Elaboration d'un modèle (RNA) pour la prédiction de quelques propriétés géotechniques des sols argileux améliorés par la chaux

Abstract

التربــة غيــر المستقـــرة هي نــوع مــن التربـــة التي لهــا قابليـــة الإنتفاخ بســـب تشبعهــا بالمـاء، و يعـــود ذلـك الـى نـوع المعــادن الطيــنية المكــونة لها ، حيــث يــزداد حــجم التربــة بشكــل كبيــر مسببــا أضرار كبيــرة للمنشــآت المنجــزة عليهـــا، و لذلـــك فمـــن الضــروري دراســة خـــواص التـــربة وكيفيـــة معالجتهـــا ؟. هذا البحــث يهــدف إلى دراســة لتحسيــن الخصائــص الجيوتقنية للتربــة عــن طــريق إضـافـة نســب مختلفــة من الجيــر، وتحديــد نسبــة الجيـــر المثلــى، والزمــن الأمثــل للمعالجــة. و بمــا أن الطـرق المعتــادة للتجــارب المخبريــة مرهقــة وتستغــرق وقتــا طويــلا وجــد مكلفــة لمكاتــب الدراسات ولمؤسسات الإنجاز، فقــد أصبــح استخــدام تقنيــة الشبكــة العصبيــة الإصطناعية بسيطة وفعالة إلى حــد مـا للتنبــؤ بمؤشــر اللدونــة، والكثافــة الجافـة القصــوى، ومحتــوى المـاء الأمثــل للتربــة المستقــرة بالجيــر. ولهـــذا السبــب تـم تطويــر نمــوذج تنبــؤ بواسطــة قاعــدة بيانــات مكونـة مــن 721نقطة معطيات مستخرجة من بحوث منشورة حيث تــم جمعهــا مــن النتائــج التجريبيـــة السابقــــة للعديـــد مــن الأبحــاث بالنظــر الـى العوامــل الجيوتقنيـــة المدروســة . أظهــر أداء التعلــم والإختبار والتحقـــق من صحــة النمـوذج المــط َّور فــي هــذه الدراســة علاقــة ارتبــاط جيــدة بلغــت ٪ 89.64بمتوســط خطــأ تربيعــي قــدر بــــــ .0,092مــن ناحيـــة أخـــرى فقد أثبتـــت الدراســة البارامتريــة ومقارنــة القيــم المتوقعـــة مـع النتائـــج التجريبيــة للباحثيــن الآخريــن أداء حسنا للنموذج المطور والذي يمكن تطويره مستقبلا بزيادة حجم قاعدة البيانات المستعملة و اللجـــوء إلى تقنيـــة أخـــرى مثـــل تقنيــة لوغاريتمــات الوراثــة إلــى جانــب تقنيـــة الشبكــة العصبيـــــة الإصطناعية للحصول على نتائــج أكثــر دقـــة و مصداقيـــة.