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J-GLOBAL ID：201902213846948234   整理番号：19A0875380

ジオポリマで安定化した粘性土の非拘束圧縮強度の評価:計算知能アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Evaluating unconfined compressive strength of cohesive soils stabilized with geopolymer: a computational intelligence approach

著者 (3件)： Javdanian Hamed (Department of Civil Engineering, Shahrekord University, Shahrekord, Iran) ,  Lee Saro (Geological Research Division, Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources (KIGAM), Daejeon, South Korea) ,  Lee Saro (Korea University of Science and Technology, Daejeon, South Korea)
資料名： Engineering with Computers  (Engineering with Computers)
巻： 35  号： 1  ページ： 191-199  発行年： 2019年 
JST資料番号： C0378C  ISSN： 0177-0667  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ジオポリマを用いた土壌安定化は,弱い凝集性土壌の改良のための新しい技術である。改良土壌の挙動を評価するには,強度パラメータの初期推定が必要である。本研究では,ジオポリマ安定化土壌試料に関する広範な実験結果を収集し,分析した。次に,モデルを,データ処理のグループ法(GMDH)を用いて開発し,粒子群最適化アルゴリズムを用いて,ジオポリマを用いた安定化凝集土の不圧圧縮強度(UCS)を推定した。土壌特性と同様に添加物のタイプとそれらの組成を,土壌試料のUCSに及ぼす影響パラメータとして取り入れた。次に,感度解析を行い,提案したUCSモデルの性能を検証した。最後に,開発したGMDHベースのモデルを人工ニューラルネットワークモデルと比較し,安定化土壌の非拘束圧縮強度を予測した。結果は,ジオポリマ安定化凝集土の非拘束圧縮強度を推定するために開発した計算知能ベースモデルの妥当な精度を明確に示した。Copyright 2018 Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *圧縮強さ ,  土壌特性 ,  *人工知能 ,  データ処理 ,  感度解析 ,  粘性土 ,  凝集 ,  GMDH
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  粒子群最適化 ,  土壌試料 ,  凝集性 ,  *ジオポリマ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 土壌の安定化 ,  粘性土 ,  ジオポリマ ,  非拘束圧縮強度 ,  計算知能

分類 (1件)： CAD,CAM  (JE10000A)

タイトルに関連する用語 (7件)： ジオポリマ ,  安定化 ,  粘性土 ,  拘束 ,  圧縮強度 ,  評価 ,  計算知能