research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
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.


Article
THE EFFECT OF IMPROVEMENT ( ORGANIC MATTER-BENTONITE) ON WATER CONSUMPTION USE AND YIELD OF POTATO IN GYPSIFERIOUS DESERT SOIL UNDER DRIP IRRIGATION
تأثير المحسنات(المادة العضوية والبنتونايت) على الاستهلاك المائي للبطاطا وإنتاجيتها في تربة جبسيه صحراوية تحت نظام الري بالتنقيط

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract:The experiment had done in a field 15Km east north of Ramadi City during Autumn Season 2003 to study the effect of soil conditioners on water consumption use of potato and yield under drip Irrigation system for gypsiferous soil , (55% gypsium).The experiment had planned according to split-split plot to R.C.B.D design . the treatments were distributed in to five blocks with five replicates. Soil conditioners ( Organic matter 0% and 2%, Bentonite 0%, 1% and 2%) were added on the base of dry soil weight in the site of tubers by making cylindrical hole for adepth of 40cm and diameter 40cm . percentage of Gypsium was changed by adding a loam soil to the field in a levels 0%,25%,50%,75% and 100%, so percentage of Gypsium in soil became 55%,43%,32%,21% and 12%.Water consumption use was estimated according to evaporation data from evaporation Pan .where drip irrigation system was used Potatoes yield was estimated and harvesting yield on Dec.30/2003.

المستخلص:نفذت تجربه حقليه في قريه زنكوره الواقعه على بعد 15 كيلومتر شمال غرب قضاء الرمادي/ محافظه الانبار للموسم الخريفي 2003 لدراسه تاثير المحسنات على الاستهلاك المائي للبطاطا وانتاجيتها في تربه جبسيه صحراويه تحت نظام الري بالتنقيط , قدرت نسبه الجبس فيها بـ 55% ومصنفه الى Gypsiorthids , زرعت درنات البطاطا صنف دزري بتاريخ 7/9/2003 . نفذت التجربه وفق نظام القطع المنشقه – المنشقه بتصميم القطاعات الاعشوائيه الكامله R.C.B.D , وبواقع خمسه مكررات . اضيفت المحسنات للتربه ( الماده العضويه بنسب 0% و2%و البنتونايت بنسب 0% و1% و 2% ) على اساس الوزن الجاف للتربة في موقع زراعة الدرنات بعمل حفرة اسطوانية لعمق 40سم وقطر 40سم . عدلت نسبة الجبس باضافة تربة مزيجة الى تربة الحقل بمستويات هي 0%و25%و50%و75%و100%, واصبحت نسبة الجبس في التربة هي 55%و43%و32%و21%و12%. استخدمت منظومة الري بالتنقيط في الحقل واعتمادا على بيانات التبخر من حوض التبخر, تم تقدير الاستهلاك المائي وحاصل البطاطا , اذ تم جني الحاصل بتاريخ 30/12/2003 . لقد تحقق اعلى ارتفاع للنبات البالغ 60سم واعلى حاصل بلغ 67.65 ميكاغرام.هكتار1- في المعامله التي تحتوي على 12% جبس و2% ماده عضويه و2% بنتونايت اما المعامله التي تحتوي على جبس 55%و0% ماده عضويه و0% بنتونايت فاعطت اقل حاصل بلغ 6.60 ميكاغرام.هكتار1-

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

Arabic (1)

English (1)


Year
From To Submit

2013 (1)

2010 (1)