- Tytuł:
-
ANN-based modeling of fly ash compaction curve
Modelowanie krzywej zagęszczalności popiołu lotnego za pomocą SSN - Autorzy:
-
Zabielska-Adamska, K.
Sulewska, M. J. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/231108.pdf
- Data publikacji:
- 2012
- Wydawca:
- Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
- Tematy:
-
krzywa zagęszczalności
popiół lotny
zagęszczalność
parametr zagęszczalności
parametr geotechniczny
sieć neuronowa sztuczna
modelowanie numeryczne
ANN
compaction curve
fly ash
compactibility
compaction parameter
geotechnical parameter
artificial neural network
numerical modeling
SSN - Opis:
-
The use of fly ash as a material for earth structures involves its proper compaction. Fly ash compaction tests have to be conducted on separately prepared virgin samples because spherical ash grains are crushed during compaction, so the laboratory compaction procedure is time-consuming and laborious. The aim of the study was to determine the neural models for prediction of fly ash compaction curve shapes. The attempt of applying the artificial neural networks type MLP was made. ANN inputs were new-created variables - principal components dependent on grain-size distribution (as D10-D90 and uniformity and curvature coefficients), compaction method, and fly ash specific density. The output vectors were presented by coordinates of generated compaction curve points. Each point was described by two independent ANNs. Using ANN-based modelling method, models which enable establishing the approximate compaction curve shape were obtained.
Wykorzystanie popiołu lotnego do konstrukcji ziemnych wymaga jego właściwego zagęszczenia. Zagęszczanie powoduje wzrost gęstości gruntu, zwiększa jego wytrzymałość i zdolność do przenoszenia obciążeń, a także zmniejsza ściśliwość i przepuszczalność. Oznaczenie zagęszczalności popiołu lotnego musi być przeprowadzane na próbkach jednokrotnie zagęszczanych, ponieważ sferyczne ziarna popiołu są niszczone w trakcie ubijania, w związku z tym, laboratoryjne ustalenie krzywej zagęszczalności popiołu jest bardzo czasochłonne. Celem artykułu było wykorzystanie modelowania neuronowego do prognozy kształtu krzywej zagęszczalności popiołu lotnego. Podjęto próbę zastosowania sztucznych sieci neuronowych SSN typu MLP do opisu punktów krzywej zagęszczalności. Każdy punkt krzywej został opisany przez dwie niezależne SSN. Wykorzystano SSN o różnych wejściach, którymi były nowo utworzone zmienne- składowe główne, zależne od uziarnienia (średnic efektywnych d10-d90 oraz wskaźników jednorodności i krzywizny uziarnienia), metody zagęszczenia oraz gęstości właściwej szkieletu gruntowego pdi. Wektorami wyjścia były współrzędne punktów krzywej zagęszczalności popiołu lotnego. Najlepszymi sieciami neuronowymi były sieci o topologii: 6-3-1, 6-2-1 i 6-4-1 dla prognozy wartości wilgotności wi, oraz 5-3-1 i 6-3-1 dla predykcji wartości gęstości objętościowej szkieletu gruntowego. Uzyskano sieci neuronowe o zadowalającej precyzji, szczególnie w przypadku wartości pdi. Modelowanie krzywej za pomocą SSN umożliwiło ustalenie przybliżonego kształtu krzywej zagęszczalności popiołu lotnego. - Źródło:
-
Archives of Civil Engineering; 2012, 58, 1; 57-69
1230-2945 - Pojawia się w:
- Archives of Civil Engineering
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł