Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 106,080,904
Prediction of unconfined compressive strength of cement-stabilized sandy soil in Vietnam using artificial neural networks (ANNs) model
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Van-Ngoc Pham,
Huu-Dao Do
, Erwin Oh &Dominic E.L. Ong
Nơi đăng:
International Journal of Geotechnical Engineering (Q2);
S
ố:
ISSN 1938-6362;
Từ->đến trang
: https://doi.org/10.1080/19386362.2020.1862539;
Năm:
2021
Lĩnh vực:
Khoa học công nghệ;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
The unconfined compressive strength (
UCS
) of cement-stabilized soil depends on the particle size distribution, the soil chemistry composition, the cement content, the water content, and the curing time. Determining the
UCS
of soil-cement material is an important task in the design and construction of infrastructure supported on marginal soils that require ground improvement. In this research, the Artificial Neural Network (ANN) technique was applied to generate the
UCS
prediction model in relation to the selected parameters. A sensitivity analysis was conducted to examine the range of the contribution of variables. As a result, a statistical analysis shows that the proposed model developed in this study is accurate and reliable with a high correlation coefficient and low root mean squared errors. The
UCS
prediction model also satisfies well the external criteria; hence it illustrates the great potential of the predictive ability of the ANN technique for geotechnical parameters. The ANN-based model shows that the cement content and the percentage of the soil particle passing sieve 0.5 mm are the most important variables affecting the
UCS
value. The research results could be used for estimating the
UCS
of cement-stabilized sandy soil in situ and laboratory conditions.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn