Amplitude-frequency characteristics of transitions as an indicator of structural condition of lloyd media (example of highways)

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Elastic half-space models are widely used in geophysics and road science. In road science, these models are most often used to study the stress-strain state of pavements, which are artificially created layered media on the surface of the soil and geological massif, the main task of which is to distribute and transfer the load from a moving vehicle and ensure the comfort and safety of the user, as well as the durability of the road. Taking into account the common properties of road pavement and geological environment, methods close to geophysical methods are becoming more and more widespread when assessing the condition of road pavements. In the article the method of harmonic analysis is applied, which is realised to calculate the main characteristics of the response of layered media to test shock loading. Calculations of the amplitude-frequency characteristic of displacements at the point of shock loading were performed, and the change of its shape depending on the elastic moduli of the half-space layers was analysed. It was found that a decrease in the elastic modulus of intermediate layers forms a pronounced ‘plateau’ in the low-frequency frequency response of displacements. Decrease in the elastic modulus of the upper layer of the medium leads to an increase in the amplitude of displacements as the frequency increases.

An increase in the elastic modulus of the underlying half-space leads to the appearance of an inflection point localized in the region of 500 rad/s, separating the amplitude-frequency response of displacements into two sections. The obtained results can be used in the development of nondestructive testing methods for layered media, oriented on the registration and analysis of the displacement amplitude-frequency response.

作者简介

Artem Tiraturyan

Don State Technical University

Email: tiraturjan@list.ru
ORCID iD: 0000-0001-5912-1235
https://donstu.ru/employees/tiraturyan-artem-nikolaevich?ysclid=m7q15n0b61752290583
俄罗斯联邦, 344000 Rostov-on-Don, Gagarin Square, 1

Alexander Lyapin

Don State Technical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: lyapin.rnd@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5809-8504
俄罗斯联邦, 344000 Rostov-on-Don, Gagarin Square, 1

参考

  1. Vatulyan A.O. Coefficient inverse problems of mechanics. Moscow: OOO Publishing Company «Physico-Mathematical Literature», 2019. 272 p. ISBN 978-5-9221-1826-2.
  2. Vatulyan A. O., Plotnikov D. K. Inverse coefficient problems in mechanics // Vestnik of Perm National Research Polytechnic University. Mechanics. 2019. No. 3. P. 37—47.
  3. Kabanikhin S.I. Inverse and incorrect problems / 4th edition, revised and supplemented. Novosibirsk: Publishing house of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, 2018. 508 p.
  4. Bakushinsky A.B., Leonov A.S. Modelling of the solution of the acoustic inverse scattering problem for a three-dimensional non-stationary medium // Acoustic Journal. 2024. V. 70. No. 1. P. 92—103. doi: 10.31857/S032079191924010113
  5. Babushkina N.E., Lyapin A.A. Application of neural networks in the inverse coefficient problem for layered media / Intellectual information technologies and mathematical modelling: Proceedings of the International Scientific Conference, Divnomorskoye settlement, Krasnodar Territory, 26—29 August 2022. Edited by V.V. Dolgov. Rostov-on-Don: Don State Technical University, 2022. С. 132—135.
  6. Tiraturyan A.N. Backcalculation of Elastic Moduli for Layered Media Based on Dynamic Deformation Analysis (Example of Highways) // Defectoscopiya. 2024. No 8. P. 52—61. doi: 10.31857/S0130308224080059
  7. Tiraturyan A.N., Lyapin A.A., Uglova E.V. Improvement of the nondestructive method for determining the mechanical characteristics of the elements of multilayer structures on the example of road pavements // Bulletin of Perm National Research Polytechnic University. Mechanics. 2023. No. 1. P. 56—65. doi: 10.15593/perm.mech/2023.1.06
  8. Qiao M., Wang X., Hou R. Case Study: Validation of the Spectral-Analysis-of-Surface-Waves Method for Concrete Pavement Condition Evaluation // Applied Sciences. 2023. V. 13. No. 20. P. 11410.
  9. Ghani N.A. Classification of rigid pavement at airport taxiway using shear wave velocity and elastic modulus derived from spectral analysis of surface waves (SASW) method //Journal of Failure Analysis and Prevention. 2022. V. 22. No. 1. P. 333—345.
  10. Gucunski N., Maher A. Evaluation of seismic pavement analyzer for pavement condition monitoring. 2002. No. FHWA-NJ-2002-012.
  11. Ranyal E., Sadhu A., Jain K. Road condition monitoring using smart sensing and artificial intelligence: A review // Sensors. 2022. V. 22. No. 8. P. 3044.
  12. Sun Q. Verification and analysis of the pavement system transfer function based on falling weight deflectometer testing // Journal of Nondestructive Evaluation. 2024. V. 43. No. 4. P. 110.
  13. Nakhaei M., Timm D.H. A new methodology to improve backcalculation of flexible pavements with stabilized foundations // Construction and Building Materials. 2023. V. 368. P. 130405.
  14. Coletti K., Romeo R.C., Davis R.B. Bayesian backcalculation of pavement properties using parallel transitional Markov chain Monte Carlo / Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 2024.
  15. Fu G., Cao D., Ong G. P., Wang J., Sha D. A viscoelastic wave propagation approach for dynamic backcalculation of layer properties of asphalt pavements under an impact load // Computers and Geotechnics. 2024. V. 176. P. 106752.
  16. McBride S., Burdisso R., Sandu C. Modeling vibration-induced tire-pavement interaction noise in the mid-frequency range // Tire Science and Technology. 2021. V. 49. No. 2. P. 146—169.
  17. Yang S., Alhasan A., Zhang Y., Ceylan H., Kim S. Pavement curling and warping analysis using wavelet techniques // International Journal of Pavement Engineering. 2021. V. 22. No. 14. P. 1833—1848.
  18. Shi Y., Liu H., Wang G. Modeling of asphalt mixture-screed interaction: A nonlinear dynamic vibration model for improving paving density // Construction and Building Materials. 2021. V. 311. P. 125296.
  19. Ye Z., Wei Y., Yang B., Wang, L. Performance testing of micro-electromechanical acceleration sensors for pavement vibration monitoring // Micromachines. 2023. V. 14. No. 1. P. 153.
  20. Lyapin A., Glushko S. Multilayer medium behavior simulation in the presence of delamination defects // E3S Web of Conferences. EDP Sciences. 2023. V. 458. P. 10005.
  21. Razin A.V., Sobisevich A.L. Geoacoustics of layered media. 2012.
  22. Infrastructure operation and maintenance: website. URL: Infrastructure operation and maintenance — Sweco Denmark (accessed 24.03.2025).
  23. Babeshko V.A., Glushkov E.V., Zinchenko J.V. Dynamics of inhomogeneous linear-elastic media. M.: Nauka, 1989. 344 p.
  24. Lyapin A., Beskopylny A., Meskhi B. Structural monitoring of underground structures in multi-layer media by dynamic methods // Sensors. 2020. V. 20 (18). P. 1—19.
  25. Vorovich I.I., Babeshko V.A. Dynamic mixed problems of elasticity theory for non-classical regions. Moscow: Nauka, 1989. 320 p.
  26. Boev S.I., Seleznev M.G. About one approach in nonstationary problems of elasticity theory // Izv. SKNTs VSh. Natural sciences. Nauki. 1989. No. 2. P.76—81.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».