جلد 13، شماره 5 - ( ویژه مقاله های انگلیسی 1398 )
جلد 13 شماره 5 صفحات 22-1 |
برگشت به فهرست نسخه ها
1- دانشگاه خوارزمی، دانشکدۀ فنی مهندسی، گروه عمران
2- دانشگاه خوارزمی، دانشکدۀ فنی مهندسی، گروه عمران ، ghtavakoli@khu.ac.ir
2- دانشگاه خوارزمی، دانشکدۀ فنی مهندسی، گروه عمران ، ghtavakoli@khu.ac.ir
چکیده: (3564 مشاهده)
این مقاله مدلی از شبکۀ عصبی پس انتشار را برای پیش‌بینی (گویی) مقاومت کششی باقی‌مانده و چارت طراحی به‌منظور برآورد (تخمین) ضرایب کاهش مقاومت ژئوتکستایل‌های بافته نشده که تحت فرآیند نصب قرار گرفته اند، ارائه می‌کند. 34 داده از تست های برجای مقیاس کامل برای آموزش، صحت‌سنجی و آزمایش شبکه عصبی ایجاد شده (توسعه یافته) و مدل رگرسیونی استفاده شده است. نتایج نشان می دهد که، پیش‌بینی مقاومت کششی باقی‌مانده با استفاده از شبکۀ عصبی آموزش داده شده، تطابق خوبی با نتایج آزمایشگاهی دارد. پیش‌بینی های به‌دست آمده از شبکۀ عصبی بسیار بهتر از مدل رگرسیونی هستند، به‌طوری‌که درصد خطای حداکثر داده های آموزش داده شده برای شبکه عصبی و مدل رگرسیونی به‌ترتیب کم‌تر از 87/0 درصد و 92/18 درصد است. بر اساس شبکۀ عصبی توسعه یافته، یک چارت طراحی ایجاد شده است. به‌طور‌کلی، ضرائب کاهش مقاومت ژئوتکستایل ها ناشی از خرابی نصب هنگامی که عملیات تراکم در شرایطی اعم از مقاومت کشش چنگکی نمونه پیش از نصب کم‌تر، تنش اعمالی روی ژئوتکستایل بیش‌تر، مصالح خاکریز با اندازۀ دانه بزرگ تر، تراکم نسبی مصالح خاکریز بیش‌تر و بستر ضعیف تر انجام می‌‌شود، افزایش می یابد.
واژه‌های کلیدی: شبکۀ عصبی مصنوعی، مدل رگرسیونی، ژئوتکستایل های بافته نشده، مقاومت کششی باقی‌مانده، ضریب کاهش مقاومت
نوع مطالعه: مقاله پژوهشی |
موضوع مقاله:
ژئوتکنیک (مکانیک خاک و سنگ)
دریافت: 1396/3/23 | پذیرش: 1397/10/10 | انتشار: 1399/3/20
دریافت: 1396/3/23 | پذیرش: 1397/10/10 | انتشار: 1399/3/20
| بازنشر اطلاعات | |
 |
این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است. |