Modeli mehke logike in nevronske mreže za analizo geotehničnih konstrukcij : doktorska disertacija

slovenski

doktorska dela

2013

Analiza   ANFIS   Disertacije   Geotehnične konstrukcije   mehka logika   modeli mehke logike   nevronske mreže   NLP   pavement structure   podporna konstrukcija s pasivnimi sidri   podzemno skladišče plina   soil nailing   underground gas storage   voziščna konstrukcija

Univerza v Mariboru, Fakulteta za gradbeništvo, prometno inženirstvo in arhitekturo

V doktorski disertaciji smo razvili nove modele za analizo voziščne konstrukcije, podporne konstrukcije in podzemne konstrukcije. Modele smo izdelali z adaptivnimi nevronskimi mrežami in mehkim identifikacijskim sistemom (adaptive network based fuzzy inference system, ANFIS). ANFIS metoda v splošnem omogoča izdelavo geotehničnih modelov, ki imajo večjo sposobnost napovedi kot konvencionalne analitične metode. ANFIS modele smo izdelali na podlagi geomehanskih računskih modelov in optimizacijskih modelov. Optimizacijske modele smo izdelali z nelinearnim programiranjem (nonlinear programming, NLP). Natančnost napovedi modelov je odvisna od nelinearnosti obravnavanega problema. Ugotovili smo, da je v ANFIS modelih bistvenega pomenarazvrstitev nevronov. Za ta namen smo razvili ANFIS modele z različno topologijo nevronov in uporabili tisto, ki je imela najmanjšo odstopanje gledena množico testnih podatkov. V doktorski disertaciji razviti ANFIS modeli voziščne konstrukcije omogočajo napovedovanje horizontalne specifične deformacije na dnu asfaltne plasti in vertikalne specifične deformacije na podlagi. Razviti modeli za podporno konstrukcijo s pasivnimi sidri omogočajo napovedovanje faktorja varnosti in optimalnega naklona pasivnih sider. Dobljeni ANFIS modeli za podzemne konstrukcije omogočajo napovedovanje optimalnih izdelavnih stroškov podzemnega skladišča plina in optimalne zasnove kaverne.

07.08.2023