تخمین ضریب بهره وری ماشین حفر تونل(tbm) با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
نویسندگان
چکیده
پیش بینی سرعت پیشروی ماشین های حفر تونل ،به منظور تعیین برنامه زمانی و برآورد هزینه های اجرایی در پروژه های تونل سازی با حفر مکانیزه،از اهمیت زیادی برخوردار است.برای این منظور لازم است تا ضریب بهره وری ماشین حفر تونل مشخص شده تا بر اساس آن سرعت پیشروی ماشین تعیین شود.اگر چه روابط تجربی متعددی د راین زمینه ارائه شده اند ولی این روابط از دقت بالایی برخوردار نیستند.هدف از انجام این مطالعه تعیین ضریب بهره وری ماشینtbm باز،با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی می باشد.برای این منظور مجموعه ای از داده های مربوط به تونل سازی با ماشین tbm باز ،جمع آوری شده و شبکه ای با ورودیهای متفاوت تک محوری فشاری،تنش قائم،فاکتور جهت درزه،نیروی نفوذ تیغه و شاخص کیفیت سنگ بارتن(q) با خروجی ضریب بهره وری ماشین حفر تونل طراحی شده است.از آنجایی که پارامترهای ورودی شبکه،ارتباط بسیار مناسبی با ضریب بهره وری ماشین حفر تونل دارند شبکه عصبی طراحی شده قادر است با دقت بسیار بالا ضریب بهره وری ماشین حفر تونل را پیش بینی نماید.
منابع مشابه
تخمین ضریب بهره وری ماشین حفر تونل(TBM) با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
پیش بینی سرعت پیشروی ماشین های حفر تونل ،به منظور تعیین برنامه زمانی و برآورد هزینه های اجرایی در پروژه های تونل سازی با حفر مکانیزه،از اهمیت زیادی برخوردار است.برای این منظور لازم است تا ضریب بهره وری ماشین حفر تونل مشخص شده تا بر اساس آن سرعت پیشروی ماشین تعیین شود.اگر چه روابط تجربی متعددی د راین زمینه ارائه شده اند ولی این روابط از دقت بالایی برخوردار نیستند.هدف از انجام این مطالعه تعیین ضر...
متن کاملتخمین ضریب پخش طولی آلاینده ها در مجاری روباز با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
انتقال طولی آلاینده ها یکی از مراحل مهم در فرآیند رقیق سازی آلاینده ها میباشد که شناخت آن از اهمیت ویژهایبرخوردار است. دشواری اندازه گیری ضریب انتشار طولی در رودخانهها نیاز به استفاده از روشهای مناسب مدلسازیدر پیشبینی این ضریب را بیشتر میکند. یکی از روشهای کارآمد مدل سازی شبکه عصبی مصنوعی است که یکی ازتکنیکهای هوش مصنوعی محسوب میشود. در این مدل بدون استفاده از معادلات پیچیده غیرخطی، میتوان دینا...
متن کاملتخمین ضریب تبدیل شلتوک با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در خشک کردن بستر سیال
The objective of this research was to predict head rice yield (HRY) in fluidized bed dryer using artificial neural network approaches. Several parameters considered here as input variables for artificial neural network affect operation of fluidized bed dryers. These variables include: air relative humidity, air temperature, inlet air velocity, bed depth, initial moisture content, final moisture...
متن کاملتخمین ضریب تبدیل شلتوک با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در خشک کردن بستر سیال
The objective of this research was to predict head rice yield (HRY) in fluidized bed dryer using artificial neural network approaches. Several parameters considered here as input variables for artificial neural network affect operation of fluidized bed dryers. These variables include: air relative humidity, air temperature, inlet air velocity, bed depth, initial moisture content, final moisture...
متن کاملتخمین انرژی شکست بتن با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
بتن یکی از رایجترین مصالح صنعتی و ساختمانی است که به دلیل اقتصادی بودن اهمیت روز افزونی پیدا میکند. در سالهای اخیر با بهرهگیری از روشهای مختلف آزمایشگاهی، پارامترهای شکست مواد سیمانی مانند بتن مورد بررسی قرار گرفته است؛ نقش این پارامترها در طراحی سازههای سطحی و زیرسطحی از اهمیت ویژهای برخوردار است. در این مقاله مدل شکست بر اساس شبکه عصبی برای تخمین پارامترشکست بتن GF(انرژی مخصوص شکس...
متن کاملتخمین سختی برشی شکست ( ) با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
در سالهای اخیر با بهرهگیری از روشهای مختلف آزمایشگاهی، چگونگی مد برشی شکست با استفاده از نمونههای سنگی مورد بررسی قرار گرفته است. اغلب گسیختگیهای رخ داده در طبیعت در اثر عملکرد نیروهای کششی و برشی در توده سنگ میباشد. تعیین دقیق سختی برشی شکست برای درک و تحلیل رفتار گسیختگیها در حفریات سطحی و زیرزمینی از اهمیت ویژهای برخوردار میباشد. بررسی جامع دستاوردهای علمیدر خصوص تعیین سختی برش...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
عنوان ژورنال:
فصلنامه زمین شناسی محیط زیستجلد ۴، شماره ۱۲، صفحات ۶۳-۷۲
کلمات کلیدی
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023