Temat: columns - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Analizy numeryczne wzmocnienia podłoża gruntowego pod nasyp kolejowy kolumnami wykonywanymi techniką wgłębnego mieszania
Numerical analyses of subsoil strengthening under railway embankment with deep soil mixing columns
Autorzy:: Dyjas, A.
Bzówka, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/143726.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
Tematy:: nasyp kolejowy
wzmocnienie podłoża gruntowego
kolumny wykonane w technologii wgłębnego mieszania (kolumny DSM)
railway embankment
ground improvement
deep soil mixing columns
DSM columns
Opis:: W artykule przedstawiono wybrane analizy numeryczne przeprowadzone dla podłoża gruntowego wzmocnionego kolumnami wykonanymi techniką wgłębnego mieszania pod nasyp kolejowy. Analizy przeprowadzono w programie Z_Soil dla podłoża bez wzmocnienia oraz dla czterech wariantów wzmocnienia. Dodatkowo modyfikacjom poddano materiał, z którego zbudowany jest nasyp oraz parametry geotechniczne podłoża gruntowego.
In the paper selected numerical analyses of ground improvement subsoil under railway embankment are presented. Analyses were prepared with the use of Z_Soil program for subsoil without improvement and subsoil with four different variants of soil improved with deep soil mixing columns. Additionally, in the analyses the material of embankment and geotechnical parameters of subsoil were modified.
Źródło:: Drogownictwo; 2014, 2; 52-54
0012-6357
Pojawia się w:: Drogownictwo
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Analiza współpracy kolumn wykonanych technikami iniekcyjnymi z podłożem gruntowym
Analysis of interaction between columns created with injection techniques and subsoil
Autorzy:: Gołosz, S.
Bzówka, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/144379.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
Tematy:: podłoże gruntowe
wzmocnienie kolumnami
techniki iniekcyjne
subsoil
strengthening with columns
injection techniques
Opis:: W artykule przedstawiono analizę zjawisk związanych ze współpracą wybranych rodzajów kolumn wykonanych technikami iniekcyjnymi z podłożem gruntowym pod nowobudowanym nasypem kolejowym. Jako metodę badawczą wybrano analizę numeryczną a do jej wykonania użyto programu Z_Soil 2011 Student v11.07. Prezentowane w pracy wyniki pozwoliły wyciągnąć wnioski ogólne dotyczące oceny analizowanych technik iniekcyjnych.
This article contains analysis of interaction between columns created with injection techniques and subsoil under new railway embankment. Z_Soil 2011 Student v11.07 program was used for numerical analyses. Presented results of numerical analyses allow give general conclusions of injection techniques.
Źródło:: Drogownictwo; 2014, 3; 83-87
0012-6357
Pojawia się w:: Drogownictwo
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Wybrane przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych w geotechnice
Selected examples of the use of artificial neural networks in geotechnics
Autorzy:: Ochmański, M.
Bzówka, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/402683.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:: sztuczne sieci neuronowe (SSN)
kalibracja modelu numerycznego
analiza wsteczna
tunel SCL
kolumny iniekcyjne
artificial neural network (ANN)
calibration of numerical model
retrograde analysis
SCL tunnel
injection columns
Opis:: Sztuczne sieci neuronowe (SSN) umożliwiają rozwiązywanie problemów bardzo trudnych lub wręcz niemożliwych wcześniej do rozwiązania. W referacie zostaną przedstawione przykłady zastosowania sztucznych sieci neuronowych do rozwiązań wybranych problemów geotechnicznych. Pierwszy przykład dotyczy wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do analizy przemieszczeń dwóch bliźniaczych tuneli wykonanych w technologii SCL (Sprayed Concrete Linning). Konstrukcja poddana analizie jest częścią stacji Fővám, czwartej linii metra w Budapeszcie. Analizę przeprowadzono bazując na danych uzyskanych podczas budowy linii metra oraz monitoringu geotechnicznego. W celu analizy opracowano model numeryczny, który posłużył do przeprowadzenia w pierwszej kolejności analizy wrażliwości użytych parametrów modelu konstytutywnego oraz do analizy wstecznej tych parametrów. W przypadku obu analiz posłużono się sztucznymi sieciami neuronowymi, które pokazały łatwość ich zastosowania oraz wiarygodność uzyskanych wyników. W drugim przykładzie przedstawiono sposób przewidywania średnicy kolumn iniekcyjnych. Określenie kształtu kolumn iniekcyjnych, w tym głównie ich średnicy, jest bardzo trudne. Możliwość zastosowania sztucznych sieci neuronowych do określenia średnicy kolumn może w znaczący sposób zoptymalizować metody projektowania kolumn iniekcyjnych. W przykładzie posłużono się obszerną bazą danych zawierającą opis warunków gruntowo-wodnych podłoża, w którym wykonano kolumny iniekcyjne i pomierzone wartości średnic kolumn po ich odsłonięciu. Dane związane z kolumnami iniekcyjnymi zostały wykorzystane do utworzenia sztucznej sieci neuronowej, a następnie do określenia przewidywanych średnic kolumn iniekcyjnych. Uzyskane wyniki charakteryzują się bardzo dobrą zbieżnością z rzeczywistymi wymiarami kolumn. Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych stanowi alternatywę wobec tradycyjnych metod rozwiązywania problemów geotechnicznych.
Artificial Neural Networks (ANN) allow to solve difficult problems which sometimes are impossibleto solve using traditional methods. In the paper the examples of application of Artificial Neural Networks for solving selected problems in geotechnics are presented. First example deals with the use of ANN to analyze two similar tunnels built using SCL technology. The structure of interest is a part of Fővám square station of the 4th metro line in Budapest. Analysis was performed based on the data obtained from geotechnical monitoring and from construction stages. The numerical model was prepared for the purpose of sensitivity and back analyses of constitutive model parameters. In both cases the applications show the possibility and reliability of conducted results. Prediction method of jet grouting columns diameter was presented in the second example. Nowadays, definition of columns geometry and estimation of their diameters are difficult task. Possibility of ANN use for estimation of jet grouting columns diameter can optimize designing method. Wide database of field trial jet grouting columns, corresponding soil properties and their forming parameters with measured values of their diameters were used in the presented example. Data describing jet grouting columns were used for creating ANN and for estimating their diameters. The results are characterized by high correlation level between measured values of columns diameter and their predicted equivalents. The use of Artificial Neural Networks is an alternative method which can allow us to solve complex geotechnical problems. Selected examples confirm that the use of ANN is characterized by high reliability level.
Źródło:: Budownictwo i Inżynieria Środowiska; 2013, 4, 4; 287-294
2081-3279
Pojawia się w:: Budownictwo i Inżynieria Środowiska
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "columns" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język