Prédiction de la résistance à la compression simple des sols argileux améliorés par la chaux et le gypse en appliquant la technique des réseaux de neurones artificiels

Abstract

تعتبر التربة الطينية من بين المواد الرديئة، وغالبًا ما تتطلب بعض المعالجة لزيادة استقرارها المادي والميكانيكي. لذلك ، فإن الطرق الكيميائية لتثبيت التربة الطينية مثل إضافة الجير والجبس هي إحدى التقنيات المفضلة لتحسين خصائصها الجيوتقنية. ثبت أن تحديد المعاملات الجيوتقنية للتربة الطينية التي تم تحسينها عن طريق الإضافات مكلف للغاية ، مما دفع غالبية الباحثين إلى التوجه نحو التنبؤ بهذه المعاملات باستخدام تقنيات مختلفة مثل الشبكات العصبية الاصطناعية المستخدمة في دراستنا. الهدف من هذه الدراسة هو تطوير نموذج فعال يعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية ، والتنبؤ بقيم مقاومة الانضغاط البسيطة للتربة المستقرة مع الجير في وجود الجبس. و في هذا الإطار ، تم جمع قاعدة بيانات من 371نقطة تشتمل على أربع معاملات مؤثرة على مقاومة الانضغاط البسيطة (الجير والجبس و مقاومة الانضغاط البسيطة الابتددائية و وقت المعالجة) من البحوث السابقة. أظهرت نتائج التعلم والاختبار والتحقق من صحة النموذج الذي تم تطويره في هذه الدراسة أداء ذات معامل ارتباط عالي ) (R = 0.9257وخطأ منخفض ) .(MSE=0.009أثبتت الدراسة البارامترية ومقارنة القيم المتوقعة مع النتائج التجريبية غير المدرجة في قاعدة البيانات أداء عالي للنموذج المطور. لذلك ، يمكن استخدام هذا النموذج كأداة موثوقة للتنبؤ بمقاومة الانضغاط البسيطة للتربة الطينية المعالجة بالجير والجبس