Methode zur Klassifizierung von Tragfähigkeitsmessergebnissen des Falling Weight Deflectometers bei Asphaltbefestigungen:
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Karlsruhe
KIT Scientific Publ.
2011
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| Schriftenreihe: | Veröffentlichungen des Institutes für Straßen- und Eisenbahnwesen
59 |
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INHALTSVERZEICHNIS
1 EINLEITUNG 9
1.1 VERANLASSUNG 9
1.2 ZIELSETZUNG 12
1.3 VORGEHENSWEISE UND GLIEDERUNG DER ARBEIT 13
2 GRUNDLAGEN 15
2.1 BEGRIFFSDEFINITIONEN 15
2.2 TRAGFAEHIGKEITSBEEINFLUSSENDE FAKTOREN 17
2.3 MESSUNG DER TRAGFAEHIGKEIT MIT DEM FALLING WEIGHT DEFLECTOMETER (FWD)
30 2.4 AUSWERTUNG UND BEWERTUNG DER TRAGFAEHIGKEIT 32
2.5 MODELLIERUNG VON STRASSENKONSTRUKTIONEN 35
3 DATENGRUNDLAGE, -VERARBEITUNG UND -AUSWERTUNG 39
3.1 ANGABEN ZUR DATENBASIS 39
3.2 VERWALTUNG UND VERARBEITUNG DER STRECKENINFORMATIONEN UND DATEN 40
3.3 ANGEWENDETE STATISTIK 41
3.4 DAS MONTE-CARLO-VERFAHREN 43
3.5 PRINZIP VON KUENSTLICHEN NEURONALEN NETZEN 44
4 ANALYSE VON TRAGFAEHIGKEITSMESSDATEN 49
4.1 FESTLEGUNGEN ZUR RUECKRECHNUNG DER MODELLGROESSEN 49
4.2 ANALYSE DES DATENKOLLEKTIVS HINSICHTLICH DER SCHICHTSTEIFIGKEITEN 49
4.3 ANALYSE DES TEMPERATUREINFLUSSES 53
5 GENERIERUNG UND KLASSIFIZIERUNG THEORETISCHER DEFLEXIONSMULDEN 59 5.1
ABLAUF DER GENERIERUNG VON DEFLEXIONSMULDEN UND ERGEBNISSE 59
5.2 KLASSENBILDUNG 66
5.3 ERGEBNISSE DER KLASSIFIZIERUNG 69
5.4 BESCHREIBUNG DER KLASSEN 73
6 KLASSIERUNG MIT KUENSTLICHEN NEURONALEN NETZEN 77
6.1 VORBEREITUNG UND TRAINING EINES KUENSTLICHEN NEURONALEN NETZES 78 6.2
UEBERPRUEFUNG DES KUENSTLICHEN NEURONALEN NETZES 78
6.3 ANWENDUNGSBEISPIEL 80
7 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 87
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN HTTP://D-NB.INFO/101059222X
DIGITALISIERT DURCH
IMAGE 2
8 INHALTSVERZEICHNIS
7.1 ZUSAMMENFASSUNG 87
7.2 AUSBLICK 91
I LITERATURVERZEICHNIS 93
II ABBILDUNGSVERZEICHNIS 105
III TABELLENVERZEICHNIS 109
A ABKUERZUNGEN UND BEGRIFFE 113
B MESSSYSTEM UND-KONFIGURATION 121
C ANGABEN ZU DEN UNTERSUCHUNGSSTRECKEN 123
C.1 A 8 - PFORZHEIM (101) 124
C.2 A 8 - ESSLINGEN (104) 129
C.3 A 81 - HEGAU (123) 132
C.4 K 5369 - BOTTENAU (141) 135
D VERGLEICHSWERTE FUER DIE RUECKGERECHNETEN MODELLGROESSEN 139
E AUFLISTUNG STATISTISCHER BASISKENNGROESSEN 143
F ANGABEN ZUM TRAINING UND ZUR VALIDIERUNG EINES KNN 151
G AUFLISTUNG VON BEANSPRUCHUNGSGROESSEN 153 |
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