. Behav. Sci., 218: 95-103.
Wu, Z. and Abadie, C. 2018. “Laboratory and field evaluation of asphalt pavement surface friction resistance”. Front. Struct. Civ. Eng., 12: 372-381.
Yehia, A. 2020. “Understanding uncertainty: A reinforcement learning approach for project-level pavement management systems”. PhD Dissertation, University of British Columbia, Vancouver, Canada.

  • تاریخ دریافت 15 مهر 1402
  • تاریخ بازنگری 20 آبان 1402
  • تاریخ پذیرش 30 آبان 1402
  • تاریخ انتشار 01 آذر 1402