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La simulation par les réseaux de neurones artificiels en géotechnique

La simulation par les réseaux de neurones artificiels en géotechniquevon Amal Benali Sie sparen 12% des UVP sparen 12%
Über La simulation par les réseaux de neurones artificiels en géotechnique

Avec le développement technologique et industriel rapide qüà connu le monde, en particulier dans la technologie de la construction avec ces immenses plates formes pétrolières dans les profondeurs océanique ou désertique. Cela nécessite un système structural porteur adéquat, capable de répartir les efforts d¿un niveau à un autre jusqüà arriver au pied de la structure appelé fondation. Le rôle important des fondations profondes à transmettre les charges de service issues de la superstructure vers les couches porteuses profondes de sol a suscité l'initation à des méthodes empiriques et semi empiriques pour La conception d¿un pieu dans son volet capacité portante axiale. Alternativement, des réseaux neuronaux artificiels (RNA) ont été utilisés récemment pour prédire la capacité ultime des piles sur la base des tests in situ. Très récemment, plusieurs chercheurs ont utilisé fructueusement l'approche réseau de neurones artificiel RNAs pour le développement des modèles intégrés en conjonction avec d'autres méthodes probabilistiques et évolutives.

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  • Sprache:
  • Französisch
  • ISBN:
  • 9786131560798
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 64
  • Veröffentlicht:
  • 1. August 2018
  • Abmessungen:
  • 150x4x220 mm.
  • Gewicht:
  • 113 g.
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Beschreibung von La simulation par les réseaux de neurones artificiels en géotechnique

Avec le développement technologique et industriel rapide qüà connu le monde, en particulier dans la technologie de la construction avec ces immenses plates formes pétrolières dans les profondeurs océanique ou désertique. Cela nécessite un système structural porteur adéquat, capable de répartir les efforts d¿un niveau à un autre jusqüà arriver au pied de la structure appelé fondation. Le rôle important des fondations profondes à transmettre les charges de service issues de la superstructure vers les couches porteuses profondes de sol a suscité l'initation à des méthodes empiriques et semi empiriques pour La conception d¿un pieu dans son volet capacité portante axiale. Alternativement, des réseaux neuronaux artificiels (RNA) ont été utilisés récemment pour prédire la capacité ultime des piles sur la base des tests in situ. Très récemment, plusieurs chercheurs ont utilisé fructueusement l'approche réseau de neurones artificiel RNAs pour le développement des modèles intégrés en conjonction avec d'autres méthodes probabilistiques et évolutives.

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