توضیحات
چکیده
دراين تحقيق به پيش بيني بيشترين تغيير شكل هاي ايجاد شده در ديوارهاي نگهدار ميخكوبي شده گودبرداري هاي عميق بوسيله يك شبكه عصبي مصنوعي پرداخته شده است. درابتدا عناصر تشكيل دهنده ديوار ميخكوبي شده، براساس آيين نامه ،FHWAطراحي شده است. سپس با استفاده از نتايج طراحي، تحليل هاي عددي اجزاء محدود متعددي به منظور دستيابي به رفتار تنش-كرنش ديوار هاي مختلف ميخكوبي شده توسط نرم افزار Phase2و به صورت دوبعدي انجام شده است. پس از مشخص شدن داده هاي بدست آمده از تحليل عددي انجام شده توسط نرم افزار مذكور، با استفاده ازاين بانك داده ها به آموزش شبكة عصبي با الگوريتم پس انتشار خطا پرداخته شده است. در اين شبكه عصبي، ارتفاع ديوار، ضريب ارتجاعي خاك، زاويه اصطكاك داخلي خاك، وزن مخصوص خاك، فاصلةميخ ها از يكديگر و قطر و طول ميخ ها به عنوان نرون هاي ورودي وجابجائي وضريب اطمينان بعنوان نرون هاي خروجي شبكه استفاده مي شود. شبكه تربيت يافته به خوبي قادر به پيش بيني تغيير شكل افقي و ضريب اطمينان ديوارهايي كه در طي آموزش به شبكه معرفي شده اند، مي باشد. همچنين نتايج تحليل هاي جديد كه شبكه در طي آموزش با آنها برخورد نداشته است، توسط شبكه تربيت شده با دقت قابل قبول پيش بيني شدند.
مقدمه
مهندسين ژئوتكنيك همواره درصدد بهبود خواص مكانيكي خاك به روشهاي گوناگون ميباشند. ميخكوبي خاك شامل تسليح و مقاوم نمودن آن درمحل، بانصب ميلگردهاي فولادي نزديك به هم درداخل يك شيب ياگودبرداري همزمان با ساخت از بالا به پائين ومحدود نمودن تغييرمكان ها ميباشد. مفاهيم طراحي يك سازه نگهبان ميخكوبي شده براساس انتقال نيروهاي كششي توليدشده درمسلح كننده ميباشد. مكانيسم انتقال بار بين ميخ ها وخاك تاحدظرفيت ازجا درآمدگيِ نهائي و يا گسيختگي (شكست) ميخ ها به پارامترهاي بسياري نظير روش نصب، روش تزريق وحفاري، فشارتزريق، اندازه و شكل مسلح كننده، مشخصات هندسي و خاك محل، نفوذپذيري خاك و مشخصه هاي مقاومت برشيخاك بستگي دارد. باتوجه به پيدايش روش ميخكوبي دردهه هاي اخير و ناشناخته بودن رفتار مختلف آن، محققين و مؤسسات متعددي به بررسي زواياي مختلف مسئله پرداخته و درحال حاضر نيز مساله را تحت بررسي دارند. يكي ازمواردبسيارمهم درطراحي وبهره برداري ازديوارهاي ميخكوبي، تعيين بيشترين تغييرمكان وهمچنين پايداري كلي اينگونه ديوارها ميباشد. لذادرتحقيق حاضر پيش بيني بيشترين مقدارتغييرشكل وهمچنين پيش بيني ضريب اطمينان ديوارهاي ميخكوبي شده مورد بررسي قرار گرفته است.
ABSTRACT
In this research, the prediction of the greatest changes in the shape of the retaining walls of deep recessed walls by an artificial neural network has been considered. In the beginning, the elements of the wall formed by the FHWA are designed according to the rules. Then, using the design results, numerical analyzes of several finite element have been performed to achieve stress-strain behavior of the various walls cropped by Phase2 software in a two-dimensional fashion. After identifying the data obtained from the numerical analysis performed by the software, using this data bank, the training of the neural network with the error-back propagation algorithm has been investigated. In this neural network, the height of the wall, the soil elastic coefficient, the internal friction angle of the soil, the soil specific gravity, the distance from each other, and the diameter and length of the nails are used as input and exit neurons of reliability as the output of the network neurons. The well-trained network is well able to predict the horizontal variation and disorientation of the walls introduced during the training to the network. Also, the results of new analyzes that the network did not deal with during the training was predicted by a well-trained network with acceptable accuracy.
INTRODUCTION
Geotechnical engineers always try to improve the mechanical properties of soil in various ways. Soil caverns include the arms and their strength in the area, the bore of steel struts close together in a slope, or simultaneously with the making of the top-to-bottom slab and limiting the displacements. Concepts of Designing a Guardian Structures Based on the Transmission of Tensile Strengths Produced in the Arms. The mechanism of the transfer of load between the nails and the load of excess capacity is the final revenue or failure (failure) of the nails to many parameters such as the method of installation, the injection and purge method, the pressure gauge, the size and shape of the gun, the geometric characteristics and the soil, the soil permeability and resistance characteristics Shearfish depends. Due to the emergence of the cemetery method in recent years and the unknownness of its various behaviors, various researchers and institutes have been studying different aspects of the problem and are currently investigating the issue. One of the most important factors in designing and removing cobblestones is the determination of the maximum displacement and the overall stability of these walls. In this study, the present prediction of the maximum value and the predicted coefficient of cavity walls have been investigated.
Year: 2011
Publisher : Sixth National Congress on Civil Engineering
By : Hadi Shams, Mohsen Azhdari, Seyed Mohammad Ali Zomorodian
File Information: persian Language/ 8 Page / size: 346 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 : هادي شمس ، محسن اژدري ، سيدمحمدعلي زمرديان
اطلاعات فایل : زبان فارسی / 8 صفحه / حجم : KB 346
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.