Prediction of structural forces of segmental tunnel lining using FEM based artificial neural network
- سال انتشار: 1396
- محل انتشار: مجله بین المللی معدن و مهندسی زمین، دوره: 51، شماره: 1
- کد COI اختصاصی: JR_IJMGE-51-1_009
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 510
نویسندگان
School of Mining Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran.
School of Mining Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran, .Post Code: ۱۴۳۹۹۵۷۱۳۱
School of Civil Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran. Post Code: ۱۴۳۹۹۵۷۱۳۱
Department of Urban Management, Kyoto University, Japan
چکیده
The critical parameters in investigating the performance of designed support system of tunnels are the structural forces i.e. peak values of axial and shear forces, and moments. In this research, a complete database was firstly prepared using finite element method. Using finite element models, we modeled the segmental tunnel lining that was composed of 5+1 concrete segments in one ring. Then, an artificial neural network (ANN) model of multi-layer perceptron was developed to estimate the lining structural forces. To do this, the number of neurons and their arrangement were optimized based on the obtained minimum values from the root mean square error (RMSE). To prove the efficiency of the developed ANN model, we calculated the coefficient of efficiency (CE), determination coefficient (R2), variance account for (VAF), and RMSE values. The results demonstrated a promising precision and high efficiency of the presented ANN method for estimating the structural forces of tunnel lining composed of concrete segments instead of alternative costly and tedious solutions. Finally, the sensitivity analysis showed that among the input variables, the tunnel cover is the most influencing variable on the lining structural forces. However, other input variables, i.e. lateral earth pressure and key segment position were the second important variables affecting the induced stresses on tunnel lining.کلیدواژه ها
Artificial neural network, lining, Multi-layer perceptron, segment, tunnelمقالات مرتبط جدید
- مروری بر کانسار بوکسیت آق بلاغ علمدار، استان آذربایجان شرقی، شمال غرب ایران
- شبیه سازی جریان غیر دارسی و انتقال حرارت جابه جایی و هدایت در محیط متخلخل با رویکرد مقیاس حفره
- مقایسه روش استخراج جبهه کار طولانی با روش استخراج جبهه کار طولانی اصلاح شده در لایه های پرشیب
- بیولیچینگ مس با استفاده از باکتری های مزوفیل و ترموفیل معتدل و مطلق
- عوامل فرایندی موثر بر مصرف گلوله آسیاهای اولیه تغلیظ ۱ مجتمع مس سرچشمه
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.