• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • الهندسة المدنية
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • الهندسة المدنية
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    PREDICTING ROAD ROUGHNESS PROFILE USING DYNAMIC VEHICLE ACCELERATIONS AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

    Thumbnail
    التاريخ
    2022
    المؤلف
    Douier, K.
    Hussein, M.F.M.
    Renno, J.
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    Road roughness can cause ride discomfort and contribute to the emission of ground-borne noise and vibration. A robust monitoring regime of road roughness is essential for the efficient maintenance of a country's road network. The International Organization for Standardization (ISO) presents an International Roughness Index (IRI) in Standard ISO 8606 to classify road roughness into eight different categories ranging from class A to class H. ISO 8606 summarizes the level of road roughness into a single number that could be used to describe the state of the road. The IRI can be measured using well-established techniques such as profilometers, profilographs, and automated road meters. However, these traditional techniques are time-consuming and/or not cost-effective. We propose using vehicle acceleration and artificial neural networks (ANNs) as an efficient and cost-effective alternative to the aforementioned techniques. We use a multi-degree of freedom model to simulate the dynamics of a vehicle traveling on a road with various road roughness classes. The road profile will be predicted using two methods. The first method uses an ANN which was trained using a library of inputs (dynamic vehicle accelerations) and outputs (road profiles), to predict the road profile. In the second method, we formulate the inverse problem in the frequency domain to obtain the road profile from the dynamic vehicle accelerations. The second method will serve as our benchmark solution. We compare the accuracy and computational efficiency of both methods and demonstrate that the trained ANN has a noticeable advantage over the inverse problem in the frequency domain.
    DOI/handle
    http://hdl.handle.net/10576/55705
    المجموعات
    • الهندسة المدنية [‎871‎ items ]
    • الهندسة الميكانيكية والصناعية [‎1504‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video