Prediction of induced stresses within soil mass using artificial neural network
Author
Source
Issue
Vol. 14, Issue 4 (31 Dec. 2008), pp.3179-3197, 19 p.
Publisher
University of Baghdad College of Engineering
Publication Date
2008-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
19
Main Subjects
Earth Sciences, Water and Environment
Information Technology and Computer Science
Topics
- Artificial intelligence
- Simulation methods
- Mechanics
- Soil physics
- Soil mechanics
- Data processing
- Logic machines
- Neural networks(Computer science)
- Bionics
Abstract 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.
Abstract 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.
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appendices : p. 3192-3197
Record ID
BIM-332490
