TY - JOUR ID - TI - Prediction of Ultimate Soil Bearing Capacity for Shallow Strip Foundation on Sandy Soils Using (ANN) Technique AU - Zainal, Abdul Kareem Esmat AU - Al_Saidi, A'amal امال السعيدي PY - 2012 VL - 7 IS - 3 SP - 1 EP - 9 JO - Univesity of Thi-Qar Journal مجلة جامعة ذي قار العلمية SN - 27066894 27066908 AB - Bearing capacity of soil is an important factor in designing shallow foundations. It is directly related to foundation dimensions and consequently its performance.The calculations for obtaining the bearing capacity of a soil needs many varying parameters, for example soil type, depth of foundation, unit weight of soil, etc. which makes these calculation very variable–parameter dependent. This paper presents the results of comparison between the theoretical equation stated by Terzaghi and the Artificial Neural Networks (ANN) technique to estimate the ultimate bearing capacity of the strip shallow footing on sandy soils. The results show a very good agreement between the theoretical solution and the ANN technique.Results revealed that using ANN gave a very high correlation factor associated with the results obtained from Terzagih’s equation, besides little computation time needed compared with computation time needed when applying Terzagih’s equation

قابلية تحمل التربة للأحمال من العوامل المهمة التي نحتاجها في تصميم الأسس الضحلة لما لها من تأثير على أبعاد التصميم وبالتالي على أدائه بشكل مباشر.ان عملية احتساب تحمل التربة تحتاج إلى عدة عوامل وتشمل متغيرات كثيرة مثل نوع التربة، عمق الأساس، وحدة الوزن للتربة، ...الخ. مما يجعل احتساب تحمل التربة من المقادير المتغيرة بشكل كبير تبعا للعوامل المذكورة.لهذا تم تصميم موديل باستخدام الشبكات العصبية لحساب قابلية تحمل التربة يغني عن اجراء الحسابات المعقدة وتمت المقارنة بين نتائجها والنتائج المستحصلة من استخدام المعادلات النظرية حيث اظهرت النتائج توافق كبير جدا فيما بينها يضاف الى ذلك التوفير الكبير في الوقت اللازم لاجراء الحسابات باستخدام طريقة الشبكات العصبية مقارنة مع الطرق التقليدية. ER -