|
1.平成7年度においては、ニューラルネットワークシステムによって、アスファルト舗装のパフォーマンスモデルを構築した。寒冷地としての東北地方ならびに温暖地としての九州地方の国道における舗装のパフォーマンスデータを収集し、これらのデータによってニューラルネットワークモデルを作成した。
2.本研究におけるニューラルネットワークモデルは、大型車交通量、TA(アスファルト舗装構造指数)、表層材料としている。さらに地域区分をも含めた5ユニットモデルを検討したが、データの制約から完成しなかった。
3.本研究において、寒冷地並びに温暖地でのアスファルト舗装のパフォーマンスモデルを完成したことになるが、両者は必ずしも整合性が良好とはいえず、汎用性に問題があるようである。そこで、本研究ではさらに、より汎用性の高いニューラルネットワークモデルの構築を検討した。
4.米国の舗装設計指針(AASHTO GUIDE)の設計式をパフォーマンスのベースモデルとして用い、これのニューラルネットワーク化を行った。次に東北地方の一部地域のデータで学習をおこなうことによって、その地域の舗装に汎用的に使用できるニューラルネットワークパフォーマンスモデルを構築した。
5.本研究において、このニューラルネットワークモデルを適用した、プロジェクトレベル舗装管理システムを構築することであったが、さらにネットワークレベル舗装管理システムの構築に拡張し、総予算制約にファジ-理論を導入する予定である。
|
