Esnek üstyapıların performans değerlendirmesi için, genel olarak tahribatsız deney metotları tercih edilmektedir. Tahribatsız deney metotları içerisinde en çok tercih edilen, Düşen Ağırlık Deflektometresi (FWD) yöntemidir. Bu yöntem ile, yol üzerindeki çok sayıda yerde, uygulanan yük sebebi ile meydana gelen zamana bağlı defleksiyon değerleri kaydedilir. Uygulamada, FWD deneyi ile elde edilen defleksiyon değerleri ve geri-hesaplama programları kullanılarak, üstyapı tabakalarına ait mekanik özellikler hesaplanır. Fakat, bu programlar, parametre tanımlama algoritmaları kullanmakta ve bu da zaman kaybına neden olmaktadır. Bu çalışmada, FWD testinden elde edilen defleksiyonları kullanarak, esnek üstyapı tabakalarındaki mekanik özellikleri yapay sinir ağları ile geri-hesaplayan bir model geliştirilmiştir. Sonuçlar, modelin hassasiyetinin son derece yüksek olduğunu ve gerçek-zamanlı geri-hesaplama yapılabilmeye olanak sağladığını göstermiştir.

Anahtar Kelimeler: Düşen Ağırlık Deflektometresi, geri-hesaplama, yapay sinir ağları