فایل ورد کامل ترجمه مقاله توسعه مدلهای پیش بینی بازده در پوشش سطحی ۲۸ صفحه در word

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 فایل ورد کامل ترجمه مقاله توسعه مدلهای پیش بینی بازده در پوشش سطحی ۲۸ صفحه در word دارای ۲۸ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

لطفا نگران مطالب داخل فایل نباشید، مطالب داخل صفحات بسیار عالی و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

فایل ورد فایل ورد کامل ترجمه مقاله توسعه مدلهای پیش بینی بازده در پوشش سطحی ۲۸ صفحه در word  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل ترجمه مقاله توسعه مدلهای پیش بینی بازده در پوشش سطحی ۲۸ صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل ترجمه مقاله توسعه مدلهای پیش بینی بازده در پوشش سطحی ۲۸ صفحه در word :

دانلود ترجمه مقاله توسعه مدلهای پیش بینی بازده در پوشش سطحی
ترجمه در قالب فایل Word و قابل ویرایش میباشد
سال انتشار:۲۰۰۶
تعداد صفحه ترجمه:۱۹
تعداد صفحه فایل انگلیسی:۶

موضوع انگلیسی :Development of Performance Prediction Models in Flexible Pavement Using
Regression Analysis Method
موضوع فارسی:دانلود مقاله توسعه مدلهای پیش بینی بازده در پوشش سطحی
چکیده انگلیسی:The capability to forecast future pavement condition has been questions of common interest for the economic reason for pavement
management systems and the need to develop an intelligent prioritization schedule became ever more important for the sake of
efficiency. If the pavement performance prediction model can be developed based on the past pavement performance data, the
remaining service lives for pavements can be forecasted. It would help to optimize the scheduling of the rehabilitation activities and
to determine the funding level required to achieve a predetermined level of performance. However, the results of the previous
attempts to develop general pavement condition forecasting models have not been satisfied reliable because of the difficulties of
collection pavement performance data, complexity of the pavement construction situation and different properties of pavement
materials. The Georgia Department of Transportation(GDOT) has used the Pavement Condition Evaluation System(PACES) to
evaluate the pavement conditions for the entire highway system in Georgia annually for the past 15 years. In this paper, the asphalt
pavement performance prediction models for the state highways and the interstate highways have been developed applying simple
and multiple regression analysis methods using the PACES data and PACES rating. The multiple linear regression model is effective
to forecast pavement performance when ratings with various AADT. If this pavement performance prediction model using multiple
linear regression analysis is implemented into the Pavement Management System, it could play an important role in the decision
making process for the asphalt pavement management system
چکیده فارسی:

قابلیت پیش بینی آینده موقیت روکش سطحی سوالات مربوط به موضوع های اقتصادی رایج در سیستم های مدیریت پوشش سطحی (آسفالت) و نیاز به توسعه زمان بندی دارای اولویت هوشمندی است که مبدل به موضوع مهمی در بهره وری شده است. اگر مدل پیش بینی بازده را بتوان بر اساس داده های پیشین پوشش سطحی تهیه کرد، خدمات باقیمانده در پوشش سطحی را می توان پیش بینی کرد.

این می تواند به بهینه سازی زمان بندی فعالیت های اصلاحی و تعیین سطح تابع لازم برای رسیدن به سطح از پیش تعیین شده اجرایی کمک کند. هرچندکه نتایج تلاشهای پیشین برای توسعه موقعیت پوشش سطحی و مدلهای پیش بینی وضعیت تا کنون به اندازه کافی قابل اعتماد نبوده اند زیرا در جمع آوری داده های مربوط به بازده پوشش سطحی مشکلاتی وجود دارند و موقعیت ساخت این پوشش پیچیده است و پوشش های سطحی و مواد آنها ویژگی های مختلفی دارند. واحد حمل و نقل جورجیا (GDOT) از سیستم ارزیابی موقعیت پوشش سطحی (PACES) برای ارزیابی مدلهای پیش بینی بازده در بزرگراه های ایالتی یا استانی و بزرگ راه های دیگری با استفاده از تحلیل های متعدد برگشتی و رتبه بندی های داده های PACES و داده های آنها استفاده کرده است.