research centers


Search results: Found 5

Listing 1 - 5 of 5
Sort by

Article
Prediction of Ultimate Bearing Capacity of Shallow Foundations onCohesionless Soils Using Back Propagation Neural Networks (BPNN)

Author: Khalid R.Mahmood Al-Janabi
Journal: Iraqi Journal of Civil Engineering المجلة العراقية للهندسة المدنية ISSN: 19927428 Year: 2008 Issue: 12 Pages: 162-176
Publisher: University of Anbar جامعة الانبار

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract:
This study explores the potential of back propagation neural networks (BPNN) computing
paradigm to predict the ultimate bearing capacity of shallow foundations on cohesionless
soils. The data from 97 load tests on footings (with sizes corresponding to those of real
footings and smaller sized model footings) were used to train and validate the model. Five
parameters are considered to have the most significant impact on the magnitude of
ultimate bearing capacity of shallow foundations on cohesionless soil and are thus used as
the model inputs. These include the width of the footing, depth of embedment, length to
width ratio, dry or submerge unit weight and angle of internal friction of the soil. The
model output is the ultimate bearing capacity. Performance of the model was
comprehensively evaluated. The values of the performance evaluation measures such as
coefficient of correlation, root mean square error, mean absolute error reveal that the
model can be effectively used for the bearing capacity prediction. BPNN model is
compared with the values predicted by most commonly used bearing capacity theories.
The results indicate that the model perform better than the theoretical methods.
KEYWORDS: Ultimate bearing capacity; Shallow foundations; cohesionless soil; back
propagation neural network (BPNN); prediction

يهدف هذا البحث الى استكشاف امكانية استخدام الشبكات العصبية بتقنية الانتشار الرجعي للخطأ لايجاد قابلية التحمل القصوى للاسسالضحلة المقامة على الترب غير المتماسكة. قاعدة بيانات شملت ما مجموعه 97 حالة لفحوص تحميل على اسس بابعاد حقيقية واخرىلنماذج صغيرة ، لبناء واثبات نماذج الشبكات العصبية. العوامل الخمسة التالية يمكن اعتبارها من العوامل ذات التأثير الأكبر على قابليةالتحمل القصوى وقد اعتبرت كمعطيات للنموذج وتشمل عرض الاساس، عمق الطمر للاساس، نسبة الطول الى عرض الاساس،الكثافةالجافة او المغمورة وزاوية الاحتكاك الداخلي للتربة ، في حين إن قابلية التحمل القصوى هي نتيجة النموذج. تم اجراء تقييم شاملللنموذج باستخدام معامل الارتباط، جذر معدل مربع الخطأ، و معدل الخطأ المطلق. وقد اظهرت النتائج فاعلية النموذج في ايجاد قابليةالتحمل القصوى. تم مقارنة النموذج مع اكثر المعادلات المستخدمة شيوعأ لايجاد قابلية التحمل القصوى وقد اظهرت النتائج افضليةالنموذج على تلك النظريات.

Keywords


Article
Using Artificial Neural Networks For Evaluation of Collapse Potential of Some Iraqi Gypseous Soils
استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لتقييم الانهيارية الكامنة لبعض الأتربة الجبسية العراقية

Authors: Juneid Aziz --- Khalid R. Mahmood
Journal: Iraqi Journal of Civil Engineering المجلة العراقية للهندسة المدنية ISSN: 19927428 Year: 2011 Volume: 7 Issue: 1 Pages: 21-28
Publisher: University of Anbar جامعة الانبار

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract.
In this research, Artificial Neural Networks (ANNs) will be used in an attempt to predict collapse potential of gypseous soils. Two models are built one for collapse potential obtained by single oedemeter test and the other is for collapse potential obtained by double oedemeter test. A database of laboratory measurements for collapse potential is used. Six parameters are considered to have the most significant impact on the magnitude of collapse potential and are being used as an input to the models. These include the Gypsum content, Initial void ratio, Total unit weight, Initial water content, Dry unit weight, Soaking pressure. The output model will be the corresponding collapse potential. Multi-layer perceptron trainings using back propagation algorithm are used in this work. A number of issues in relation to ANN construction such as the effect of ANN geometry and internal parameters on the performance of ANN models are investigated. Information on the relative importance of the factors affecting the collapse potential are presented and practical equations for prediction of collapse potential from single oedemeter test and double oedemeter test in gypseous soils are developed. It was found that ANNs have the ability to predict the collapse potential from single oedemeter test and double oedemeter test in gypseous soil samples with a good degree of accuracy. The ANN models developed to study the impact of the internal network parameters on model performance indicate that ANN performance is sensitive to the number of hidden layer nodes, momentum terms, learning rate, and transfer functions. The sensitivity analysis indicated that for the models the results indicate that the initial void ratio and gypsum content have the most significant affect on the predicted the collapse potential.
Keywords. Artificial Neural Networks, collapse potential, gypseous soils

Keywords


Article
Modeling of Polymer Modified-Concrete Strength with Artificial Neural Networks

Authors: Abdulkader I. Abdulwahab Al-Hadithi --- Khalid R. Mahmood Al-Janabi
Journal: Iraqi Journal of Civil Engineering المجلة العراقية للهندسة المدنية ISSN: 19927428 Year: 2008 Issue: 10 Pages: 47-68
Publisher: University of Anbar جامعة الانبار

Loading...
Loading...
Abstract

ABSTRACT: In this paper, artificial neural networks (ANNs) are used in attempt to obtain the strength of polymer-modified concrete (PMC). A database of 36 case records is used to develop and verify the ANN models. Four parameters are considered to have the most significant impact on the magnitude of (PMC) strength and are thus used as the model inputs. These include the Polymer/cement ratio, sand/cement ratio, gravel/cement ratio, and water/ cement ratio. The model output is the strength of (PMC). Multi-layer perceptron trained using the back-propagation algorithm is used. In this work, the feasibility of ANN technique for modeling the concrete strength is investigated. A number of issues in relation to ANN construction such as the effect of ANN geometry and internal parameters on the performance of ANN models are investigated. Design charts for prediction of polymer modified concrete strength are generated based on ANN model. It was found that ANNs have the ability to predict the strength of polymer modified concrete, with a very good degree of accuracy. The ANN models developed to study the impact of the internal network parameters on model performance indicate that ANN performance is reality insensitive to the number of hidden layer nodes, momentum terms or transfer functions. On the other hand, the impact of the learning rate on model predictions is more pronounced.

keywords:; Artificial Neural networks; Strength; Polymer Modified Concrete; Modeling.

في هذا البحث، جرى استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في محاولة لإيجاد نماذج دقيقة لايجادمقاومة الخرسانة المطورة بالبوليمر. تم استخدام قاعدة بيانات شملت ما مجموعه 36 لبناء واثباتنماذج الشبكات العصبية الاصطناعية. العوامل الاربعة التالية يمكن اعتبارها من العوامل ذات التأثيرالأكبر على مقاومة الخرسانة المطورة بالبوليمر وقد اعتبرت كمعطيات للنموذج وتشمل نسبة البوليمر الى السمنت، نسبة الرمل الى السمنت، نسبة الحصى الى السمنت،ونسبة الماء الى السمنت ، في حينإن مقاومة الخرسانة هو نتيجة النموذج. في هذا العمل تم استخدام الشبكات المتعددة الطبقات بتقنيةالانتشار الرجعي للخطأ لنمذجة مقاومة الخرسانة المطورة بالبوليمر. وقد تمت دراسة العديد منالحالات التي لها علاقة ببناء الشبكات العصبية الاصطناعية منها معمارية الشبكة والعوامل الداخلية لهاومدى تأثيرها على أداء نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية، ووضعت اشكال تصميمية لحسابمقاومة الخرسانة المطورة بالبوليمر. لقد وجد بان الشبكات العصبية الاصطناعية لها القابلية على إيجادمقاومة الخرسانة المطورة بالبوليمر بدرجة جيدة جداً من الدقة. كما أن النماذج التي تم بناءها لدراسةتأثير العوامل الداخلية للشبكات على أداءها أظهرت أن أداء الشبكات غير حساس لعدد العقد في الطبقةالمخفية، للحد الكمي و لمعادلات النقل في المقابل فأن تأثير معدل التعلم اكثر وضوحاً على نتائجالتوقعات.

Keywords


Article
Nature of Soil-Water Characteristics Curves (SWCC)for Soils from Anbar Governorate
طبيعة منحنيات خصائص التربة – الماء لترب من محافظة الانبار

Authors: Ahmed H. Abdul Kareem احمد حازم عبدالكريم --- Khalid R. Mahmood خالد راسم محمود
Journal: Anbar Journal of Engineering Sciences مجلة الأنبار للعلوم الهندسية ISSN: 19979428 Year: 2010 Volume: 3 Issue: 1 Pages: 61-80
Publisher: University of Anbar جامعة الانبار

Loading...
Loading...
Abstract

Determinations of unsaturated soil parameters using experimental procedures are time consuming and difficult. In recent years, the soil–water characteristic curve (SWCC) has become an important tool in the interpretation of the engineering behavior of unsaturated soils. Difficulties associated with determining such parameters have justified the use of indirect determination. This paper presents the general nature of the SWCC for soils with different plasticity limits, index and gradation, in terms of gravimetric water content and degree of saturation versus soil matric suction from Anbar governorate. In order to investigate possible relationships between the plasticity limits, index, percent passing no.200 and SWCC, 7 type of soils were tested to find its SWCC experimentally and compared the result with the curves obtained from different model presented in the literature. The objectives of the paper were to check the validity of these models with the experimental results. The results shows a good agreement and to present a simple method for inferring the SWCC for soils, taking into account the liquid limit, plastic limit, plasticity index and percent of fines passing sieve no.200.

ان حساب معاملات الترب الغير مشبعة باستخدام الطرق التجريبية يستعمل لغرض اختصار الزمن والصعوبات. وفي السنوات الحديثة ، فان منحني خصائص التربة- الماء اصبح وسيلة مهمة في تمثيل التصرف الهندسي للترب غير مشبعة. الصعوبات المصاحبة لحساب مثل هذه المعاملات يتم فقط باستخدام الحسابات غير مباشرة. هذا البحث يمثل ايجاد الطبيعة العامة للـ SWCC لترب لها حد اللدونة، معامل اللدونة، والتدرج تحت مصطلحات المحتوى الرطوبي الجاذبي ودرجة التشبع متغيرةً مع قوة الامتصاص لانواع مختلفة من الترب في محافظة الانبار. لغرض التحري عن العلاقات المحتملة بين حد اللدونة ، معامل اللدونة ، المار من منخل رقم 200 ، وSWCC هناك سبع انواع من الترب استخدمت في الفحوصات لايجاد SWCC مختبريا ومقارنتها مع نتائج المنحنيات التي تم الحصول عليها من موديلات مختلفة موضحة في البحث. الهدف من البحث هو تدقيق مدى ملائمة الموديلات المستخدمة مع النتائج المختبرية المستحصلة التي اظهرت نتائجها ان هناك توافق جيد وكذلك اوجدت طريقة بسيطة لحساب SWCC لانواع الترب مع الاخذ بنظر الاعتبار حساب حد السيولة ، حد اللدونة ، معامل اللدونة ، ونسبة المار من منخل رقم 200 .


Article
Finite Element Simulation of the Bearing Capacity of an Unsaturated Coarse-Grained Soil
المحاكاة بالعناصر المحددة لقابلية تحمل الترب غير المشبعة خشنة الحبيبات

Loading...
Loading...
Abstract

The mechanical behaviour of partially saturated soils can be very different from that of fully saturated soils. It has long been established that for such soils, changes in suction do not have the same effect as changes in the applied stresses, and consequently the effective stress principle is not applicable. A procedure was proposed to define the soil water characteristic curve. Then this relation is converted to relation correlating the void ratio and matric suction. The slope of the latter relation can be used to define the H-modulus function. This procedure is utilized in the finite element analysis of a footing on unsaturated coarse grained soil to investigate its bearing capacity.The finite element results demonstrated that there is a significant increase in the bearing capacity of the footing due to the contribution of matric suction in the range 0 to 6 kPa for the tested compacted, coarse-grained soil. The ultimate pressure increases from about 120 kPa when the soil is fully saturated to about 570 kPa when the degree of saturation becomes 90%. This means that an increase in the bearing capacity of about 375% may be obtained when the soil is changed from fully saturated to partially saturated at a degree of saturation of 90%. This development in the bearing capacity may exceed 600% when the degree of saturation decreases to 58%.

السلوك الميكانيكي للترب غير المشبعة يمكن أن يكون مختلفا جدا عن سلوك الترب المشبعة. لقد كان معروفا أنه لهذه الترب لا يكون للتغير في اجهاد السحب أو المص نفس تأثير التغير في الاجهادات المسلطة. و عليه فان مبدأ الاجهاد المؤثر غير قابل للتطبيق.تم اقتراح طريقة لتعريف المنحني المميز للتربة و الماء، و بعد ذلك تحول هذه العلاقة الى أخرى تربط نسبة الفراغات و اجهاد السحب أو المص. و يمكن أن يستعمل انحدار العلاقة الأخيرة في تعريف دالة المعامل H (H-modulus function). و قد وظفت هذه الطريقة في تحليل بطريقة العناصر المحددة لأساس على تربة غير مشبعة خشنة الحبيبات لايجاد قابلية تحمله.و قد بينت نتائج العناصر المحددة أن هناك زيادة مهمة في قابلية تحمل الأساس نتيجة مساهمة اجهاد السحب ضمن المدى من صفر لغاية 6 كيلوباسكال للترب خشنة الحبيبات المرصوصة. و يزداد الضغط الأقصى من حوالي 120 كيلوباسكال عندما تكون التربة مشبعة كليا الى حوالي 570 كيلوباسكال عندما تصبح درجة التشبع 90% ، و هذا يعني أن هناك زيادة في قابلية التحمل بحدود 375% يمكن أن تحصل عندما تتغير التربة من مشبعة كليا الى مشبعة جزئيا عند درجة تشبع 90%. ان هذه الزيادة في قابلية التحمل يمكن أن تصل الى 600% عندما تقل درجة التشبع الى 58%.

Listing 1 - 5 of 5
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (5)


Language

Arabic and English (4)

English (1)


Year
From To Submit

2012 (1)

2011 (1)

2010 (1)

2008 (2)