اعلام المكتبة المركزية / المهندس مهند
ا
الخلاصة
مشكلة التنبؤ باستقرار الأسس الضحلة المشيدة على الترب الجبسية معقدة للغاية ولا توجد دراسات متكاملة حول هذا الموضوع. تحتاج هذه الدراسات الى التنبؤ بدرجة دقيقة ,يهدف هذا البحث الى التحقق من دقة أربعة تقنيات للذكاء الاصطناعي وهي الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) , الشبكات العصبية العميقة (DNN) , نظام الدعم الخطي (SVR) والانحدار الخطي (LR). المعاملات التي استخدمت في هذه الدراسة تم انتقائها بعناية من الدراسات السابقة , حيث استخدم شكل الاساس, ونسبةDf/B , الحمل المسلط على الأساس ووقت الفحص هذا بالنسبة للاساس اما معاملات التربة فقد استخدم محتوى الجبس , كمية الماء داخل التربة , الوزن النوعي الجاف ,التماسك بين جزيئات التربة وزاويه الاحتكاك الداخلي. من خلال الدراسة أظهرت النتائج ان العوامل التي توثر بشكل كبير هي شكل الاساس, ونسبة Df/B , الحمل المسلط على الأساس ووقت الفحص. اثناء الدراسة تم استخدام أربعة تقنيات وافضل تقنية تم الحصول عليها هي الشبكة العصبية العميقة (DNN) حيث اعطت اقل خطأ مطلق 0.0290 وخطأ نسبي 0.0387. تقنية الشبكة العصبية العميقة اعطت اعلى معامل كفاءة وحساب التباين , بينما تقنية الانحدار الخطي اعطت نتائج غير مقبولة لذلك لا يمكن الاعتماد على هذه االتقنية في حساب التنبؤ لهبوط الأسس السطحية . كما أظهرت النتائج ان تقنيات الشبكة العصبية العميقة والشبكة العصبية الاصطناعية يمكن الاعتماد عليها هي حساب التنبؤ لهبوط الاسس السطحية على الترب الجبسية.
