research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Prediction of Soil's Compaction Parameter Using Artificial Neural Network(eng)
حساب معاملات حدل التربة باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية

Authors: RaghdanZuhair Al-saffar رغدان زهير الصفار --- Dr. SuhailI.Khattab سهيل إدريس خطاب --- Dr. salem taib سالم طيب يوسف
Journal: AL Rafdain Engineering Journal مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2013 Volume: 21 Issue: 3 Pages: 15-27
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract This research tackles the feasibility of using Artificial Neural Networks to capture nonlinear interactions between various soil parameters.In this study an attempt was conducted to predict the compaction parameter (γdmax& O.M.C) using database comprising a total of 177 case records of laboratory measurements.Eight parameters are considered to have the most significant impact on the magnitude of compaction parameters have been used as the model's inputs; liquid and plastic limits,plasticity index, specific gravity, soil type, gravel, sand, and fines content. The model output is the maximum dry unit weight and optimum moisture content.A Multi–layer perceptron trainings using the back–propagation algorithm, are used in this work. A number of issues in relation to ANN's construction such as the effect of ANN's geometry and internal parameters on the performance of ANN's models are investigated.A parametric study was conducted for the three models to investigate the effect of the input variables on the output of the model.Based on statistical criterion, it was found that ANN's have the ability to predict the compaction parameter with a good degree of accuracy.Keywords: soil, Compaction parameter, Artificial Neural Network (ANN), Back–Propagation Algorithm, Matlab..

الخلاصةيتعلق هذا البحث بإمكانية استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في محاولة التعرف على العلاقات غير الخطية بين مختلف معاملات التربة، في محاولة حساب معاملات الحدل ( الكثافة الجافة العظمى ومحتوى الرطوبة الأمثل ). باستخدام قاعدة بيانات شملت ما مجموعه 177 حالة من التجارب المختبرية لنموذج معاملات الحدل.تم اعتبار العوامل ألثمانية التالية من العوامل ذات التأثير الأكبر على معاملات الحدل وقد اعتبرت كمدخلات للنموذج وتشمل حدود السيولة و اللدونة ،دليل اللدونة، الوزن النوعي ، نوع التربة ، الحصو،الرمل ، و مقدار المواد الناعمة. في حين إن نتيجة النموذج هي الكثافة الجافة العظمى و محتوى الرطوبة الأمثل. تم في هذا العمل استخدام الشبكات المتعددة الطبقات بتقنية الانتشار الرجعي للخطأ للنمذجة الرياضية. وقد تمت دراسة العديد من الحالات التي لها علاقة ببناء الشبكات العصبية الاصطناعية منها معمارية الشبكة والعوامل الداخلية لها ومدى تأثيرها على أداء نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية.بالاعتماد على معايير إحصائية، وجد بان الشبكات العصبية الاصطناعية لها القابلية على حساب معاملات الحدل بدرجة جيدة من الدقة.

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2013 (1)