Zastosowanie algorytmu genetycznego w procesie identyfikacji parametrów modeli reologicznych

• Autorzy: Rutczyńska-Wdowiak K. , Zbiciak A.

Warianty tytułu

EN

Application of genetic algorithm in the process of identification of rheological model parameters

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule omówiono zagadnienie identyfikacji parametrów liniowych struktur reologicznych modelujących zachowanie się próbek MMA. W procesie identyfikacji wykorzystano algorytm genetyczny. Analizie poddano dwie struktury lepkosprężyste: klasyczny model Burgersa i model Hueta-Sayegha opisywany pochodną ułamkowego rzędu. Podano podstawy teoretyczne interpretacji badań doświadczalnych cyklicznego odkształcania próbek MMA. Opisano wybrane problemy implementacji algorytmu genetycznego. Otrzymane wyniki identyfikacji świadczą o poprawności działania algorytmu i potwierdzają przydatność tej techniki w zagadnieniach identyfikacji parametrów struktur reologicznych.

EN

The paper discusses the identification problem for parameters of linear rheological models representing the behaviour of asphalt-aggregate mixtures. Genetic algorithm technique is used for this purpose. Two viscoelastic models are considered: the classical Burgers model and the Huet-Sayegh model described by fractional derivatives. Theoretical basis of interpretation of experimental cyclic deformation of asphalt-aggregate samples is given. Selected problems of implementation of the genetic algorithm are discussed. The results of identification put the evidence of the correctness of the algorithm and confirm the usefulness of this technique in the identification process of rheological model parameters.

Słowa kluczowe

PL

algorytm genetyczny; struktury reologiczne; materiał inżynierski; modelowanie fenomenologiczne; model Burgersa; model Hueta-Sayegha; mieszanki mineralno-asfaltowe (MMA)

EN

genetic algorithm; rheological structure; material engineering; phenomenological modeling; Burgers model; Huet-Sayegh model; hot mix asphalt (HMA)

• Wydawca: Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM". sp. z o.o.
• Czasopismo: Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
• Rocznik: 2016
• Tom: R. 17, nr 12
• Strony: 1658--1661
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., tab., pełen tekst na CD

Twórcy

autor

Rutczyńska-Wdowiak K.

• Politechnika Świętokrzyska, Wydział Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki

autor

Zbiciak A.

• Politechnika Warszawska, Wydział Inżynierii Lądowej

Bibliografia

• 1. Bland D. R., The Theory of Linear Viscoelasticity, Pergamon Press, Oxford 1960.
• 2. Gorzalczany M. B., Rudzinski F., Accuracy vs. Interpretability of Fuzzy Rule-Based Classifiers: An Evolutionary Approach, "Lecture Notes in Computer Science" (2012), no. 7269, pp. 222-230.
• 3. Gorzalczany M. B., Rudzinski F., Genetic Fuzzy Rule-Based Modeling of Dynamic Systems Using Time Series, "Lecture Notes in Computer Science" (2012), no. 7269, pp. 231-238.
• 4. Grzesikiewicz W., Wakulicz A., Zbiciak A., Determination of energetic hysteretic loop using rheological model. Logistyka 6/2009.
• 5. Grzesikiewicz W., Wakulicz A., Zbiciak A., Non-linear problems of fractional calculus in modeling of mechanical systems. International Journal of Mechanical Sciences, 70, pp. 90-98, 2013.
• 6. Grzesikiewicz W., Zbiciak A., Zastosowanie pochodnej ułamkowego rzędu do modelowania mieszanek mineralno-asfaltowych. Pomiary Automatyka Kontrola, 9/2011, s. 1048-1051.
• 7. Kim Y.R., Modeling of Asphalt Concrete. ASCE Press, McGraw-Hill, New York 2009.
• 8. Michalewicz Zb., The Emperor is Naked: Evolutionary Algorithms for Real-World Applications, "ACM Ubiquity" (2012), pp. 1 - 13.
• 9. Michalewicz Zb., Schmidt M., Michalewicz M., Chiriac C., Case Study: An Intelligent Decision-Support System, "IEEE, Intelligent Systems" (2005), Vol. 20, No. 4.
• 10. Michalewicz Zb., How to Solve It: Modern Heuristics, "Springer Verlag" (2000).
• 11. Podlubny I., Fractional Differential Equations. Mathematics in Science and Engineering Vol. 198, Academic Press, 1999.
• 12. Rutczyńska-Wdowiak K., Algorytmy genetyczne w problemach optymalizacji, "Technika Transportu Szynowego" (2015), nr 12/2015.
• 13. Rutczyńska-Wdowiak K., Analiza wpływu wskaźnika jakości na wyniki identyfikacji parametrycznej modelu matematycznego silnika indukcyjnego z zastosowaniem algorytmu genetyczne-go, "Przegląd Elektrotechniczny" (2016), tom R. 92 NR 4/2016, str. 202-204.
• 14. Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, "PWN" (2005).
• 15. Simon D., Evolutionary Optimization Algorithms, "Wiley & Sons" (2013).
• 16. Zbiciak A., Mathematical description of rheological properties of asphalt-aggregate mixes. Bulletin of the Polish Academy of Sciences: Technical Sciences 61 (1), pp. 65-72, 2013.
• 17. Zbiciak A., Brzeziński K., Michalczyk R., Constitutive models of pavement asphaltic layers based on mixture compositions. Journal of Civil Engineering and Management, DOI: 10.3846/13923730.2015.1128483.
• 18. Zbiciak A., Grzesikiewicz W., Characteristics of fractional rheological models of asphalt-aggregate mixtures. Logistyka 6/2011, pp. 4119-4124.
• 19. Zbiciak A., Grzesikiewicz W., Wakulicz A., One-dimensional rheological models of asphalt-aggregate mixtures. Logistyka 6/2010, pp. 3825-3832.
• 20. Zbiciak A., Michalczyk R., Characterization of the complex moduli for asphalt-aggregate mixtures at various temperatures. Procedia Engineering 91 (2014), 118-123.