Eine Plattform für die Wissenschaft: Bauingenieurwesen, Architektur und Urbanistik
Eine Plattform für die Wissenschaft: Bauingenieurwesen, Architektur und Urbanistik
تعد دراسة استقرار المنشآت البحرية من المواضيع الهامة جداً وذلك لأنها تتضمن الأخذ بعين الاعتبار الكثير من البارامترات من أجل الوصول إلى التصميم الهندسي الآمن والاقتصادي لمثل هذه المنشآت. تتضمن الدراسة الحالية تقنية شبكة عصبية اصطناعية لتوقع عدد الاستقرار للمكاسر الركامية, حيث تم بناء شبكة عصبية اعتماداً على البارامترات المؤثرة على استقرار المكسر, ومن ثم استخدمت خوارزمية الانتشار العكسي للخطأ في تدريب الشبكة. تبين نتيجة الدراسة أن هناك ارتباطاً كبيراً بين القيم المحسوبة من الشبكة والقيم المأمولة(المحسوبة من علاقة van der meer) حيث بلغ معامل الارتباط 0.88. The stability analysis of coastal structure is very important because it involves many design parameter s to be considered for the save and economical design of structure. In the present study neural network technique is adopted to predict the stability number of rubble mound breakwater. One model is constructed based on the parameters which influence on the stability of rubble mound breakwater, the back propagation algorithm is used in training network . Agood correlation is obtained between network predicted stabilityand estimated ones. Correlation coefficient=0.88
تعد دراسة استقرار المنشآت البحرية من المواضيع الهامة جداً وذلك لأنها تتضمن الأخذ بعين الاعتبار الكثير من البارامترات من أجل الوصول إلى التصميم الهندسي الآمن والاقتصادي لمثل هذه المنشآت. تتضمن الدراسة الحالية تقنية شبكة عصبية اصطناعية لتوقع عدد الاستقرار للمكاسر الركامية, حيث تم بناء شبكة عصبية اعتماداً على البارامترات المؤثرة على استقرار المكسر, ومن ثم استخدمت خوارزمية الانتشار العكسي للخطأ في تدريب الشبكة. تبين نتيجة الدراسة أن هناك ارتباطاً كبيراً بين القيم المحسوبة من الشبكة والقيم المأمولة(المحسوبة من علاقة van der meer) حيث بلغ معامل الارتباط 0.88. The stability analysis of coastal structure is very important because it involves many design parameter s to be considered for the save and economical design of structure. In the present study neural network technique is adopted to predict the stability number of rubble mound breakwater. One model is constructed based on the parameters which influence on the stability of rubble mound breakwater, the back propagation algorithm is used in training network . Agood correlation is obtained between network predicted stabilityand estimated ones. Correlation coefficient=0.88
استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في دراسة استقرار المكاسر الركامية
2016
Aufsatz (Zeitschrift)
Elektronische Ressource
Unbekannt
Metadata by DOAJ is licensed under CC BY-SA 1.0
استخدام نمذجة معلومات البناء في تحقيق استدامة المباني السكنية (دراسة حالة الإنارة).
| DOAJ | 2023
تدعيم الأعمدة البيتونية المسلّحة باستخدام الشبكات المعدنية الملحومة المتوافرة محلياً
| DOAJ | 2016
تحلیل نقش چشمانداز بر ساختار فضایی و نظام استقرار معماری عمارت اصلی باغ عباسآباد
| DOAJ | 2022