Application of Artificial Neural Networks to Evaluate the Influence of Internal Friction Angle and Over Consolidation Ratio on Coefficient of Earth Pressure at Rest
سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,003
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICSAU02_0422
تاریخ نمایه سازی: 16 خرداد 1394
چکیده مقاله:
The prediction of coefficient of earth pressure at rest (K0) of soil is of major importance in a wide variety of geotechnical problems. Evaluation of the effect of soil mechanicalproperties, such as internal friction angle (ϕ ), and stress history, such as over consolidation ratio (OCR), on K0 variation looks to be necessary. Numerous investigations have been carried out and many researchers have presented their relationships based on substantial database of soil tests. This study designs an ANN model to predict the coefficient of earth pressure at rest of soil in comparison with a database. Then, the ANN model has been trained and tested with database. By validating the model, accuracy of ANN has been accepted. The sensitivity analysis of model to input variations is the other purpose of this study.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Masoud Makarchian
Assistance Professor, Bu Ali Sina University, Hamedan, Iran
Mohammad Ahmadi
M. Sc. Of Civil Engineering, Project Engineer, Dam Department, Bandab Consulting Engineers, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :