文献

J-GLOBAL ID：202202243857743333   整理番号：22A1169642

機械学習に基づく土壌構成モデルのパラメータ決定法【JST・京大機械翻訳】

Parameter Determination Method of Soil Constitutive Model Based on Machine Learning

著者 (4件)： Song Zhibin (College of Urban Construction, Hebei Normal University of Science & Technology, Qin Huangdao 066000, China) ,  Liu Shurong (School of Mathematics and Information Science & Technology, Hebei Normal University of Science & Technology, Qin Huangdao 066000, China) ,  Jiang Mingyue (College of Urban Construction, Hebei Normal University of Science & Technology, Qin Huangdao 066000, China) ,  Yao Suling (College of Urban Construction, Hebei Normal University of Science & Technology, Qin Huangdao 066000, China)
資料名： Wireless Communications & Mobile Computing  (Wireless Communications & Mobile Computing)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1338A  ISSN： 1530-8669  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モデルパラメータをより良く決定して,建設の安全性と安定性を改善するために,改良RCGAによる構成モデルパラメータの最適化同定方法を,現在の最適化理論を結合することによって提案した。実験結果は,本研究で提案した改良RCGAアルゴリズムが従来のNSGA-IIアルゴリズムより強力な認識能力と最適化効果を持ち,より正確に構成モデルのパラメータを決定することを示した。さらに,提案した改良アルゴリズムによって得られたパラメータは,パラメータ[数式:原文を参照]kPaが実際の実験室粘土パラメータと得られた最適パラメータを比較するとき,妥当性と精度を有することが分かった。Copyright 2022 Zhibin Song et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  最適化手法 ,  粘土 ,  *パラメータ ,  *構成モデル ,  *機械学習
準シソーラス用語： モデルパラメータ ,  最適パラメータ ,  NSGA-II ,  最適化理論 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  計算機網  (JC03000K)

引用文献 (22件)：

• E. Tuğba, A. K. Özge, "Evaluation of pile driving accidents in geotechnical engineering," International Journal of Occupational Safety and Ergonomics: JOSE, pp. 1-10, 2020.
• L. Deghoul, S. Gabi, A. Hamrouni, "The influence of the soil constitutive models on the seismic analysis of pile-supported wharf structures with batter piles in cut-slope rock dike," Studia Geotechnica et Mechanica, vol. 42, no. 3, pp. 191-209, 2020.
• N. Yeganeh, B. Fatahi, "Effects of choice of soil constitutive model on seismic performance of moment- resisting frames experiencing foundation rocking subjected to near-field earthquakes," Soil Dynamics and Earthquake Engineering, vol. 121, pp. 442-459, 2019.
• S. Rachdi, E. Jahangir, M. Tijani, A. Rouabhi, "Tunnelling-induced surface settlement: on the choice of soil constitutive model," European Journal of Environmental and Civil Engineering, vol. 25, no. 14, pp. 1-18, 2021.
• D. K. Lal, A. Das, "Development of semi-implicit midpoint and Romberg stress integration algorithms for single hardening soil constitutive models," Engineering Computations, vol. 37, no. 9, pp. 3477-3503, 2020.

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  土壌 ,  構成モデル ,  パラメータ