Kết hợp mạng neural nhân tạo và địa thống kê để dự báo ứng suất ngang nhỏ nhất của đá
Tác giả: Phạm Sơn Tùng, Nguyễn Đắc Nhật
Số trang:
Tr. 97-102
Tên tạp chí:
Xây dựng
Số phát hành:
Số 03
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
624
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Mạng neural nhân tạo, địa thống kê, ứng suất ngang nhỏ nhất, địa vật lý giếng khoan
Chủ đề:
Kỹ thuật Xây dựng
Tóm tắt:
Giới thiệu phương pháp dự báo ứng suất ngang nhỏ nhất (Shmin) của đá bằng phương pháp mạng neural nhân tạo. Phương pháp địa thống kê Cokriging cũng sẽ được áp dụng để nội suy ứng suất ngang nhỏ nhất thông qua các mô hình 2D.
Tạp chí liên quan
- Ảnh hưởng của phân tầng địa chất đến khả năng hóa lỏng của nền đất : nghiên cứu thực nghiệm
- Nghiên cứu thực nghiệm mô hình quan hệ ứng suất - biến dạng của vật liệu bê tông nhẹ sử dụng hạt cốt liệu nhẹ tái chế từ phế thải xây dựng
- Phát triển mô hình dự báo sức chịu tải cọc dựa trên dữ liệu thí nghiệm O-cell bằng phương pháp học máy ANN
- Xác định các thông số tối ưu của máy đào một gầu dựa trên điều kiện hoạt động
- Ảnh hưởng của sườn đứng đến khả năng chịu nén đúng tâm của khối xây bằng gạch đất không nung