TH97874A - โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับพยากรณ์การทรุดตัวของผิวดินจากการขุดเจาะอุโมงค์โดยเพิ่มปัจจัยชนิดของหัวเจาะ - Google Patents
โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับพยากรณ์การทรุดตัวของผิวดินจากการขุดเจาะอุโมงค์โดยเพิ่มปัจจัยชนิดของหัวเจาะInfo
- Publication number
- TH97874A TH97874A TH801002991A TH0801002991A TH97874A TH 97874 A TH97874 A TH 97874A TH 801002991 A TH801002991 A TH 801002991A TH 0801002991 A TH0801002991 A TH 0801002991A TH 97874 A TH97874 A TH 97874A
- Authority
- TH
- Thailand
- Prior art keywords
- tunnel
- type
- sub
- soil
- layer
- Prior art date
Links
Abstract
------10/01/2561------(OCR) หน้า 1 ของจำนวน 1 หน้า บทสรุปการประดิษฐ์ การคาดการณ์การทรุดตัวของผิวดินจากการขุดเจาะอุโมงค์โดยคิดปิจจัยการเปลี่ยนแปลงชนิดของ หัวเจาะ โดยโครงข่ายประสาทเทียม ตามการประดิษฐ์นี้ ได้ทำการพัฒนาขึ้นเพื่อให้มีความเหมาะสมกับ การก่อสร้างอุโมงค์ในสภาพชนิดของหัวเจาะที่มีความแตกต่างกันของผู้ผลิต โดยสามารถที่จะสร้าง ความสัมพันธ์ของปิจจัยที่มีผลต่อการทรุดตัวที่มีความซับซ้อนสู่การพยากรณ์ค่าการทรุดตัวของผิวดินได้ ------------ โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับพยากรณ์การทรุดตัวของผิวดินจากการขุดเจาะอุโมงค์โดย เพิ่มปัจจัยชนิดของหัวเจาะตามการประดิษฐ์นี้ ได้ทำการพัฒนาขึ้นเพื่อให้มีความเหมาะสมกับการ ก่อสร้างอุโมงค์ในสภาพชนิดของหัวเจาะที่มีความแตกต่างกันของผู้ผลิต โดยสามารถที่จะสร้าง ความสัมพันธ์ของปัจจัยที่มีผลต่อการทรุดตัวที่มีความซับซ้อนสู่การพยากรณ์ค่าการทรุดตัวของผิว ดินได้
Claims (2)
1. โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับพยากรณ์การทรุดตัวของผิวดินจากการขุดเจาะอุโมงค์ โดยเพิ่มปัจจัยชนิดของหัวเจาะจะประกอบไปด้วย 14 หน่วยย่อยในชั้นรับข้อมูล มีชั้นแฝง 1 ชั้น มี หน่วยย่อยอยู่ 20 หน่วยย่อยในชั้นแฝง และรอบการคำนวณ 2,000 รอบ ซึ่งจะถือว่าโครงข่ายมีความ เหมาะสมที่จะสามารถนำมาใช้ในการพยากรณ์การทรุดตัวของผิวดินที่เกิดขึ้นจากการขุดเจาะ อุโมงค์ที่ใช้หัวเจาะแบบปรับแรงดินสมดุลที่มีความแตกต่างกันของผู้ผลิต
2. โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับพยากรณ์การทรุดตัวของผิวดินจากการขุดเจาะอุโมงค์ โดยเพิ่มปัจจัยชนิดของหัวเจาะตามข้อ 1 ในส่วนของ 14 หน่วยย่อยในชั้นรับข้อมูล จะต้องประกอบด้วย ไปด้วย (1) ความลึกของอุโมงค์ (2) ระยะจากจุดเริ่มต้นการขุดเจาะอุโมงค์ (3) ชนิดของดินบริเวณ ส่วนยอดของอุโมงค์ที่เป็นดินเหนียวอ่อน (4) ชนิดของดินบริเวณส่วนยอดของอุโมงค์ที่เป็นดิน เหนียวแข็ง (5) ชนิดของดินบริเวณส่วนยอดของอุโมงค์ที่เป็นดินทราย (6) ชนิดของดินบริเวณ ส่วนล่างของอุโมงค์ที่เป็นดินเหนียวแข็ง (7) ชนิดของดินบริเวณส่วนล่างของอุโมงค์ที่เป็นดินทราย (8) ความสูงของน้ำใต้ดินจากส่วนล่างสุดของอุโมงค์ (9) ความดันหน้าหัวเจาะ (10) ความเร็วขณะ ขุดเจาะ (11) มุมก้มหรือมุมเงยของหัวเจาะ (12) ความดันของการฉีดน้ำปูน เพื่ออุดช่องว่างหลังผนัง อุโมงค์ และ (13) เปอร์เซ็นต์การเติมน้ำปูน และ (14) ชนิดของหัวเจาะ
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| TH97874B TH97874B (th) | 2009-08-20 |
| TH97874A true TH97874A (th) | 2009-08-20 |
Family
ID=
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Basile | Effects of tunnelling on pile foundations | |
| Erkens et al. | Sinking coastal cities | |
| Marache et al. | Geotechnical modeling at the city scale using statistical and geostatistical tools: The Pessac case (France) | |
| CN109061731A (zh) | 面波频散与体波谱比联合反演浅层速度的全局优化方法 | |
| Ebrahimian et al. | Evaluation of undrained shear strength of marine clay using cone penetration resistance at South Pars field in Iran | |
| Jiang et al. | Inverse analysis for geomaterial parameter identification using Pareto multiobjective optimization | |
| Gavin et al. | Investigation of the remaining life of an immersed tube tunnel in The Netherlands | |
| Yihdego et al. | 3-D numerical groundwater flow simulation for geological discontinuities in the Unkheltseg Basin, Mongolia | |
| Mishra et al. | Adapting petroleum reservoir engineering principles to carbon capture & sequestration (CCS) and hydrogen underground storage (HUS) projects: opportunities and challenges | |
| Latapie et al. | A review of piling industry practices in Dubai, UAE: proposed UCS-based correlations | |
| Maynard et al. | Improved pile installation predictions for monopiles | |
| Pei et al. | Characterization of artesian flow and heat transition in an ATES research wellbore using DTS monitoring and numerical modelling | |
| Xiao et al. | Estimations of the Jacking Forces of Large‐Sized Rectangular Jacking Pipes Based on a Displacement Control Method | |
| TH97875A (th) | การพยากรณ์การทรุดตัวของผิวดินจากการขุดเจาะอุโมงค์คู่ด้วยหัวเจาะแบบปรับแรงดันดินสมดุลโดยโครงข่ายประสาทเทียม | |
| Duan et al. | A ROP prediction approach based on improved BP neural network | |
| Paolella et al. | An Innovative Holistic GIS-BIM and Artificial Intelligence Based Approach to Manage Mechanized Tunnelling: The Back-Analysis of the Budapest Metro Line4 | |
| TH97873A (th) | การพยากรณ์การทรุดตัวของผิวดินจากการขุดเจาะอุโมงค์ด้วยหัวเจาะแบบปรับแรงดันดินสมดุลในดินเหนียวโดยโครงข่ายประสาทเทียม | |
| Parkes et al. | Geotechnical Engineering Circular: Design, Analysis, and Testing of Laterally Loaded Deep Foundations that Support Transportation Facilities | |
| Ryu et al. | Quantification of spatial uncertainty in secondary compression of reclaimed land using a simulated geologic profile | |
| Stevens et al. | Design procedures for marine renewable energy foundations | |
| Yeow et al. | Achieving more for less at Canary Wharf Crossrail station, London | |
| Kristiansen et al. | Sixty days ahead of schedule: reducing drilling risk at Valhall using computational geomechanics | |
| Yildirim et al. | Estimation of Liquefaction Induced Hazards in Küçükçekmece-Avcılar D100 Highway | |
| Huang et al. | The prediction method for ground surface settlement of pipe jacking tunnels based on a spatiotemporal transfer learning network | |
| Kim et al. | A Basic Study on the Prediction of Collapse of Tunnels Using Artificial Neural Network |