Application of artificial neural networks to predict soil recompression index and recompression ratio
المؤلفون المشاركون
al-Bayati, Ahmad Falih
al-Tai, Abbas Jawad
المصدر
العدد
المجلد 9، العدد 4 (31 أكتوبر/تشرين الأول 2018)، ص ص. 246-257، 12ص.
الناشر
تاريخ النشر
2018-10-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Overconsolidated soils are widely encountered in practice where settlement calculations are crucial.
The recompression index (Cr) and the recompression ratio (Cr) are considered as one of the most important parameters used in settlement calculations.
To achieve this purpose, expensive and time-consuming laboratory tests are usually conducted using undisturbed specimens to obtain the values of these parameters.
Various equations derived from regression analysis were proposed to predict consolidation parameters from the physical properties of a soil.
In this paper, however, an artificial neural network model (ANN) is proposed to predict Cr and Cr using natural water content, initial void ratio, total unit weight and effective overburden pressure.
The proposed ANN model achieved good agreement with the results of one hundred seventy-nine standard one-dimensional consolidation tests collected from previous geotechnical investigations in Baghdad.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Tai, Abbas Jawad& al-Bayati, Ahmad Falih. 2018. Application of artificial neural networks to predict soil recompression index and recompression ratio. Kufa Journal of Engineering،Vol. 9, no. 4, pp.246-257.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-901806
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Tai, Abbas Jawad& al-Bayati, Ahmad Falih. Application of artificial neural networks to predict soil recompression index and recompression ratio. Kufa Journal of Engineering Vol. 9, no. 4 (Oct. 2018), pp.246-257.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-901806
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Tai, Abbas Jawad& al-Bayati, Ahmad Falih. Application of artificial neural networks to predict soil recompression index and recompression ratio. Kufa Journal of Engineering. 2018. Vol. 9, no. 4, pp.246-257.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-901806
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 254-257
رقم السجل
BIM-901806
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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