文献

J-GLOBAL ID：201402229484534771   整理番号：14A0647796

新しいアルゴリズムの適用による杭の動的支持力の予測

Predicting pile dynamic capacity via application of an evolutionary algorithm

著者 (2件)： ALKROOSH I. (Curtin Univ., Western Australia, AUS) ,  NIKRAZ H. (Curtin Univ., Western Australia, AUS)
資料名： Soils and Foundations (Web)  (Soils and Foundations (Web))
巻： 54  号： 2  ページ： 233-242  発行年： 2014年04月 
JST資料番号： U2456A  ISSN： 0038-0806  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,杭の支持力に関する動的入力及びSPTデータの相関性から得られる新しいモデルの開発につき述べた。進化アルゴリズム(遺伝子発現プログラミング(GEP))を用いて,相関性のモデル化を行った。モデル開発に使用したデータは,既存文献から得られた24の事例である。モデル作成は,データを2つのセットに分割して行った:モデルキャリブレーションのためのトレーニングとモデル一般化の可能性検証。モデルの性能は,杭支持力予測の実験データとの比較,ならびに2つの一般的に使用されている従来の方法及び人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルによる杭の支持力予測と比較して評価した。モデルは,決定係数,平均値,標準偏差及び確率密度と50%等価で,学習セットについてはそれぞれ0.94,1.08,0.14及び1.05,また,検証セットについては0.96,0.95,0.13及び0.93であることが分かった。計算平均二乗誤差及び平均絶対誤差の低い値は,モデルは杭支持力の予測が正確であることを示した。比較の結果はまた,モデルが杭支持力をANNモデルを含む従来の方法よりも正確に予測できることを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *杭 ,  *支持力 ,  アルゴリズム ,  *遺伝子発現 ,  学習アルゴリズム ,  入力 ,  貫入試験
準シソーラス用語： *遺伝子発現プログラミング ,  検証アルゴリズム ,  杭支持力 ,  *動的支持力 ,  動的入力 ,  標準貫入試験

分類 (1件)： 杭,杭基礎,矢板式基礎  (RA03080W)

引用文献 (40件)：

• Abu-Kiefa, M., 1998. General regression neural networks for driven piles incohesionless soils. J. Geotech. Geoenviron. Eng. 124 (12), 1177-1185.
• Alavi, A.H., Aminian, P., Gandomi, A.H., Esmaeili, M.A., 2011. Genetic based modeling of uplift capacity of suction caissons. Exp. Syst. Appl. 38, 12608-12618.
• Alkroosh, I., Nikraz, H., 2011a. Correlation of pile axial capacity and CPT data using gene expression programming. Geotech. Geol. J. 29 (5), 725-748.
• Alkroosh, I., Nikraz, H., 2011b. Predicting axial capacity of driven piles in cohesive soils using intelligent computing. Eng. Appl. Artif. Intell. 25 (3), 618-627.
• Ardalan, H., Eslami, A., Nariman-Zadeh, N., 2009. Piles shaft capacity from CPT and CPTu data by polynomial neural networks and genetic algorithms. Comput. Geotech. 36, 616-625.

タイトルに関連する用語 (4件)： アルゴリズム ,  杭 ,  支持力 ,  予測