Artificial neural networks analysis of treatment process of gypseous soi
Other Title(s)
التحليل بالشبكات العصبية الاصطناعية لعملية معالجة الترب الجبسية
Parallel Title
التحليل بالشبكات العصبية الاصطناعية لعملية معالجة الترب الجبسية
Joint Authors
al-Ani, Muhammad M.
al-Lami, Mahmud T. A.
Fattah, Muhammad Yusuf
Source
Engineering and Technology Journal
Issue
Vol. 27, Issue 09 (31 Jul. 2009)21 p.
Publisher
Publication Date
2009-07-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
21
Main Subjects
Earth Sciences, Water and Environment
Topics
Abstract AR
تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لربط خواص الترب الجبسية و تقييم قيم الانضغاط للتربة تحت ظروف مختلفة.
و عليه أستخدم تدريب المدرك الحسي ذي الطبقة الواحدة بإتباع تقنية الانتشار الرجعي لتقييم صلاحية تطبيق الشبكات العصبية الاصطناعية في تمثيل نسبة الهبوط للعملية الرطبة S / B) w) و نسبة الهبوط للعملية عند الغمر S / B) s)، (حيث أن S يمثل هبوط الأساس الذي عرضه B).
لقد وجد بان الشبكات العصبية الاصطناعية قادرة على دراسة المتغيرات مع بعضها البعض كمجموعة واحدة و إيجاد علاقة بينها بدقة عالية.
استخدم في هذه الدراسة طبقة مخفية واحدة احتوت على عقدة واحدة مخفية.
اظهر تحليل الحساسية لنماذج الفحوصات باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية بأن لزوجة المادة المحقونة و الكثافة النوعية للتربة لهما التأثير الأكبر على نسبة الهبوط و أظهرت النتائج أن كثافة المادة المحقونة مع نسبة الفجوات للتربة ذات تأثير متوسط على نسبة الهطول كما أظهرت النتائج أن نسبة الجبس الابتدائية و الإجهاد و الزمن لها تأثير ضئيل في تحدي نسبة الهبوط.
لقد تم التوصل إلى استنتاج أن الشبكات العصبية الاصطناعية لها القابلية على تخمين نسبة الهبوط للعملية الرطبة S / B)w) و نسبة الهبوط للعملية عند الغمر S / B) s) للترب الجبسيه مع درجة عالية من الدقة، فقد أبدت المعادلات التي تم الحصول عليها لتقدير(S / B) W و S / B) s) علاقات ممتازة مع النتائج العملية حيث كانت قيم معامل الارتباط (0.9541) و (0.991) على التوالي.
Abstract EN
Abstract Artificial Neural Networks (ANNs) are used to relate the properties of gypseous soils and evaluate the values of compression of soils under different conditions.
Therefore, onelayer perception training using back propagation algorithm is used to assess the validity of application of ANNs for modelling the settlement ratio for wetting process, (S/B)w, and the settlement ratio for soaking process, (S/B)s.
It was found that ANNs have the ability to predict the compression of gypseous soil due to soaking, washing process with high degree of accuracy.
Also, performance of ANNs showed that one hidden layer with one hidden nodes is practically enough for the neural network analysis.
The sensitivity analysis indicates that the viscosity and specific gravity have the most significant effect on the predicated settlement ratio and the density of injection material and void ratio have moderate impact on the settlement ratio.
The results also show that the initial gypsum content, stress and time have the smallest impact on settlement ratio.
It was concluded that the artificial neural networks (ANNs) have the ability to predict the settlement ratio for wetting process (S/B)w, and settlement ratio for soaking process (S/B)s of gypseous soil with high degree of accuracy.
The equations obtained using (ANNs) for (S/B)w, and (S/B)s showed excellent correlation with experimental results where the coefficients of correlation are (0.9541) and (0.991), respectively.-
American Psychological Association (APA)
al-Ani, Muhammad M.& al-Lami, Mahmud T. A.& Fattah, Muhammad Yusuf. 2009. Artificial neural networks analysis of treatment process of gypseous soi. Engineering and Technology Journal،Vol. 27, no. 09.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-48680
Modern Language Association (MLA)
al-Ani, Muhammad M.…[et al.]. Artificial neural networks analysis of treatment process of gypseous soi. Engineering and Technology Journal Vol. 27, no. 09 (2009).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-48680
American Medical Association (AMA)
al-Ani, Muhammad M.& al-Lami, Mahmud T. A.& Fattah, Muhammad Yusuf. Artificial neural networks analysis of treatment process of gypseous soi. Engineering and Technology Journal. 2009. Vol. 27, no. 09.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-48680
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references.
Record ID
BIM-48680