Estimation of Specific Gravity with Penetration and Penetration Index Parameters by Artificial Neural Network

Sercan Serin, Şebnem Karahançer, Ekinhan Erişkin, Nihat Morova, Mehmet Saltan, Serdal Terzi

2017

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.21533/pen.v5.i2.1985
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Specific Gravity of the bitumen changes according to the ambienttemperature. Different specific gravity values can be calculated at differenttemperature. Estimating models like Artificial Neural Network – ANN couldbe very useful to obtain the specific gravity value uniform. Specific gravityvalues obtained from Long-Term Pavement Performance – LTPP wereestimated with artificial neural networks. Penetration and Penetration Index ofbinder were used for estimating the specific gravity of the bitumen. As aresult, ANN get 84% of R2 between obtained and estimated values.