Fatigue life prediction of asphalt concrete using neural networks
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21110%2F25%3A00383052" target="_blank" >RIV/68407700:21110/25:00383052 - isvavai.cz</a>
Result on the web
<a href="https://doi.org/10.64720/SO.2025.07.JV01" target="_blank" >https://doi.org/10.64720/SO.2025.07.JV01</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.64720/SO.2025.07.JV01" target="_blank" >10.64720/SO.2025.07.JV01</a>
Alternative languages
Result language
čeština
Original language name
Predikce únavové životnosti asfaltového betonu pomocí neuronových sítí
Original language description
Životnost asfaltového betonu (AC) je výrazně ovlivněna jeho odolností vůči únavě. Tradiční metody hodnocení únavové životnosti jsou časově náročné a vyžadují značné množství zdrojů, přičemž dosavadní aplikace umělých neuronových sítí (ANN) neuváděly detailní popis svých architektur, ani nevyužívaly rozsáhlé datové soubory. Naše studie využívá ANN k predikci únavové životnosti AC, přičemž se zaměřuje na úroveň přetvoření, obsah pojiva, mezerovitost a pracuje s datovým souborem o 245 zkušebních tělesech. Pro zvýšení predikční schopnosti ANN jsme optimalizovali hyperparametry a jako ztrátovou funkci použili střední kvadratickou logaritmickou chybu. Naše výsledky ukazují zlepšenou přesnost predikce únavové životnosti, přičemž zvláštní význam byl přisuzován obsahu pojiva. Tento přístup posouvá možnosti a transparentnost aplikace ANN při predikci únavové životnosti AC.
Czech name
Predikce únavové životnosti asfaltového betonu pomocí neuronových sítí
Czech description
Životnost asfaltového betonu (AC) je výrazně ovlivněna jeho odolností vůči únavě. Tradiční metody hodnocení únavové životnosti jsou časově náročné a vyžadují značné množství zdrojů, přičemž dosavadní aplikace umělých neuronových sítí (ANN) neuváděly detailní popis svých architektur, ani nevyužívaly rozsáhlé datové soubory. Naše studie využívá ANN k predikci únavové životnosti AC, přičemž se zaměřuje na úroveň přetvoření, obsah pojiva, mezerovitost a pracuje s datovým souborem o 245 zkušebních tělesech. Pro zvýšení predikční schopnosti ANN jsme optimalizovali hyperparametry a jako ztrátovou funkci použili střední kvadratickou logaritmickou chybu. Naše výsledky ukazují zlepšenou přesnost predikce únavové životnosti, přičemž zvláštní význam byl přisuzován obsahu pojiva. Tento přístup posouvá možnosti a transparentnost aplikace ANN při predikci únavové životnosti AC.
Classification
Type
J<sub>ost</sub> - Miscellaneous article in a specialist periodical
CEP classification
—
OECD FORD branch
20101 - Civil engineering
Result continuities
Project
<a href="/en/project/GF22-04047K" target="_blank" >GF22-04047K: Advanced approaches for determination and understanding of asphalt mix fatigue behaviour</a><br>
Continuities
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Others
Publication year
2025
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Name of the periodical
Silniční obzor
ISSN
0322-7154
e-ISSN
—
Volume of the periodical
86
Issue of the periodical within the volume
2
Country of publishing house
CZ - CZECH REPUBLIC
Number of pages
8
Pages from-to
20-27
UT code for WoS article
—
EID of the result in the Scopus database
—