Radial Basis Function to Predict the Maximum Surface Settlement Caused by EPB Shield Tunneling
محل انتشار: سومین کنفرانس مکانیک سنگ ایران
سال انتشار: 1386
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,387
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IRMC03_164
تاریخ نمایه سازی: 15 بهمن 1385
چکیده مقاله:
This paper presents a method to predict the maximum surface settlement caused by EPB shield tunneling using Artificial Neural Network (ANN)
based on Radial Basis Function (RBF). Maximum surface settlement above a tunnel due to a tunnel construction is predicted with the help of input variables. A MATLAB based radial basis network model is developed, trained and tested with data on ground deformation and shield operation which were collected through Bangkok MRTA project. The settlement is taken as a function of tunnel depth, distance from launching station, ground water level from tunnel invert, face pressure, penetration rate, pitching angle, tail void grouting pressure and percent tail void grout filling. The output variable is maximum surface settlement. Combining the extensive computerized database and knowledge of what influence the surface ettlements, RBF can become a more useful predictive method compare to using Multi-Layer Perceptron (MLP) based network to predict the surface settlement.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Alizadeh Salteh
Msc Student of Mining Engineering, Department of Mining Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran
Ebrahimi Farsangi
Assistant Professor of Mining Engineering, Department of Mining Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran
Rahmannejad
Assistant Professor of Mining Engineering, Department of Mining Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran.
Nezamabadi
Assistant Professor of Electrical Engineering, Department of Electrical Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :