research centers


Search results: Found 4

Listing 1 - 4 of 4
Sort by

Article
Prediction of Square Footing Settlement under Eccentric Loading on Gypseous Soil through Proposed Surface for Dry and Soaked States
تنبؤ هطول الاساس المربع تحت الحمل اللامركزي على التربة الجبسية خلال السطح المقترح للحالات الجافة والرطبة

Authors: Bushra S. Z. Albusoda --- Abdul-Kareem E. --- R. S.Hussein
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2013 Volume: 31 Issue: 20 Part (A) Engineering Pages: 217-237
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Gypseous soils as any other soils deform under loading, this deformation differs greatly between its dry state and its soaked state. This deformation also differs when the loading is applied with eccentricity.An experimental work was conducted on a square footing model (100 mm  100 mm) above gypseous soil 450 mm thick. Loading was applied at the center of the footing (e/B = 0) and at an eccentricity of (e/B = 0.05, 0.1, 0.15, 0.2) for its dry state and its soaked state. Settlement was obtained at the center and at the base soil of the footing for each state.The data obtained was normalized and a proposed surface was obtained for each of the two states (dry and soaked) and at two places (center and edge). Four proposed equations were obtained represented four cases of research i) Dry center, ii) Dry edge, iii) Soaked center, and iv) Soaked edge. The four equations showed very good agreement with the data obtained from the experiment.Artificial Neural Network model was also used to obtain a neural network representing the proposed surface for the abovementioned four cases and also a very good agreement was obtained.It is concluded that a proposed surface for the central and eccentric loading on square footing for gypseous soil showed a good agreement with the experimental data and therefore may be used for settlement prediction.

الترب الجبسية كغيرها من الترب ممكن ان تتعرض الى التشوهات تحت الاحمال، هذه التشوهات تختلف بشكل كبير بين الحالة الجافة للتربة والحالة المغمورة بالمياه، وكذلك باختلاف الاحمال خاصة عند تعرض التربة للاحمال غير المركزية.تم اجراء تجارب مختبرية على نموذج لاساس مربع بابعاد 100 ملم  100ملم فوق تربة جبسية سمكها 450 ملم. تم تسليط الحمل في مركز النموذج وكذلك بشكل لامركزي وبنسب مختلفة لكلا الحالتين الجافة والمغمورة وتم الحصول على القراءات المطلوبة في مركز النموذج وعلى طرف النموذج.تم تعديل القراءات للحصول على سطح خاص لكل حالة (جافة ومغمورة) وكذلك لكل من (المركز والطرف). وعليه فقد تم الحصول على اربعة اسطح مقترحة أ) جاف مركز ب) جاف طرف جـ) مغمور مركز د) مغمور طرف. منها تم الحصول على اربعة معادلات مقترحة لهذه الاسطح التي اعطت توافق جيد جدا مع البيانات التي تم الحصول عليها من التجارب العملية.كذلك تم استخدام الشبكات العصبية كطريقة اخرى للحصول على اسطح مقترحة للحالات الاربعة المذكورة وكذلك بينت النتائج التوافق العالي مع البيانات التي تم الحصول عليها من التجارب.من هذا يمكن القول بان اقتراح اسطح لتخمين الهبوط في الترب الجبسية لكل من الحالات الجافة والمغمورة وفي مركز الاساس وعلى الطرف اعطى نتائج متوافقة بشكل جيد جدا مع البيانات التي تم الحصول عليها من التجارب


Article
Prediction of Soil's Compaction Parameter Using Artificial Neural Network(eng)
حساب معاملات حدل التربة باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية

Authors: RaghdanZuhair Al-saffar رغدان زهير الصفار --- Dr. SuhailI.Khattab سهيل إدريس خطاب --- Dr. salem taib سالم طيب يوسف
Journal: AL Rafdain Engineering Journal مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2013 Volume: 21 Issue: 3 Pages: 15-27
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract This research tackles the feasibility of using Artificial Neural Networks to capture nonlinear interactions between various soil parameters.In this study an attempt was conducted to predict the compaction parameter (γdmax& O.M.C) using database comprising a total of 177 case records of laboratory measurements.Eight parameters are considered to have the most significant impact on the magnitude of compaction parameters have been used as the model's inputs; liquid and plastic limits,plasticity index, specific gravity, soil type, gravel, sand, and fines content. The model output is the maximum dry unit weight and optimum moisture content.A Multi–layer perceptron trainings using the back–propagation algorithm, are used in this work. A number of issues in relation to ANN's construction such as the effect of ANN's geometry and internal parameters on the performance of ANN's models are investigated.A parametric study was conducted for the three models to investigate the effect of the input variables on the output of the model.Based on statistical criterion, it was found that ANN's have the ability to predict the compaction parameter with a good degree of accuracy.Keywords: soil, Compaction parameter, Artificial Neural Network (ANN), Back–Propagation Algorithm, Matlab..

الخلاصةيتعلق هذا البحث بإمكانية استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في محاولة التعرف على العلاقات غير الخطية بين مختلف معاملات التربة، في محاولة حساب معاملات الحدل ( الكثافة الجافة العظمى ومحتوى الرطوبة الأمثل ). باستخدام قاعدة بيانات شملت ما مجموعه 177 حالة من التجارب المختبرية لنموذج معاملات الحدل.تم اعتبار العوامل ألثمانية التالية من العوامل ذات التأثير الأكبر على معاملات الحدل وقد اعتبرت كمدخلات للنموذج وتشمل حدود السيولة و اللدونة ،دليل اللدونة، الوزن النوعي ، نوع التربة ، الحصو،الرمل ، و مقدار المواد الناعمة. في حين إن نتيجة النموذج هي الكثافة الجافة العظمى و محتوى الرطوبة الأمثل. تم في هذا العمل استخدام الشبكات المتعددة الطبقات بتقنية الانتشار الرجعي للخطأ للنمذجة الرياضية. وقد تمت دراسة العديد من الحالات التي لها علاقة ببناء الشبكات العصبية الاصطناعية منها معمارية الشبكة والعوامل الداخلية لها ومدى تأثيرها على أداء نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية.بالاعتماد على معايير إحصائية، وجد بان الشبكات العصبية الاصطناعية لها القابلية على حساب معاملات الحدل بدرجة جيدة من الدقة.


Article
Image Noise Identification Using Neural Network with Convolution Matrix Technique
التعرف على ضوضاء الصورة بأستخدام الشبكة العصبية مع تقنية التواء المصفوفات

Author: Ann Faik Sabeeh آى فائق صبيح
Journal: Journal of Kufa for Mathematics and Computer مجلة الكوفة للرياضيات والحاسوب ISSN: 11712076 Year: 2013 Volume: 1 Issue: 7 Pages: 7-13
Publisher: University of Kufa جامعة الكوفة

Loading...
Loading...
Abstract

The problem of noise identification in one-dimensional (signal) and two dimensional (image) processing is very important in engineering and computer science applications. These noises: salt, pepper, Gaussian and speckle, are different in subjective and objective behaviors. An Artificial Neural Network (ANN) based approach was proposed for noiseidentification. The suggested technique

أن مشكلة تحديد الضوضاء ذات البعد واحد (الأشارة) وذات البعدين (الصورة) مهم جدا خصوصا بالاختصاصات الهندسية وكذلك بالنسبة لتطبيقات علوم الحاسوب.هذه الضوضاء من نوع (salt, pepper, Gaussian and speckle)تختلف من ناحية الموضوع والاهداف والسلوك. الشبكات العصبية أسست طريقة قد أقترحت لتحديد الضوضاء.التقنية المقترحة قد تضمن أختيار عينات من الضوضاء وأستخراج الخصائص الاحصائية بأستخدام تقنية ألتواء المصفوفات التي سوف تطبق في الشبكات العصبية لتحديد الضوضاء أستنادا الى توزيع عناصر التواء المصفوفة, الشبكات العصبية توفر حل أفضل في تحديد الضوضاء.


Article
نظام هجين : توازي خوارزمية جينية- عصبية في كبس الصور الكسوري باستخدام حاسبات متعددة

Loading...
Loading...
Abstract

Recently, effective technologies in Fractal Image Coding (FIC) were used to reduce the complexity of search for the matching between the Range blocks and the Domain blocks which reduces the time needed for calculation. The aim of this research is to propose a Hybird Parallel Neural -Genetic Algorithm (HPNGA) using the technique of (Manager/Worker) in multiple computers in order to obtain the fastest and best compression through extracting the features of the gray and colored images to attenuate the problem of dimensions in them .The NN enabled to train separate images from the test images to reduce the calculation time. The NN able to adapt itself with the training data to reduce the complexity and having more data and is merged with the parallel GA to reach optimum values of weights with their biases. The optimum weights obtained will classify the correct search domains with the least deviation ,which, in turn ,helps decompress the images using the fractal method with the minimum time and with high resolution through multiple computers. The results showed that the proposed hybrid system is faster than the standard algorithm ,the NN and GA in decompressing the FIC and they are flexible and effective to reach the optimum solution with high speed and resolution .The search method used for compression and de-compression has a vital role in improving the ratio and the quality of image compression which reached 15s .The ratio of compression reached to 90.68% and the image improvement after decompression reached to 34.71db when compared to other methods of (FIC), which didn't exceed 90.41% and image quality of 32.41db and the execution speed was only 21s.

استخدمت مؤخرا تقنيات فعالة في التشفير الكسوري للصور Fractal Image Coding(FIC) لتقليل تعقيد البحث للتطابق بين كتل المدىRange Block وكتل المجال Domain Block الذي يقلل الوقت المستغرق في الحساب. الهدف من هذا البحث اقتراح نظام هجين : توازي خوارزمية جينية- عصبية في كبس الصور الكسوري Hybird Parallel Neural -Genetic Algorithm (HPNGA) بتقنية المدير/العامل في حاسبات متعددة للحصول على اسرع وافضل كبس من خلال إستخلاص الصفات للصور الرمادية والملونة لتقليل مشكلة الأبعاد فيها، اذ مكنت الشبكة العصبية من تدريب صور منفصلة عن صور الاختبار لتقليل وقت الحساب، كما استطاعت الشبكة العصبية أن تكيف نفسها من بيانات التدريب لتقليل التعقيد وامتلاكها بيانات أكثر، ودمجت مع الخوارزمية الجينية المتوازية للوصول الى القيم المثالية من الأوزان بانحيازاتها، والأوزان المثالية التي تم الحصول عليها سوف تصنف مجالات البحث الصحيحة بأدنى انحراف والذي يساعد على فك الكبس للصور بالطريقة الكسورية بأقل وقت وبدقة عالية من خلال حاسبات متعددة .بينت النتائج ان النظام الهجين المقترح أسرع من الخوارزمية القياسية ،الشبكات العصبية والخوارزمية الجينية في كبس الصور الكسوري FIC ، وأنها مرنة وفعالة للوصول إلى الحل الأمثل بسرعة وكفاءة عاليتين، وان طريقة البحث المستخدمة للكبس وفك الكبس كان لها دور فعال في تحسين نسبة ونوعية الكبس للصور بسرعة عالية وصلت الى 15 s، كما وصلت نسبة الكبس الى 90.68 % وتحسين نوعية الصورة بعد فك الكبس الى ما يقاربdb 34.71مقارنة بالطرائق الاخرى لكبس الصور الكسوري التي لم تتجاوز نسبة الكبس فيها الى 90.41% ونوعية صورة32.41db وبسرعة تنفيذ لم تتجاوز الى 21s.

Listing 1 - 4 of 4
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (4)


Language

English (3)

Arabic (1)


Year
From To Submit

2013 (4)