Neuware -With the rapid technological and industrial development that the world has seen, particularly in construction technology with these huge oil platforms in the depths of the ocean or desert. This requires an adequate load-bearing structural system, capable of distributing forces from one level to another until they reach the foot of the structure, known as the foundation. The important role of deep foundations in transmitting service loads from the superstructure to the deep soil bearing layers has prompted the use of empirical and semi-empirical methods for the axial bearing capacity design of a pile. Alternatively, artificial neural networks (ANNs) have recently been used to predict the ultimate capacity of piles based on in situ tests. Very recently, several researchers have successfully used the RNAs artificial neural network approach for the development of integrated models in conjunction with other probabilistic and evolutionary methods.Books on Demand GmbH, �berseering 33, 22297 Hamburg 52 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9786206065111

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Bibliografische Details

Titel: Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Verlag: Our Knowledge Publishing Jun 2023
Ver�ffentlichungsdatum: 2023
Sprache: Englisch
ISBN-10: 6206065111
ISBN-13: 9786206065111
Bindung: Taschenbuch
Zustand: Neu

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Inhaltsangabe

With the rapid technological and industrial development that the world has seen, particularly in construction technology with these huge oil platforms in the depths of the ocean or desert. This requires an adequate load-bearing structural system, capable of distributing forces from one level to another until they reach the foot of the structure, known as the foundation. The important role of deep foundations in transmitting service loads from the superstructure to the deep soil bearing layers has prompted the use of empirical and semi-empirical methods for the axial bearing capacity design of a pile. Alternatively, artificial neural networks (ANNs) have recently been used to predict the ultimate capacity of piles based on in situ tests. Very recently, several researchers have successfully used the RNAs artificial neural network approach for the development of integrated models in conjunction with other probabilistic and evolutionary methods.

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