التحليل الانشائي لنظم الرصف باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية والخوارزمات الجينية

"إن استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية فى الهندسة المدنية قد حقق طفرة فى العقد الماضى ودخل فى عديد من الأبحاث الحديثة، مما يعكس مدى فعالية هذه التقنية.  ومازال تطبيق الشبكات العصبية الاصطناعية فى هندسة الطرق وبصفة خاصة فى التصميم الإنشائى وتحليل أداء الرصف قيد الدراسة وفي حاجة إلي مجهود علمي وعملي أكبر في هذا المجال.

هدف البحث:

         إن الهدف الرئيسي من هذا البحث هو إعداد خلايا عصبية اصطناعية مدربة للتنبؤ بأداء نظم الرصف المختلفة. وفي مستهل الرسالة تم مراجعة الأبحاث والرسائل العلمية التي استخدم فيها الخلايا العصبية الاصطناعية بصفة أساسية في إعداد النماذج الرياضية.

تم تقديم وصف مختصر للخلايا العصبية الاصطناعية من ناحية المفهوم، الأنواع الشائعة منها، النماذج الرياضية، التطبيقات، والخطوط المشتركة بينها وهذا البحث فضلا عن إمكانية الاستفادة منها في مجال الطرق . ثم ينتقل البحث بعد ذلك إلي الخوارزمات الجينية بشيء من التفصيل كوسيلة لتحسين أداءا لخلايا العصبية الاصطناعية وذلك عن طريق التحكم في مستوي التعلم للوقوف علي أفضل إعدادات لعملية التدريب.

وقد تم في سياق هذه الرسالة البدء بدراسة الرصف الصلب عن طريق إعداد برنامج متوافق مع نظام تشغيل النوافذ (Pavement Structural Analysis PSA) لتمهيد الطريق لإنتاج قاعدة بيانات غنية وصلت إلي حوالي000ر65 سجل من حالات تصميمية مختلفة للرصف الصلب. وقد اعتمد البحث علي جداول ومنحنيات طريقة مؤسسة الأسمنت البورتلاندي (Portland Cement Association PCA) بعد تحويلها جميعا لمعادلات رياضية. وقد تم اختبار أربعة أنواع رئيسية من ا لخلايا العصبية الاصطناعية لتدريبها علي قاعدة البيانات. ولكل نوع تم استخدام ستة اعدادات مختلفة من ناحية عدد العناصر الحاسبة والطبقات المخبأه.  وقد تفوقت الخلايا العصبية الاصطناعية المتنقلة (Modular Neural Networks MNN) علي باقي الأنواع وبالتبعية تم استخدامها كنموذج أولي في تحليل الرصف المرن. وبعد ذلك تم تحسين أدائها باستخدام الخوارزمات الجينية لضبط اعدادات التدريب.    وقد تم إلحاق الخلية العصـــــبية                                      أ                                                          الاصطناعية المدربة كمكتبة وصل ديناميكية (Dynamic Link Library DLL) في برنامج PSA. وقد تم إجراء تحليل احصائي للأخطاء المتولدة من الفارق بين مخرجات الخلية العصبية الاصطناعية والمتوقع. وقد وجد أن اداء الخلايا العصبية الاصطناعية يمكن الاعتماد عليه بموثوقية تفوق طرق تحليل الانحدارالتقليدية. وبعد الالحاق ببرنامج PSA فان البرنامج أصبح يمثل وسيلة سريعة ودقيقة تجنب المصمم استخدام الجداول والمنحنيات المعقدة لطريقة (PCA).

تم إلقاء مزيد من الضوء علي اعداد الخلية العصبية الاصطناعية الخاصة بالرصف المرن كنتيجة لكونه النوع الشائع في مصر من ناحية إعداد وتدريب الخلية العصبية الاصطناعية و تفاصيل شرح طريقة اعداد قاعدة البيانات للرصف المرن في متن الرسالة. وبصفة عامة فالمطلوب اعداد خلية عصبية اصطناعية قادرة علي التنبؤ بعمق التخدد الكلي لطبقات الرصف المرن ، النسبة المئوية لشروخ الكلال و النسبة المئوية للتشوهات الناتجة من التشكل المفرط لتربة التأسيس كثلاث مقاييس رئيسية تؤثر في اداء الرصف المرن. ولتحقيق ذلك تم تدريب الخلية العصبية الاصطناعية بحوالي 000ر45 سجل تغطي نطاق عريض من المتغيرات الممكنة في نظام الرصف المرن كالتالي:

1.    التغير في درجات الحرارة الشهرية لمناطق جغرافية مختلفة في مصر،

2.    معـــــدلات الأمطــــــــــــار،

3.    تكــرار الأحمـال المروريــة،

4.    تــدرج الخلطـــة الأسـفـلتيـه،

5.    أسـماك طبقـات الرصـــــف،

6.    قوة تحمل الطبقات الغير مرتبطة (unbound materials)،

7.    قوة تحمل ا لتربة التأسيسية،

8.    نسبة البيتومين المستخدمة في الخلطة الأسفلتية و

9.    عمــــــــر الطريـــــــــــــق.

وقد تم إعداد خليـة عصـــبية اصــطناعية قادرة علي التنبـؤ بعيوب الرصف السابقة.  وكما تـم  في الرصف الصــــلب ، فقد تم اجراء تحليـل احصـائي للنتائـــــج اتي تم الحصـــول عليـــــها من الخليـة العصـــبية الاصطـناعيـة.   و تم إلحاق الخليـــة المدربــة في برنامـــــــــجPSA                                        ب                                 كمكتبة وصل ديناميكية DLL وقد تم تزويد الأخير بعرض بياني للمخرجات فضلا عن التنبـــؤ بمقاييس الأداء المعروفة مثل معيار الخشـــونة الدولي (IRI) ومعيار خدمـــة الرصــف (PSI) فضلا عن تفاصيل المدخلات والمخرجات التي يمكن إلحاقها في تقرير المصمم. أيضا تم إعداد دليــــل لاستخدام الخلية المدربة من خلال PSA وتشتمل ملاحــــــــق البحث علي الشـــــفـــرة الكودية للبرنامج، عينة من مخرجات نمطية ومقتطفات من قاعدة البيانات التي تم استخدامها في التدريب."