Tekerlek-yol etkileşimine dayalı PVDF sensörleriyle uluslararası düzgünsüzlük indeksinin belirlenmesi
Determination of international roughness index with PVDF sensors based on tire-road interaction
Yazar: MEHMET RİZELİOĞLU
Danışman: PROF. DR. TURAN ARSLAN
Bursa Uludağ Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Ulaştırma Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Ulaşım = Transportation
Dizin: Araç modeli = Vehicle model ; Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Sensörler = Sensors ; Ölçüm yöntemleri = Measurement methods

Özet:
Bu tez çalışmasında, yol kaplamasının konfor göstergelerinden biri olan Uluslararası Düzgünsüzlük İndeksi (IRI) ilk kez tekerlek-yol etkileşimine dayalı yeni bir yöntem ile tespit edilmeye çalışılmıştır. Bunun için test aracı olarak bir dağ bisikleti seçilmiştir. Bu bisikletin ön tekerleğine 6 adet poliviniliden florür (PVDF) tabanlı piezoelektrik sensörler yerleştirilmiştir. PVDF sensörlerinin verileri ve GPS ile elde edilen konumlar eş zamanlı olarak test aracının üzerinde tasarlanan veri toplama sisteminde (VTS) kaydedilmiştir. Bursa Uludağ Üniversitesi yerleşkesinde bulunan 660 m uzunluğundaki bölünmüş yolun her iki yöndeki (gidiş-geliş toplam 1320m) düzgünsüzlük bilgisi, referans IRI verisi olarak değerlendirilen lazer profilometre cihazı ile ölçülmüştür. Yeni oluşturulan test aracı ile aynı yol farklı zamanlarda 13 kez test edilmiştir. Elde edilen sensör verileri ile test yolunun IRI değerini tahmin etmek için Destek Vektör Regresyon (DVR) algoritması kullanılmıştır. Bu sensör verilerinden 1320 m uzunluğundaki test yolunun her 10m, 30m, 60m ve 100m'lik bölümlerinde 32 özellik veri seti çıkarılmış ve bu özellik veri setleri DVR algoritmasında girdi verisi olarak kullanılmıştır. Hazırlanan öznitelik alt kümesinin %85'i eğitim verisi ve %15'i de test verisi olacak şekilde algoritmanın performansı test edilmiştir.  Aynı zamanda VTS içinde bulunan 3 eksenli bir ivmeölçer ile çeyrek araç modeli gibi geleneksel yöntemler kulanılarak test yolunun IRI değerleri aynı yol üzerinde tahmin edilmeye çalışılmıştır. Böylece geleneksel yöntem ile yeni yöntemin performansı karşılaştırımıştır. Her iki yöntemin performansı, ortalama mutlak yüzdesel hata (MAPE), ortalama mutlak hata (MAE), ortalama karesel hata (MSE), ortalama karesel hatanın karekökü (RMSE) metrikleri ile değerlendirilmiştir. Buna göre, geleneksel yöntem için test yolunun 10m, 30m, 60m ve 100m'lik bölümlerinde en iyi MAPE sonuçları 23.79, 17.58, 17.13 ve 12.65 olarak bulunmuştur. Aynı yol aralıklarında yeni yönteme göre ölçülen MAPE değerleri ise sırasıyla 18.08, 13.64, 10.73 ve 5.34 olarak bulunmuştur. Bu sonuçlar, önerilen yöntemin yolların düzgünsülüğünü belirlemede tatmin edici sonuçlar verdiğini ortaya koymuştur. Böylece bu çalışma, karayollarının IRI değerlerinin belirlenmesinde geleneksel yöntem ve araçlara nispeten karayolu yetkililerine daha ucuz, kolay ve alternatif bir yöntem sunmaktadır.

Abstract:
In this thesis, the International Roughness Index (IRI), one of the comfort indicators of road pavement, is tried to be determined for the first time with a new method based on tire-road interaction. For this, a mountain bike is chosen as the test vehicle. Six polyvinylidene fluoride (PVDF) based piezoelectric sensors are mounted in the front wheel of this bike. The data of the PVDF sensors and the positions obtained by GPS are simultaneously recorded in the data acquisition system (VTS) designed on the test vehicle. The roughness information of the 660 m long dual carriageway in Bursa Uludağ University campus in both directions (1320 m) is measured with a laser profilometer device as the reference international roughness index (IRI) data.  With the newly constructed test tool, the same road is tested 13 times at different times. Support Vector Regression (DVR) algorithm is used to estimate the IRI value of the test road with the obtained sensor data. With these sensor data, 32 feature data sets are extracted from each 10m, 30m, 60m, and 100m sections of the 1320 m long test road, and these feature datasets are used as input data in the DVR algorithm.The algorithm's performance is tested, with the prepared feature subset %85 as training data and 15% as test data. At the same time, the IRI values of the test road are tried to be estimated on the same road by using traditional methods such as a quarter vehicle model with a 3-axis accelerometer in the VTS. Thus, the performance of the traditional method and the new method are compared. The performance of both methods is evaluated with mean absolute percentile error (MAPE), mean absolute error (MAE), mean square error (MSE), and root mean square error (RMSE) metrics. According to this, For the traditional method, the best MAPE results are found to be 23.79, 17.58, 17.13, and 12.65 at the 10m, 30m, 60m, and 100m sections of the test road. The MAPE values measured according to the new method at the same road intervals are found to be 18.08, 13.64, 10.73, and 5.34, respectively. These results revealed that the proposed method gives satisfactory results in determining the roughness of the roads. Thus, this study offers a cheaper, easier, and alternative method to road authorities in determining the IRI values of highways compared to traditional methods and tools.