Prediction of TBM Penetration Rate with Generalized Regression Neural Network in Hard Rock Condition
Publish place: 8th International Congress on Civil Engineering
Publish Year: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,986
This Paper With 7 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICCE08_067
تاریخ نمایه سازی: 28 آبان 1387
Abstract:
The prediction of performance of tunnel boring machines (TMB) penetration rate is important for project planning and selection of economic tunneling methods.This paper presents an attempt to predict penetration rate of TBM with a generalized regression neural network. The Queens Water tunnel data have been used to develop this network which includes three layers (input, hidden and output layers). The compressive trength, peak slope index, distance between planes of weakness and orientation of discontinuities in rock mass are chosen as input data penetration rata of TBM as output data. The results show that develop network is capable of predicting TBM penetration rata with correlation coefficient of ۰.۹۱۱. It was concluded that the penetration rata can be reliably estimated using the generalized neural network.
Keywords:
Authors
REZA MIKAEIL
Faculty of mining , Petroleum & Geophysics, Shahrood University of tech, Daneshgah Blvd, shahrood, Iran
Omid Frough
Faculty of mining , Petroleum & Geophysics, Shahrood University of tech, Daneshgah Blvd, shahrood, Iran
Reza Khalokakaie
Faculty of mining , Petroleum & Geophysics, Shahrood University of tech, Daneshgah Blvd, shahrood, Iran
Mohammad Ataei
Faculty of mining , Petroleum & Geophysics, Shahrood University of tech, Daneshgah Blvd, shahrood, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :