توضیحات
چکیده
يكي از مهمترين پارامترهاي مود نياز جهت طراحي در سازه هاي بزرگ، به خصوص در سازه هاي آبي، نفوذپذيري درخاك و زمين ساختگاه ميباشد. امروزه روشهاي مختلفي براي تعيين اين ضريب در محل و يا در آزمايشگاه با توجه به نوع خاك وجود دارد. پارامترهاي مختلف زيادي در ميزان نفوذپذيري خاك مؤثر ميباشند. جهت تعيين آزمايشگاهي ضريب نفوذپذيري خاك هاي ريزدانه از آزمايش نفوذپذيري با هد متغير اسفاده ميگردد كه بدليل پايين بودن ضريب نفوذپذيري خاك هاي ريزدانه، اين آزمايش زمانبر خواهد بود. در اين مقاله با انجام آزمايش هاي متعدد بر روي انواع خاك هاي ريزدانه، مشخصات فيزيكي خاك هاي ريزدانه به همراه نفوذپذيري آنها تعيين شده و سپس بر اساس پردازش نتايج بدست آمده، امكان استفاده از شبكه عصبي مصنوعي تابع بنيادي شعاعي (RBFNN) و شبكه عصبي رگرسيون توسعه يافته (Grnn) به منظور برآورد بين ضريب نفوذپذيري خاك هاي ريزدانه با استفاده از پارامترهاي فيزيكي خاك بررسي شده است. نتايج حاصل نشان ميدهد كه با درصد خطاي قابل قبول ميتوان با استفاده از پارامترهاي فيزيكي خاك و به كمك هوش مصنوعي، ضريب نفوذپذيري خاك هاي ريزدانه را تعيين نمود.
مقدمه
خاك يكي از مهمترين مصالح در طرح هاي مهندسي عمران ميباشد و در بسياري از پروژه هاي عمراني، سازه ها بر روي خاك قرار گرفته و در برخي سازه ها، مانند سدهاي خاكي، مصالح اصلي تشكيل دهنده سازه از خاك تشكيل شده است. لذا شناخت مشخصات و ويژگي هاي خاك در مهندسي عمران از اهميت زيادي برخوردار ميباشد. از طرفي با توجه به اينكه خاك يك مخلوط سه فازي غير يكپارچه از دانه هاي كانيها، مواد آلي، آب و هوا است، رفتار و ويژگي هاي آن وابسته به پارامترهاي مختلفي ميباشد. جهت تعيين مشخصات و ويژگي هاي خاك، در كنار روابط تئوري ارائه شده نياز به انجام آزمايش هاي مختلف صحرايي و آزمايشگاهي نيز بوده كه با استفاده از نتايج اين آزمايش ها براي برخي پارامترهاي خاك، روابط تجربي ارائه ميگردد. كي از پارامترهاي مهم خاك كه در طراحي سازه ها به خصوص سازه هاي آبي كه با خاك نيز در ارتباط ميباشند، كاربرد دارد، نفوذپذيري خاك ميباشد. در اين تحقيق با انجام آزمايش هاي آزمايشگاهي بر روي نمونه هاي مختلف خاك نتايج آزمايشگاهي نفوذپذيري آنها تعيين گرديده و سپس بر اساس پردازش نتايج بدست آمده، امكان استفاده از شبكه عصبي مصنوعي به منظور برآورد بين ضريب نفوذپذيري خاك هاي ريزدانه با استفاده از پارامترهاي فيزيكي خاك بررسي شده است.
ABSTRACT
One of the most important parameters of the mode is the need for design in large structures, especially in water structures, permeability in the grassland and the site of the site. Today, there are different methods for determining this coefficient in the site or in the laboratory, depending on the type of soil. Several different parameters are effective in soil permeability. To determine the penetration coefficient of fine-grained soils, a variable-head permeability test is used. This test will be time-consuming due to the low permeability coefficient of fine-grained soils. In this paper, numerous experiments on fine-grained soils, physical characteristics of fine-grained soils and their permeability were determined, and then, based on the processing of the results, it was possible to use the radial fundamental function (RBFNN) artificial neural network and the neural network The developed regression (Grnn) has been investigated for estimating the penetration coefficient of fine-grained soils using soil physical parameters. The results show that with the acceptable percentage of errors, the soil permeability coefficient of fine grained soil can be determined using physical parameters of soil and with artificial intelligence.
INTRODUCTION
Soil is one of the most important materials in civil engineering projects. In many construction projects, structures are located on the soil and in some structures, such as earth dams, the main building blocks of the soil are composed. Therefore, understanding the characteristics and characteristics of soil in civil engineering is very important. On the other hand, due to the fact that the soil is a non-integrated three-phase mixture of mineral grains, organic matter, water and air, its behavior and characteristics depend on various parameters. In order to determine the characteristics and characteristics of the soil, in addition to the proposed theory relations, it is necessary to perform various field and laboratory experiments, which, using the results of these experiments, provides experimental relations for some soil parameters. One of the important parameters of soil, which is used in the design of structures, especially water structures that are associated with soil, is the permeability of the soil. In this research, by performing experiments on different soil samples, their permeability results were determined and then, based on the processing of the obtained results, it was possible to use artificial neural network to estimate the penetration coefficient of fine-grained soils using soil physical parameters Investigated.
Year: 2011
Publisher : Sixth National Congress on Civil Engineering
By : Ghader Bagheri, Hamid Shabanzadeh, Asghar Rasouli
File Information: persian Language/ 7 Page / size: 201 KB
Only site members can download free of charge after registering and adding to the cart
سال : 1390
ناشر : ششمین کنـگره ملی مهنـدسی عمـران
کاری از : قادر باقري ،حميد شعبانزاده ، اصغر رسولي
اطلاعات فایل : زبان فارسی / 7 صفحه / حجم : KB 201
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.