Analysis of emergency braking performance with particular consideration of temperature effects on brakes

During vehicle deceleration due to braking there is friction between the lining surface and the brake drum or disc. In this process the kinetic energy of vehicle is turned into thermal energy that raises temperature of the components. The heating of the brake system in the course of braking is a great problem, because besides damaging the system, it may also affect the wheel and tire, which can cause accidents. In search of the best configuration that considers the true conditions of use, without passing the safety limits, models and formulations are presented with respect to the brake system, considering different braking conditions and kinds of brakes. Some modeling was analyzed using well-known methods. The flat plate model considering energy conservation was applied to a bus, using for this a computer program. The vehicle is simulated to undergo an emergency braking, considering the change of temperature on the lining-drum. The results include deceleration, braking efficiency, wheel resistance, normal reaction on the tires and the coefficient of adhesion. Some of the results were compared with dynamometer tests made by FRAS-LE and others were compared with track tests made by Mercedes-Benz. The convergence between the results and the tests is sufficient to validate the mathematical model. The computer program makes it possible to simulate the brake system performance in the vehicle. It assists the designer during the development phase and reduces track tests.

Conceptualizing and measuring human anxiety on the Internet

Since the 1990’s, the Internet has played a central role in our daily lives. The Internet is an integral part of our personal, business, family, research, entertainment, academic and social life. However, there are social implications in using the Internet that are dependent on categories such as gender, age, ethnicity and cultural attributes. This social aspect can play a detrimental role in the expression of human anxiety on the Internet. An anxiety is a complex phenomenon that requires further elaboration. Thus, the aim of this thesis is to investigate human anxiety, or specifically, whether Internet anxiety can be conceptualized and measured. This thesis utilizes literature, qualitative and quantitative research methodologies, and a triangulation validation approach to conceptualize and measure the Internet anxiety phenomenon. In particular, the aim is to explore anxiety levels of Internet participants to develop and validate an Internet anxiety scale based on earlier research on Internet anxiety. The results of the dissertation present a two phase study. In Phase I, a smaller set of studies were conducted with a limited sample size. In Phase II, the research topic was investigated using 385 participants. Based on a number of studies or experiments, the state-of-the-art discovered in this thesis is creation, design, and validation of two scales, the Self-Assessment Scale (SAS) and a Modified Internet Anxiety Scale (MIAS) for measuring users’ anxieties on the Internet. The result of this dissertation is a conceptualization and measurement of various types of Internet anxiety and measurement of affective feelings of users on the Internet. As a proof-of-concept of measuring Internet anxiety, this thesis describes the author’s implementation of three sets of tools: MyAnxiety, introducing Internet anxieties types; Intelligentia, for collecting Internet anxieties types; and MyIAControl tool, implemented as a browser plug-in, for measuring affective feelings of users on the Internet. Conclusions drawn from the results show that these empirically validated scales and tools might be useful for researchers and practitioners in understanding and measuring the Internet anxiety phenomenon further.

AOD 2.0: A category based submission add-on for DSpace 4.0

Presentation at Open Repositories 2014, Helsinki, Finland, June 9-13, 2014

ReShare and ReCollect: EPrints data repository solutions developed at the UK Data Archive

Presentation at Open Repositories 2014, Helsinki, Finland, June 9-13, 2014

Pelillistetyn viestintäjärjestelmän profiilin yhdistäminen sosiaaliseen mediaan

Pelillistetyissä järjestelmissä saavutetut pisteet ja muut saavutukset näkyvät yleensä vain kyseisessä palvelussa. Edward Decin ja Richard Ryanin teorian mukaan on tärkeää, että käyttäjä pystyy jakamaan saavutetun maineensa ystävilleen. Viestintäjärjestelmän suosiota, vertaisviestintää ja pelillistämistä pyrittiin parantamaan mahdollistamalla sen profiilin jakaminen sosiaalisessa mediassa käyttäjän ystäville, jotka eivät ole rekisteröityneet kyseiseen viestintäjärjestelmään. Tätä varten toteutettiin liitännäinen, joka mahdollistaa profiilin jakamisen Facebookissa yhdellä klikkauksella. Toteutetun liitännäisen avulla käyttäjä voi jakaa profiilinsa Facebookissa, jonka lisäksi se on helppokäyttöinen ja muokattavissa pääkäyttäjän toimesta. Suurimmaksi ongelmaksi liitännäisen kehityksessä osoittautui Facebookin vielä kehityksessä olevat kirjastot, jota käytetään yhteyden muodostamiseen. Liitännäisen julkaisu vaatisi laajempaa testausta sen yleisen toiminnallisuuden ja käytettävyyden suhteen.

Thermal modelling of commercial lithium-ion batteries

The accelerating adoption of electrical technologies in vehicles over the recent years has led to an increase in the research on electrochemical energy storage systems, which are among the key elements in these technologies. The application of electrochemical energy storage systems for instance in hybrid electrical vehicles (HEVs) or hybrid mobile working machines allows tolerating high power peaks, leading to an opportunity to downsize the internal combustion engine and reduce fuel consumption, and therefore, CO2 and other emissions. Further, the application of electrochemical energy storage systems provides an option of kinetic and potential energy recuperation. Presently, the lithium-ion (Li-ion) battery is considered the most suitable electrochemical energy storage type in HEVs and hybrid mobile working machines. However, the intensive operating cycle produces high heat losses in the Li-ion battery, which increase its operating temperature. The Li-ion battery operation at high temperatures accelerates the ageing of the battery, and in the worst case, may lead to a thermal runaway and fire. Therefore, an appropriate Li-ion battery cooling system should be provided for the temperature control in applications such as HEVs and mobile working machines. In this doctoral dissertation, methods are presented to set up a thermal model of a single Li-ion cell and a more complex battery module, which can be used if full information about the battery chemistry is not available. In addition, a non-destructive method is developed for the cell thermal characterization, which allows to measure the thermal parameters at different states of charge and in different points of cell surface. The proposed models and the cell thermal characterization method have been verified by experimental measurements. The minimization of high thermal non-uniformity, which was detected in the pouch cell during its operation with a high C-rate current, was analysed by applying a simplified pouch cell 3D thermal model. In the analysis, heat pipes were incorporated into the pouch cell cooling system, and an optimization algorithm was generated for the estimation of the optimalplacement of heat pipes in the pouch cell cooling system. An analysis of the application of heat pipes to the pouch cell cooling system shows that heat pipes significantly decrease the temperature non-uniformity on the cell surface, and therefore, heat pipes were recommended for the enhancement of the pouch cell cooling system.

Evaluation of Machine Learning Classifiers for Mobile Network Intrusion Detection Systems

Mobile malwares are increasing with the growing number of Mobile users. Mobile malwares can perform several operations which lead to cybersecurity threats such as, stealing financial or personal information, installing malicious applications, sending premium SMS, creating backdoors, keylogging and crypto-ransomware attacks. Knowing the fact that there are many illegitimate Applications available on the App stores, most of the mobile users remain careless about the security of their Mobile devices and become the potential victim of these threats. Previous studies have shown that not every antivirus is capable of detecting all the threats; due to the fact that Mobile malwares use advance techniques to avoid detection. A Network-based IDS at the operator side will bring an extra layer of security to the subscribers and can detect many advanced threats by analyzing their traffic patterns. Machine Learning(ML) will provide the ability to these systems to detect unknown threats for which signatures are not yet known. This research is focused on the evaluation of Machine Learning classifiers in Network-based Intrusion detection systems for Mobile Networks. In this study, different techniques of Network-based intrusion detection with their advantages, disadvantages and state of the art in Hybrid solutions are discussed. Finally, a ML based NIDS is proposed which will work as a subsystem, to Network-based IDS deployed by Mobile Operators, that can help in detecting unknown threats and reducing false positives. In this research, several ML classifiers were implemented and evaluated. This study is focused on Android-based malwares, as Android is the most popular OS among users, hence most targeted by cyber criminals. Supervised ML algorithms based classifiers were built using the dataset which contained the labeled instances of relevant features. These features were extracted from the traffic generated by samples of several malware families and benign applications. These classifiers were able to detect malicious traffic patterns with the TPR upto 99.6% during Cross-validation test. Also, several experiments were conducted to detect unknown malware traffic and to detect false positives. These classifiers were able to detect unknown threats with the Accuracy of 97.5%. These classifiers could be integrated with current NIDS', which use signatures, statistical or knowledge-based techniques to detect malicious traffic. Technique to integrate the output from ML classifier with traditional NIDS is discussed and proposed for future work.

QUANTIFICATION AND EXTRACTION OF SURFACE FEATURES FROM DIGITAL TERRAIN MODELS

Digital Terrain Models (DTMs) are important in geology and geomorphology, since elevation data contains a lot of information pertaining to geomorphological processes that influence the topography. The first derivative of topography is attitude; the second is curvature. GIS tools were developed for derivation of strike, dip, curvature and curvature orientation from Digital Elevation Models (DEMs). A method for displaying both strike and dip simultaneously as colour-coded visualization (AVA) was implemented. A plug-in for calculating strike and dip via Least Squares Regression was created first using VB.NET. Further research produced a more computationally efficient solution, convolution filtering, which was implemented as Python scripts. These scripts were also used for calculation of curvature and curvature orientation. The application of these tools was demonstrated by performing morphometric studies on datasets from Earth and Mars. The tools show promise, however more work is needed to explore their full potential and possible uses.

Effects of quetiapine on anhedonia induced by withdrawal from chronic amphetamine administration

Contexte: L’anhédonie, un état caractérisé par une capacité réduite d’éprouver du plaisir. Des études cliniques récentes montrent qu’un médicament antipsychotique atypique, la quétiapine, est bénéfique pour le traitement de la toxicomanie qui est supposé d’atténuer les symptômes de sevrage associés à l’usage abusif des drogues psychotropes. Le but de la présente étude était d’étudier les effets de l'administration aiguë de quétiapine sur la récompense chez des animaux en état de sevrage après un traitement chronique avec l’amphétamine. Notre hypothese est que la quetiapine va diminuer l’anhedonie causer par le sevrage. Méthodes: Les expériences ont été effectuées avec des rats mâles de la souche Sprague-Dawley entraînés à produire une réponse opérante pour obtenir une courte stimulation électrique au niveau de l'hypothalamus latéral. Des mesures du seuil de récompense ont été déterminées chez différents groupes de rats avant et pendant quatre jours après le traitement avec des doses croissantes (1 à 10 mg/kg, ip toutes les 8 heures) de d-amphétamine sulfate, ou de son véhicule, au moyen de la méthode du déplacement de la courbe. L’effet de deux doses de quétiapine a été testé 24 h après le sevrage chez des animaux traités avec l’amphétamine ou le véhicule. Résultats: Les animaux traités avec l’amphétamine ont montré une augmentation de 25% du seuil de récompense 24 h après la dernière injection, un effet qui a diminué progressivement entre le jour 1 et le jour 4, mais qui est resté significativement plus élevé en comparaison de celui du groupe contrôle. La quétiapine administrée à 2 et 10 mg/kg pendant la phase de sevrage (à 24 h) a produit une augmentation respective de 10 % et 25 % du seuil de recompense; le meme augmentation du seuil a été observe chez les animaux traitées avec le véhicule. Un augmentation de 25 % du seuil de recompense a aussi été observés chez les animaux en état de sevrage à l'amphétamine. Un test avec une faible dose d’amphétamine (1 mg/kg) avant et après le sevrage a révélé une légère tolérance à l’effet amplificateur de cette drogue sur la récompense, un phénomène qui pourrait expliquer l’effet différent de la quétiapine chez les animaux traités avec le véhicule et ceux traités avec l’amphétamine. Conclusions: Ces résultats reproduisent ceux des études précédentes montrant que la quétiapine produit une légère atténuation de la récompense. Ils montrent également que le sevrage à l’amphétamine engendre un léger état d'anhédonie et que dans cet état, une dose élevée de quetiapine et non pas une dose faible accentue l’état émotionnel négatif. Ils suggèrent qu’un traitement à faibles doses de quétiapine des symptômes de sevrage chez le toxicomane devrait ni aggraver ni améliorer son état émotionnel.

L’asphyxie en médecine légale : une étude rétrospective de six ans sur les suffocations non-chimiques au Québec

La suffocation est une forme d’asphyxie dans laquelle l’oxygène ne peut atteindre le sang. Il existe divers types de suffocation dont la suffocation par confinement/ environnementale, les étouffements externe et interne, et les asphyxies traumatique/ positionnelle. La littérature scientifique sur la suffocation est relativement pauvre, étant principalement constituée de revues de cas et de quelques séries de cas limités à un contexte particulier de suffocation. Dans le contexte actuel d’une médecine basée sur les preuves, les ouvrages de médecine légale n’ont guère d’études pour appuyer leurs enseignements, tirés essentiellement de l’expérience personnelle de générations de médecins légistes. Le présent projet vise à palier ce manque de données sur la suffocation, un type de décès pourtant important en pratique médico-légale. Il s’agit d’une étude rétrospective de six ans portant sur tous les cas de suffocation non-chimique ayant été autopsiés au Laboratoire de sciences judiciaires et de médecine légale. À notre connaissance, cette étude est la première à établir le portrait systématique des morts par suffocation non-chimique en milieu médico-légal. Elle permet, entre autres, de confirmer les modes de décès usuels par catégorie de suffocation, le type de victime et les contextes courants. Généralement, les résultats concordent avec la littérature, appuyant ainsi le savoir commun des pathologistes sur la suffocation non-chimique. Toutefois, certaines dissimilitudes ont été notées quant aux modes de décès lors de l’étouffement externe. Par ailleurs, les questions reliées à la classification des asphyxies et aux définitions souvent contradictoires sont discutées. En un effort de normalisation, ce projet souligne les divergences retrouvées dans les classifications usuelles et tente d’en dégager les définitions courantes afin de proposer un modèle de classification unifié.

Simulation de radiographies à partir d'images tomodensitométriques pour l'enseignement de l'anatomie radiographique en médecine vétérinaire

L'un des principaux défis de l'interprétation radiographique réside dans la compréhension de l’anatomie radiographique, laquelle est intrinsèquement liée à la disposition tridimensionnelle des structures anatomiques et à l’impact du positionnement du tube radiogène vis-à-vis de ces structures lors de l'acquisition de l'image. Traditionnellement, des radiographies obtenues selon des projections standard sont employées pour enseigner l'anatomie radiographique en médecine vétérinaire. La tomodensitométrie − ou communément appelée CT (Computed Tomography) − partage plusieurs des caractéristiques de la radiographie en ce qui a trait à la génération des images. À l’aide d'un plug-in spécialement développé (ORS Visual ©), la matrice contenant les images CT est déformée pour reproduire les effets géométriques propres au positionnement du tube et du détecteur vis-à-vis du patient radiographié, tout particulièrement les effets de magnification et de distorsion. Afin d'évaluer le rendu des images simulées, différentes régions corporelles ont été imagées au CT chez deux chiens, un chat et un cheval, avant d'être radiographiées suivant des protocoles d'examens standards. Pour valider le potentiel éducatif des simulations, dix radiologistes certifiés ont comparé à l'aveugle neuf séries d'images radiographiques simulées aux séries radiographiques standard. Plusieurs critères ont été évalués, soient le grade de visualisation des marqueurs anatomiques, le réalisme et la qualité radiographique des images, le positionnement du patient et le potentiel éducatif de celles-ci pour différents niveaux de formation vétérinaire. Les résultats généraux indiquent que les images radiographiques simulées à partir de ce modèle sont suffisamment représentatives de la réalité pour être employées dans l’enseignement de l’anatomie radiographique en médecine vétérinaire.

Choix de portefeuille de grande taille et mesures de risque pour preneurs de décision pessimistes

Cette thèse de doctorat consiste en trois chapitres qui traitent des sujets de choix de portefeuilles de grande taille, et de mesure de risque. Le premier chapitre traite du problème d’erreur d’estimation dans les portefeuilles de grande taille, et utilise le cadre d'analyse moyenne-variance. Le second chapitre explore l'importance du risque de devise pour les portefeuilles d'actifs domestiques, et étudie les liens entre la stabilité des poids de portefeuille de grande taille et le risque de devise. Pour finir, sous l'hypothèse que le preneur de décision est pessimiste, le troisième chapitre dérive la prime de risque, une mesure du pessimisme, et propose une méthodologie pour estimer les mesures dérivées. Le premier chapitre améliore le choix optimal de portefeuille dans le cadre du principe moyenne-variance de Markowitz (1952). Ceci est motivé par les résultats très décevants obtenus, lorsque la moyenne et la variance sont remplacées par leurs estimations empiriques. Ce problème est amplifié lorsque le nombre d’actifs est grand et que la matrice de covariance empirique est singulière ou presque singulière. Dans ce chapitre, nous examinons quatre techniques de régularisation pour stabiliser l’inverse de la matrice de covariance: le ridge, spectral cut-off, Landweber-Fridman et LARS Lasso. Ces méthodes font chacune intervenir un paramètre d’ajustement, qui doit être sélectionné. La contribution principale de cette partie, est de dériver une méthode basée uniquement sur les données pour sélectionner le paramètre de régularisation de manière optimale, i.e. pour minimiser la perte espérée d’utilité. Précisément, un critère de validation croisée qui prend une même forme pour les quatre méthodes de régularisation est dérivé. Les règles régularisées obtenues sont alors comparées à la règle utilisant directement les données et à la stratégie naïve 1/N, selon leur perte espérée d’utilité et leur ratio de Sharpe. Ces performances sont mesurée dans l’échantillon (in-sample) et hors-échantillon (out-of-sample) en considérant différentes tailles d’échantillon et nombre d’actifs. Des simulations et de l’illustration empirique menées, il ressort principalement que la régularisation de la matrice de covariance améliore de manière significative la règle de Markowitz basée sur les données, et donne de meilleurs résultats que le portefeuille naïf, surtout dans les cas le problème d’erreur d’estimation est très sévère. Dans le second chapitre, nous investiguons dans quelle mesure, les portefeuilles optimaux et stables d'actifs domestiques, peuvent réduire ou éliminer le risque de devise. Pour cela nous utilisons des rendements mensuelles de 48 industries américaines, au cours de la période 1976-2008. Pour résoudre les problèmes d'instabilité inhérents aux portefeuilles de grandes tailles, nous adoptons la méthode de régularisation spectral cut-off. Ceci aboutit à une famille de portefeuilles optimaux et stables, en permettant aux investisseurs de choisir différents pourcentages des composantes principales (ou dégrées de stabilité). Nos tests empiriques sont basés sur un modèle International d'évaluation d'actifs financiers (IAPM). Dans ce modèle, le risque de devise est décomposé en deux facteurs représentant les devises des pays industrialisés d'une part, et celles des pays émergents d'autres part. Nos résultats indiquent que le risque de devise est primé et varie à travers le temps pour les portefeuilles stables de risque minimum. De plus ces stratégies conduisent à une réduction significative de l'exposition au risque de change, tandis que la contribution de la prime risque de change reste en moyenne inchangée. Les poids de portefeuille optimaux sont une alternative aux poids de capitalisation boursière. Par conséquent ce chapitre complète la littérature selon laquelle la prime de risque est importante au niveau de l'industrie et au niveau national dans la plupart des pays. Dans le dernier chapitre, nous dérivons une mesure de la prime de risque pour des préférences dépendent du rang et proposons une mesure du degré de pessimisme, étant donné une fonction de distorsion. Les mesures introduites généralisent la mesure de prime de risque dérivée dans le cadre de la théorie de l'utilité espérée, qui est fréquemment violée aussi bien dans des situations expérimentales que dans des situations réelles. Dans la grande famille des préférences considérées, une attention particulière est accordée à la CVaR (valeur à risque conditionnelle). Cette dernière mesure de risque est de plus en plus utilisée pour la construction de portefeuilles et est préconisée pour compléter la VaR (valeur à risque) utilisée depuis 1996 par le comité de Bâle. De plus, nous fournissons le cadre statistique nécessaire pour faire de l’inférence sur les mesures proposées. Pour finir, les propriétés des estimateurs proposés sont évaluées à travers une étude Monte-Carlo, et une illustration empirique en utilisant les rendements journaliers du marché boursier américain sur de la période 2000-2011.

Le poids de l’oiseau sur la vitre ; suivi de L’hétérogénéité graphique dans Blankets de Craig Thompson

Le mémoire original s'accompagnait en annexe du livre-objet Le poids de l'oiseau sur la vitre.

Inférence robuste à la présence des valeurs aberrantes dans les enquêtes

Cette thèse comporte trois articles dont un est publié et deux en préparation. Le sujet central de la thèse porte sur le traitement des valeurs aberrantes représentatives dans deux aspects importants des enquêtes que sont : l’estimation des petits domaines et l’imputation en présence de non-réponse partielle. En ce qui concerne les petits domaines, les estimateurs robustes dans le cadre des modèles au niveau des unités ont été étudiés. Sinha & Rao (2009) proposent une version robuste du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique pour la moyenne des petits domaines. Leur estimateur robuste est de type «plugin», et à la lumière des travaux de Chambers (1986), cet estimateur peut être biaisé dans certaines situations. Chambers et al. (2014) proposent un estimateur corrigé du biais. En outre, un estimateur de l’erreur quadratique moyenne a été associé à ces estimateurs ponctuels. Sinha & Rao (2009) proposent une procédure bootstrap paramétrique pour estimer l’erreur quadratique moyenne. Des méthodes analytiques sont proposées dans Chambers et al. (2014). Cependant, leur validité théorique n’a pas été établie et leurs performances empiriques ne sont pas pleinement satisfaisantes. Ici, nous examinons deux nouvelles approches pour obtenir une version robuste du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique : la première est fondée sur les travaux de Chambers (1986), et la deuxième est basée sur le concept de biais conditionnel comme mesure de l’influence d’une unité de la population. Ces deux classes d’estimateurs robustes des petits domaines incluent également un terme de correction pour le biais. Cependant, ils utilisent tous les deux l’information disponible dans tous les domaines contrairement à celui de Chambers et al. (2014) qui utilise uniquement l’information disponible dans le domaine d’intérêt. Dans certaines situations, un biais non négligeable est possible pour l’estimateur de Sinha & Rao (2009), alors que les estimateurs proposés exhibent un faible biais pour un choix approprié de la fonction d’influence et de la constante de robustesse. Les simulations Monte Carlo sont effectuées, et les comparaisons sont faites entre les estimateurs proposés et ceux de Sinha & Rao (2009) et de Chambers et al. (2014). Les résultats montrent que les estimateurs de Sinha & Rao (2009) et de Chambers et al. (2014) peuvent avoir un biais important, alors que les estimateurs proposés ont une meilleure performance en termes de biais et d’erreur quadratique moyenne. En outre, nous proposons une nouvelle procédure bootstrap pour l’estimation de l’erreur quadratique moyenne des estimateurs robustes des petits domaines. Contrairement aux procédures existantes, nous montrons formellement la validité asymptotique de la méthode bootstrap proposée. Par ailleurs, la méthode proposée est semi-paramétrique, c’est-à-dire, elle n’est pas assujettie à une hypothèse sur les distributions des erreurs ou des effets aléatoires. Ainsi, elle est particulièrement attrayante et plus largement applicable. Nous examinons les performances de notre procédure bootstrap avec les simulations Monte Carlo. Les résultats montrent que notre procédure performe bien et surtout performe mieux que tous les compétiteurs étudiés. Une application de la méthode proposée est illustrée en analysant les données réelles contenant des valeurs aberrantes de Battese, Harter & Fuller (1988). S’agissant de l’imputation en présence de non-réponse partielle, certaines formes d’imputation simple ont été étudiées. L’imputation par la régression déterministe entre les classes, qui inclut l’imputation par le ratio et l’imputation par la moyenne sont souvent utilisées dans les enquêtes. Ces méthodes d’imputation peuvent conduire à des estimateurs imputés biaisés si le modèle d’imputation ou le modèle de non-réponse n’est pas correctement spécifié. Des estimateurs doublement robustes ont été développés dans les années récentes. Ces estimateurs sont sans biais si l’un au moins des modèles d’imputation ou de non-réponse est bien spécifié. Cependant, en présence des valeurs aberrantes, les estimateurs imputés doublement robustes peuvent être très instables. En utilisant le concept de biais conditionnel, nous proposons une version robuste aux valeurs aberrantes de l’estimateur doublement robuste. Les résultats des études par simulations montrent que l’estimateur proposé performe bien pour un choix approprié de la constante de robustesse.

A study on the performance of flexible pavements on mature soil subgrades

The country has witnessed tremendous increase in the vehicle population and increased axle loading pattern during the last decade, leaving its road network overstressed and leading to premature failure. The type of deterioration present in the pavement should be considered for determining whether it has a functional or structural deficiency, so that appropriate overlay type and design can be developed. Structural failure arises from the conditions that adversely affect the load carrying capability of the pavement structure. Inadequate thickness, cracking, distortion and disintegration cause structural deficiency. Functional deficiency arises when the pavement does not provide a smooth riding surface and comfort to the user. This can be due to poor surface friction and texture, hydro planning and splash from wheel path, rutting and excess surface distortion such as potholes, corrugation, faulting, blow up, settlement, heaves etc. Functional condition determines the level of service provided by the facility to its users at a particular time and also the Vehicle Operating Costs (VOC), thus influencing the national economy. Prediction of the pavement deterioration is helpful to assess the remaining effective service life (RSL) of the pavement structure on the basis of reduction in performance levels, and apply various alternative designs and rehabilitation strategies with a long range funding requirement for pavement preservation. In addition, they can predict the impact of treatment on the condition of the sections. The infrastructure prediction models can thus be classified into four groups, namely primary response models, structural performance models, functional performance models and damage models. The factors affecting the deterioration of the roads are very complex in nature and vary from place to place. Hence there is need to have a thorough study of the deterioration mechanism under varied climatic zones and soil conditions before arriving at a definite strategy of road improvement. Realizing the need for a detailed study involving all types of roads in the state with varying traffic and soil conditions, the present study has been attempted. This study attempts to identify the parameters that affect the performance of roads and to develop performance models suitable to Kerala conditions. A critical review of the various factors that contribute to the pavement performance has been presented based on the data collected from selected road stretches and also from five corporations of Kerala. These roads represent the urban conditions as well as National Highways, State Highways and Major District Roads in the sub urban and rural conditions. This research work is a pursuit towards a study of the road condition of Kerala with respect to varying soil, traffic and climatic conditions, periodic performance evaluation of selected roads of representative types and development of distress prediction models for roads of Kerala. In order to achieve this aim, the study is focused into 2 parts. The first part deals with the study of the pavement condition and subgrade soil properties of urban roads distributed in 5 Corporations of Kerala; namely Thiruvananthapuram, Kollam, Kochi, Thrissur and Kozhikode. From selected 44 roads, 68 homogeneous sections were studied. The data collected on the functional and structural condition of the surface include pavement distress in terms of cracks, potholes, rutting, raveling and pothole patching. The structural strength of the pavement was measured as rebound deflection using Benkelman Beam deflection studies. In order to collect the details of the pavement layers and find out the subgrade soil properties, trial pits were dug and the in-situ field density was found using the Sand Replacement Method. Laboratory investigations were carried out to find out the subgrade soil properties, soil classification, Atterberg limits, Optimum Moisture Content, Field Moisture Content and 4 days soaked CBR. The relative compaction in the field was also determined. The traffic details were also collected by conducting traffic volume count survey and axle load survey. From the data thus collected, the strength of the pavement was calculated which is a function of the layer coefficient and thickness and is represented as Structural Number (SN). This was further related to the CBR value of the soil and the Modified Structural Number (MSN) was found out. The condition of the pavement was represented in terms of the Pavement Condition Index (PCI) which is a function of the distress of the surface at the time of the investigation and calculated in the present study using deduct value method developed by U S Army Corps of Engineers. The influence of subgrade soil type and pavement condition on the relationship between MSN and rebound deflection was studied using appropriate plots for predominant types of soil and for classified value of Pavement Condition Index. The relationship will be helpful for practicing engineers to design the overlay thickness required for the pavement, without conducting the BBD test. Regression analysis using SPSS was done with various trials to find out the best fit relationship between the rebound deflection and CBR, and other soil properties for Gravel, Sand, Silt & Clay fractions. The second part of the study deals with periodic performance evaluation of selected road stretches representing National Highway (NH), State Highway (SH) and Major District Road (MDR), located in different geographical conditions and with varying traffic. 8 road sections divided into 15 homogeneous sections were selected for the study and 6 sets of continuous periodic data were collected. The periodic data collected include the functional and structural condition in terms of distress (pothole, pothole patch, cracks, rutting and raveling), skid resistance using a portable skid resistance pendulum, surface unevenness using Bump Integrator, texture depth using sand patch method and rebound deflection using Benkelman Beam. Baseline data of the study stretches were collected as one time data. Pavement history was obtained as secondary data. Pavement drainage characteristics were collected in terms of camber or cross slope using camber board (slope meter) for the carriage way and shoulders, availability of longitudinal side drain, presence of valley, terrain condition, soil moisture content, water table data, High Flood Level, rainfall data, land use and cross slope of the adjoining land. These data were used for finding out the drainage condition of the study stretches. Traffic studies were conducted, including classified volume count and axle load studies. From the field data thus collected, the progression of each parameter was plotted for all the study roads; and validated for their accuracy. Structural Number (SN) and Modified Structural Number (MSN) were calculated for the study stretches. Progression of the deflection, distress, unevenness, skid resistance and macro texture of the study roads were evaluated. Since the deterioration of the pavement is a complex phenomena contributed by all the above factors, pavement deterioration models were developed as non linear regression models, using SPSS with the periodic data collected for all the above road stretches. General models were developed for cracking progression, raveling progression, pothole progression and roughness progression using SPSS. A model for construction quality was also developed. Calibration of HDM–4 pavement deterioration models for local conditions was done using the data for Cracking, Raveling, Pothole and Roughness. Validation was done using the data collected in 2013. The application of HDM-4 to compare different maintenance and rehabilitation options were studied considering the deterioration parameters like cracking, pothole and raveling. The alternatives considered for analysis were base alternative with crack sealing and patching, overlay with 40 mm BC using ordinary bitumen, overlay with 40 mm BC using Natural Rubber Modified Bitumen and an overlay of Ultra Thin White Topping. Economic analysis of these options was done considering the Life Cycle Cost (LCC). The average speed that can be obtained by applying these options were also compared. The results were in favour of Ultra Thin White Topping over flexible pavements. Hence, Design Charts were also plotted for estimation of maximum wheel load stresses for different slab thickness under different soil conditions. The design charts showed the maximum stress for a particular slab thickness and different soil conditions incorporating different k values. These charts can be handy for a design engineer. Fuzzy rule based models developed for site specific conditions were compared with regression models developed using SPSS. The Riding Comfort Index (RCI) was calculated and correlated with unevenness to develop a relationship. Relationships were developed between Skid Number and Macro Texture of the pavement. The effort made through this research work will be helpful to highway engineers in understanding the behaviour of flexible pavements in Kerala conditions and for arriving at suitable maintenance and rehabilitation strategies. Key Words: Flexible Pavements – Performance Evaluation – Urban Roads – NH – SH and other roads – Performance Models – Deflection – Riding Comfort Index – Skid Resistance – Texture Depth – Unevenness – Ultra Thin White Topping