Prediction of induced stresses within soil mass using artificial neural network
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 14، العدد 4 (31 ديسمبر/كانون الأول 2008)، ص ص. 3179-3197، 19ص.
الناشر
تاريخ النشر
2008-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
19
التخصصات الرئيسية
علوم الأرض و المياه و البيئة
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
- الذكاء الاصطناعي
- أساليب المحاكاة
- الميكانيكا
- فيزياء التربة
- ميكانيكا التربة
- معالجة البيانات
- الآلات المنطقية
- الشبكات العصبية(الحاسبات الإلكترونية)
- هندسة الإلكترونيات الحيوية
الملخص AR
في هذا البحث، تم تطبيق استخدام الشبكات العصبية في محاولة لتخمين قيمة الاجهادات في التربة لأعماق و إزاحات مختلفة تحت موقع تسليط الحمل على سطح التربة.
تم ايجاد موديل باستخدام الشبكات العصبية و تطبيقه على حالتين من حالات تسليط الاجهادات وهما الحمل النقطي، و الاجهاد المنتظم على شكل مستطيل.
تم اختبار هاتين الحالتين من بين عدة حالات تحميل للتربة كنموذج لبيان إمكانية الشبكات العصبية في ايجاد حلول مناسبة.
الحالة الأولى تحتاج إلى مدخل واحد للحصول على نتيجة واحدة، والحالة الثانية تحتاج إلى مدخلين اثنين للحصول على نتيجة واحدة فقط.
أسفرت النتائج عن إمكانية استخدام الشبكات العصبية كأداة للحصول على قيم تقريبية للدوال بشكل دقيق مع سهولة الاستخدام و ذلك باختيار خوارزمية التعليم المناسبة، عدد الطبقات المناسب، و عدد الخلايا العصبية المناسب لمعالجة المشكلة.
ان استخدام الشبكات العصبية في أعمال الهندسة المدنية بشكل عام يعتبر أداة فعالة و مؤثرة لمعالجة بعض المشاكل و التطبيقات التي لا يمكن حلها بالطرق التقليدية إلا بصعوبة.
الملخص EN
In this paper, an Artificial Neural Network (ANN) is applied to predict the soil stress within a soil mass for a variety of depths and displacements under applied loading.
The neural network model is created and applied for two cases, point load, and Uniform rectangular load.
Theses two cases were selected among many other cases of loading as a representation of the capabilities of ANN in finding proper solutions.
The first case needs one input to get one output, where in the second case we need two inputs, to get one output only.
Results revealed that function approximation using neural network can be applied easily and can give accurate results by choosing the appropriate learning algorithm, number of layers, and number of neurons to solve the problem.
ANN model can provide reasonable accuracy for civil engineering problems, and a more effective tool for engineering applications.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zaynal, Abd al-Karim Ismat. 2008. Prediction of induced stresses within soil mass using artificial neural network. Journal of Engineering،Vol. 14, no. 4, pp.3179-3197.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-332490
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zaynal, Abd al-Karim Ismat. Prediction of induced stresses within soil mass using artificial neural network. Journal of Engineering Vol. 14, no. 4 (Dec. 2008), pp.3179-3197.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-332490
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zaynal, Abd al-Karim Ismat. Prediction of induced stresses within soil mass using artificial neural network. Journal of Engineering. 2008. Vol. 14, no. 4, pp.3179-3197.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-332490
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendices : p. 3192-3197
رقم السجل
BIM-332490
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
منصة "معرفة" للكتاب العربي الجامعي الرقمي 
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
