Áp dụng mô hình ANN trong mái dốc hình nón không chống đỡ trên nền sét không đồng nhất và không đẳng hướng

N. Đặng, N. Khoa, Đình Dư, T. Hoan, Duy, N. Công, Nguyễn Đình Danh, Bình
{"title":"Áp dụng mô hình ANN trong mái dốc hình nón không chống đỡ trên nền sét không đồng nhất và không đẳng hướng","authors":"N. Đặng, N. Khoa, Đình Dư, T. Hoan, Duy, N. Công, Nguyễn Đình Danh, Bình","doi":"10.61591/jslhu.15.329","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Bài báo đề xuất hàm số tương quan trong việc xác định hệ số ổn định của mái dốc hình nón không có biện pháp chống đỡ trên nền sét không đồng nhất, không đẳng hướng bằng chương trình máy học dựa trên mô hình mạng thần kinh nhân tạo Artificial Neural Network - ANN. Việc phân tích hệ số ổn định (N) của mái dốc hình nón không có biện pháp chống đỡ trên nền sét không đồng nhất, không đẳng hướng có xét đến các thông số bao gồm: thông số thể hiện tính không đồng nhất (m), hệ số thể hiện sự không đẳng hướng (re), góc dốc của mái hình nón (β), và tỷ lệ giữa chiều cao và bán kính đáy (H/B). Mô hình mô phỏng số bằng phương pháp phần tử hữu hạn được sử dụng để xác định sự thay đổi hệ số ổn định N khi các thông số re, m, H/B và β thay đổi. Từ kết quả của bài toán mô hình số, mô hình mạng thần kinh nhân tạo Artificial Neural Network được áp dụng để đề xuất hàm số tương quan giữa hệ số N từ các giá trị đầu vào re, m, H/B và β. Kết quả cho thấy, hàm số tương quan có tính chính xác cao với giá trị từ mô phỏng số, có thể áp dụng trong bài toán thiết kế, nghiên cứu.","PeriodicalId":508970,"journal":{"name":"Tạp chí Khoa học Lạc Hồng","volume":"224 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-12-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Tạp chí Khoa học Lạc Hồng","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.61591/jslhu.15.329","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Bài báo đề xuất hàm số tương quan trong việc xác định hệ số ổn định của mái dốc hình nón không có biện pháp chống đỡ trên nền sét không đồng nhất, không đẳng hướng bằng chương trình máy học dựa trên mô hình mạng thần kinh nhân tạo Artificial Neural Network - ANN. Việc phân tích hệ số ổn định (N) của mái dốc hình nón không có biện pháp chống đỡ trên nền sét không đồng nhất, không đẳng hướng có xét đến các thông số bao gồm: thông số thể hiện tính không đồng nhất (m), hệ số thể hiện sự không đẳng hướng (re), góc dốc của mái hình nón (β), và tỷ lệ giữa chiều cao và bán kính đáy (H/B). Mô hình mô phỏng số bằng phương pháp phần tử hữu hạn được sử dụng để xác định sự thay đổi hệ số ổn định N khi các thông số re, m, H/B và β thay đổi. Từ kết quả của bài toán mô hình số, mô hình mạng thần kinh nhân tạo Artificial Neural Network được áp dụng để đề xuất hàm số tương quan giữa hệ số N từ các giá trị đầu vào re, m, H/B và β. Kết quả cho thấy, hàm số tương quan có tính chính xác cao với giá trị từ mô phỏng số, có thể áp dụng trong bài toán thiết kế, nghiên cứu.
在您的国家里,您可以在您的国家里找到您所需要的一切。
Bài báo xuất hàm sương quan trong việc xác định hệ ổn định của mái dốc hình nón không có biện pháp chống đỡ trên nền sét không đồng nhất、không đẳng hướng bằng chương trình máy họn phương của trên mạnh mạng thần kinh nhân tạo Artificial Neural Network - ANN.它是一个由人工神经网络(ANN)构成的网络:汉字的意思是 "男"、"女"、"再"、"β "和 "高/低"。您可以用您的語言說出您的意思,也可以用您的中文說出您的意思,也可以用您的英文說出您的意思。人工神经网络(Artificial Neural Network)是一种可以通过网络进行控制的技术。如果您想在您的网站上找到更多的信息,请点击这里。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信